1. Bitcoin fiel um mehr als 10% zurück unter 11.000 $;
Die Bitcoin-Preise fielen am Mittwoch um mehr als 10% auf unter 11.000 USD, während die Preise anderer wichtiger Kryptowährungen ebenfalls fielen, wobei Litecoin um 13,82% fiel und die Rebo Bank zurückging 9,58%, Ethereum fiel um 8,31%.
Das Folgende ist eine Zusammenfassung der von Tencent Technology gesammelten Tageswährung (Anmerkung: außer Bitcoin-Futures stammen die folgenden Daten von der verschlüsselten digitalen Währungsdatenanalyse-Website CoinMarketCap):
Bitcoin
In den letzten 24 Stunden fiel der Kassakurs von Bitcoin um 10,47%, der aktuelle Transaktionspreis von Bitcoin betrug heute um 6:30 Uhr 10.522,50 US-Dollar.
Bitcoin Exchange für Februar Lieferung an der Chicago Board of Trade (CME) fiel $ 1.425 um $ 10.310, 12,14%, berührend so hoch wie 11.340 $ für den Tag und so niedrig wie 10220 $.
Ätherum
In den letzten 24 Stunden fiel Ethereum um 8,31%, heute um 6:30 Uhr lag der letzte Preis von Ethereum bei 840,38 $.
Litecoin
Die letzten 24 Stunden, Litecoin Preise fielen um 13,82%, ab heute 6:30, Litecoin neuesten Transaktionspreis von 210,57 US-Dollar.
Rui Bo Münzen
In den letzten 24 Stunden fiel die Währung von Ruibo um 9,58%, heute um 6:30 Uhr, der letzte Umsatz von Ruibo Währung war 1,00 US-Dollar.
Brancheninformationen
1. Medienpräsenz sagte, an die Deutsche Börse den Handel gestoppt, die eigentliche Steuerung Chen Jun zu Fuß. In dieser Hinsicht Qu Jia Wei Ethik Berater zugelassen zu Deutschland wurde die Existenz der Geschäfte mit verbundenen Parteien, Betrug und verschwand zu Fuß, und beschuldigte Chen Armee wollte den CEO ohne Genehmigung abschaffen, den Rückzug, ändern die Gesamt Qu Jiawei sagte zu diesem Zeitpunkt das Team versucht, das Problem durch legale Kanäle zu lösen.
2. Vor kurzem brach Finanzen Blogger @ Block Chaining Gramm Währung Bruder Bo sagte, Frosch Hund zu seinem offiziellen Mikro senden private Nachrichten, die Kettenzug Spieleentwickler Frosch Hund zu Fuß entkommen, das ganze Geld weg von den Aktionären gefegt wird. Frog Dog offiziellen Microblogging die Microblogging weiterleiten, antworten "ja", zugeben, dass es egal, wie Follow-up, Frosch Hund offiziellen Mikro nicht offen legen.
3. Das US-Finanzministerium Office of Foreign Assets Control (OFAC) gab eine öffentliche offizielle Website antwortete, dass Venezuela erteilt werden, sollten digitale Währung als kreditbasierte Staatsanleihen behandelt werden. Das Büro stellte fest, dass unter Executive Order No. 13808, verbietet US-Bürger beschäftigen mehr 30-tägige venezolanische Staatsschulden, Bürger, die venezolanische digitale Währungen handeln, laufen Gefahr, bestraft zu werden.
4. Die Vereinigten Staaten Immigration and Customs Enforcement (ICE) 9 Ri verhaftet Bitcoin, CEO Morgan Rockcoons Inc., weil der private Deal 'Undercover-Agent' etwa 10 Bits Münzen. Court Aufzeichnungen 2016 30. Dezember zeigen unter der Prämisse bis 2017 zwischen 8 Datum Januar Rockcoons Quellen von Bargeld ‚nicht sauber‘, und die Strafverfolgungsbehörden über 14.500 US-Dollar in bar und tauschte etwa 10 Bitcoins (dann im wert von etwa $ 9200), aber Rockcoons weiß Push Special und seine spätere Kommunikation mit dem Bitcoin Magazine scheinen darauf hinzudeuten, dass er zunächst nicht wusste, dass er Bitcoins an einen Strafverfolgungsbeamten verkaufte.
