1Open-Source Frameworks

2015TheanoMila

2、(Capsule Networks)

Deep LearningCNN

3、(Generative Adversarial Networks)

2014GANs

4(Federated Learnnig)

AI

5(Reinforcement Learning)

DeepMindMicrosoft

2025

6

AINVIDIA

7

8

NLP

9

2025

10AI

AI

AI

11

(FDA)

Dip.Io

12

(

13

AI

AI

14

“感应环境”中，通过识别手腕和脸颊的皮肤颜色变化，用来确定心脏健康指标，如动脉僵硬或血压。亚马逊也申请了被动监测专利，将面部特征识别与心率分析结合起来。

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AI

(Recursion Pharmaceuticals)

AI

16

AI-IIoT

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“后台任务”的挑战可能是独一无二的，例如，手写的临床笔记对自然语言处理算法来说就是一个独特的挑战。机器人过程自动化（

18

AI

19

――能以有利方式增加数据流的技术，对于通信服务提供商来说，优化可以直接转化为更好的客户体验，除了带宽限制之外，电信面临的最大挑战之一是网络延迟，像手机上的

20

“搜寻”威胁正在网络安全中获得动力。顾名思义，威胁搜寻是主动寻找恶意活动的做法，而不仅仅是在发生警报或违规后做出反应，狩猎开始于对网络中潜在弱点的假设，以及手动和自动化工具，以在连续的迭代过程中测试假设，网络安全中庞大的数据量使机器学习成为流程中不可分割的一部分，威胁狩猎很可能会获得更多的动力，然而它也面临着自身的一系列挑战，比如应对不断变化的动态环境和减少误报。

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“实验阶段”，但要广泛采用搜索词还有很长的路要走，当使用电子商务搜索来显示相关结果时，使用适当的元数据来描述产品是一个起点。但是仅仅描述和索引是不够的，许多用户用自然语言搜索产品

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“风险得分”，分析事故现场的图像，并监控驾驶员的行为，

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“超级假货”或“

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“感觉”就像在行窃，人工智能可以杜绝真正的盗窃行为，并让免结账手续零售变得更加普遍。盗窃一直是美国零售商的一大痛点，然而，当你掌握进出商店的人，并自动向他们收费时，有人入店行窃的可能性就会降到最低。其余一些需要考虑的事情是如何利用建筑空间，特别是在拥挤的超市，确保摄像机被最佳地放置来追踪人和物品。在短期内，问题将归结为部署成本和由潜在技术故障造成的库存损失成本，以及零售商能够承担这些成本和风险的程度。

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本文采集于网易新闻，作者整理!!!

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