5. Die Europäische Kommission Vizepräsident Valdis Dombrovskis sagte, die Kommission 26. Februar Runder Tisch Forum stattfinden wird, um die Verschlüsselung monetären regulatorischen Fragen zu diskutieren die Teilnehmer, darunter Vertreter von Zentralbanken, Aufsichtsbehörden und Vertreter einiger Marktteilnehmer.
6. Nach Bitcoin.com Nachrichten, südkoreanischer Premierminister Lee Luo Yuan bestellen einen neuen Verhaltenskodex zu entwickeln, um Insiderhandel digitale Währung zu verhindern. Korea Anti-Korruption und Bürgerrechtskommission der vergangene Woche einen ‚digitale Währung Verhaltenskodex Führung‘ an die Regierung und öffentliche Einrichtungen, die im 12. Artikel hinzugefügt, um Bestimmungen über die digitale Währung: Beamte dürfen nicht objektbezogenen Informationen verwenden, um mit Investitionen oder Handel mit Wertpapieren zu unterstützen, Immobilien und andere ihre Aufgaben bekommen, oder solche Informationen an andere zu schaffen, um sie zu helfen Handel oder Investitionen, sondern weil. FSS ist keine Regierungsbehörde und FSS-Mitarbeiter fallen nicht unter den Verhaltenskodex FSS-Beamte sagten, sie würden interne Richtlinien entwickeln, die es FSS-Mitarbeitern verbieten, interne Informationen für den Handel oder die Investition in digitale Währung zu verwenden.
7. Nach Ruibos Währung Team sagte, dass Brasilien und größte Bank Itaú Unibanco Latin America werden das Geld durch xCurrent Reboxetin Zahlungstechnologie Verarbeitung grenzüberschreitende Zahlungen und Überweisungen zur Verfügung gestellt verwenden.
2. Bitcoin prallte zwei Wochen ab 95% Agenturansichten gemischt;
Yin Yi
Bitcoin fiel am 6. Februar auf $ 6000, aber nach fast zwei Wochen vor und nach dem Frühlingsfest Rückruf, hat die meisten die ‚verlorenen‘ gewonnen. 21. Februar bitcoin Preise Rebound fortgesetzt einmal stieg auf $ 11.720, gerade Force 12.000 US-Dollar Marke, bis zu einem halben Monat bis zu 95%.
Nach der zweitgrößte digitalen Währung Ethernet-Platz am 6. Februar fiel auf $ 565 niedrig, nahm nach und nach oben, um 56% innerhalb von zwei Wochen steigt, ist der aktuelle Preis schwebt etwa $ 880. Reboxetin Währung Kursentwicklung ähnlich die vorhergehenden zwei, 2 Wochen Bis zu 77%.
Der Markt Ansicht ist, dass die Bitcoin über $ 10.000 Mark, so dass die Vertrauen der Öffentlichkeit Währungen in Bitcoin und anderen digitalen zu. Südkoreanische Regulierungsbehörde seit Anfang dieser Woche Geldpolitik für die Verschlüsselung zu lösen, nach südkoreanischen Medienberichten und Im Gegensatz zu der schwierigen Stimmung des Vormonats sagte Choe Hyung-sik, Leiter der südkoreanischen Finanzaufsichtsbehörde (FSS), dass die südkoreanische Regierung den "normalen Handel" digitaler Währungen unterstützen werde.
Bericht wurde festgestellt, dass seit diesem Jahr die südkoreanische Regierung eine Reihe von digitalen Währungstransaktionen in Korea treffen so viele Banken zu machen, haben gezögert Konten Devisenhandel zu öffnen. Choe sagte der südkoreanische Regierung den Austausch zwischen der Bank fördern und digitale Währung Handel und Kooperation.
Im Januar hat die südkoreanische Regierung Verschlüsselung Wechsel verbieten versucht hat, so dass alle digitale Währung auf dem ganze Linie eingebrochen wurde Bitcoin Rückgang mehr als 30%. Seitdem Vizepremierminister und Finanzminister Jin Dongyuan sagen, dass es keine Absicht ist, digitalen Devisenmarkt zu verbieten oder zu unterdrücken Die derzeit dringendste Aufgabe ist es, den Austausch zu überwachen.
CanaccordGenuity Forschungseinrichtungen in der kürzlich einen Forschungsbericht veröffentlicht, dass der Preis von Bitcoin Geschichte zeigt, dass nach mehreren Monaten der Integration werden Bitcoin Preise auch weiterhin für mehrere Wochen rapide ansteigen. Der Bericht sagte auch der potenzielle Preis von Bitcoin Der sicherste Weg, von einem Anstieg zu profitieren, besteht darin, langfristig zu kaufen und zu halten, und der Versuch, die Haltezeit zu messen, kann schwierig sein.
In der Tat, in der Tat die jüngste Auftreten von großen Kapitalzuflüsse wiederholt Markt Bitcoin, zwischen dem 9. Februar bis 12. Periode, verbrachte ein Käufer fast $ 400 Millionen Bestände an Bitcoins. DraperFisherJurvetson Gründer der Venture letzten Akzeptanz von außerhalb TimDraper Hauptstadt fest wenn das Medien-Interview sagte, dass die gesamte Weltwährung Marktkapitalisierung von $ 86 Billionen, in der Zukunft, viel davon zu digitaler Währung gehören wird. vor drei Jahren hatte TimDraper Bitcoin vorhergesagt Preise $ 10000 / BTC erreichen.
Das gleiche Optimismus war auch Geschäftsführer der Bitcoin-Stiftung LlewClaasen nach US-Medienberichten zufolge, sagte er voraus, dass in diesem Jahr Bitcoin Preise zu einem Zyklus von Höhen und Tiefen Entstehung des Phänomens drei bis sechs Monate sein, aber schließlich wird mehr als $ 40.000 groß Aus
Während die Deutsche Bank und Goldman Sachs alle relativ negative Berichte über Bitcoin veröffentlicht haben, ist der JPMorgan Chase & Co-Ausblick für digitale Währungen noch bullischer.
Der Bericht erwähnt, dass die verschlüsselte digitale Währung unwahrscheinlich verschwinden, und Bitcoin könnte leicht durch eine Vielzahl von unterschiedlichen Formen und Form überleben, weil es eine Menge von Spielern auf dezentralisiert ist, Peer-Netzwerke und anonym wehmütig spähen.
Allerdings Bitcoin große Schwankungen der Zinssätze, obwohl es Händler verursachen, aber für diejenigen, die das Vermögen wollen weithin angenommen, erhebliche Preisschwankungen und unerwünscht zu sein. Auf der Grundlage der historischen Performance von Bitcoin Ansicht verschlüsselten digitale Währung Von der Volatilität kann höher sein als die Aktie, Rohstoff-Portfolio mehr als 10 mal.
Zur gleichen Zeit werden die aktuellen Regulierungsfragen Bitcoin war kein Konsens auf globaler Ebene, nur die Vereinigten Staaten, Südkorea, China und anderen Ländern für die Einführung von virtuellen Devisenhandel durch geeignete Strategien. JP Morgan glaubt, dass die verschlüsselten digitalen Währung, Regierung zu ersetzen Währung ausgegeben und sind extrem schwierig mit, sagen wir, Dollar, Euro und Renminbi in ihren jeweiligen Bereichen tatsächlich in einem natürlichen Monopol zu konkurrieren, und wird nicht leicht ihre Seigniorage aufgeben. in anderen Worten, obwohl die Währung Verschlüsselung fortsetzen Es ist noch ein langer Weg, um den Goldmarkt herauszufordern oder eine globale Währung zu werden.
3. Zum ersten Mal fiel die Krise der Bitcoin-Transaktionsgebühren vorübergehend auf weniger als 1 US-Dollar.
Letzten Dezember war der Bitcoin-Handel einmal so hoch wie 34 Dollar oder durchschnittlich 34 Dollar pro Benutzer.Mit solch einer hohen Transaktionsgebühr war es fast tödlich, bei kleinen Transaktionen hart durchzuhalten, Valve kündigte im selben Monat an, dass es aufhören würde Bitcoin wird für Zahlungen unterstützt, und viele Unternehmen wechseln zu anderen alternativen digitalen Währungen mit niedrigeren Transaktionskosten, aber die Bitcoin-Transaktionsgebühren fielen zum ersten Mal seit September letzten Jahres unter 1 Dollar.
Warum Kosten Handel fallen? Ein Grund gilt als Bitcoin Blase allmählich abkühlt. Anfang dieses Monats Bitcoin Währung zu $ 6000 fiel, zur Zeit wieder auf $ 110 Millionen, aber zumindest ist es Fanatismus verlangsamt hat die Nachfrage nach spekulativen Zwecken Rückgang, so fielen Transaktionsgebühren auch.
Die Frage ist, ob diese Situation wird sich fortsetzen. Bitcoin Gemeinschaft derzeit ein neues Zahlungsnetzwerk zu entwickeln Blitz genannt, und durch die große Mehrheit der regulären Handel an die Kette außerhalb des Blocks verschoben, Blitz könnte die Kapazität des Bitcoin-Netzwerk deutlich erweitern. Solidot
4. Google AI kann Bilder der Netzhaut interpretieren, um das Risiko einer Herzerkrankung vorherzusagen.
Owns TensorFlow anderen tiefe Lern Rahmen von Google, seine übergreifenden aktiven Forschern mit KI (Künstliche Intelligenz) Technologien zum Nutzen der gesamten Menschheit. Laut Googles jüngsten Forschungsbericht veröffentlicht, sie werden zur Zeit der Entwicklung von Werkzeugen bereits durch Interpretation Retinal-Bildgebung, das Risiko von Herzerkrankungen, und die Genauigkeit des Verfahrens zur Vorhersage verwendet wird, ist ähnlich der Ärzteschaft, zusätzlich zu den Vorteilen der „nicht-invasiv“ auf.
Vor kurzem Googles Fokus auf Gesundheit und Wissenschaft und Technologie Tochtergesellschaft Wahrlich gemeinsam entwickelten KI-Algorithmen (mit Techniken des maschinellen Lernens) Patienten mit retinalen Fotografie durch die Interpretation der Bilder veröffentlicht, und spekuliert, dass Alter des Patienten, Blutdruck, ob es eine Geschichte des Rauchens ist, und das Risiko von Herzerkrankungen könnten Die Genauigkeit eines Essays vergleichbar mit aktuellen Vorhersagen (Papier in Nature Biomedical Engineering veröffentlicht).
Es wird berichtet, dass, um den Algorithmus zu trainieren, Google und Verily Wissenschaftler die medizinischen Daten von fast 300.000 Patienten analysiert (einschließlich Augen-Scan-Daten und allgemeine medizinische Daten). Nach dem Algorithmus von Google entwickelt, spezialisiert auf maschinelles Lernen Adre Deutsch-Universität (ein von Australiens Gruppe von acht) medizinischen Forschern Luke Oakden-Rayner auf „The Verge“ wies darauf hin, Google-Algorithmus durch die Verwendung von klinischen Daten, gewann mehr als die bestehenden Methoden zur Verfügung stehende Informationen, um weiter die Arbeit der Diagnose des Arztes zu unterstützen Aber den Arzt nicht zu ersetzen.
Google-Algorithmus Interpretation Trainingsmethode Fundus (Retina) Bilder, hat eine lange Geschichte, so früh wie bei der Entwicklung der Ärzteschaft hat, kann langen Fundus bedeckt reflektiert die Gesundheit des Blutgefäßes des Körpers, Ärzte in der Lage sein werden, ein Mikroskop in den letzten und retinale photography Werkzeugen zu verwenden, um Beurteilung des Alters, der Rauchgewohnheiten und des Blutdrucks des Patienten, und dies sind wichtige Indikatoren zur Bestimmung der kardiovaskulären Gesundheit.
Es versteht sich, dass Google KI-Algorithmen durch die Interpretation von Netzhautbilder eines Patienten vorherzusagen, können als je zuvor von der Herzkrankheit Genauigkeitsrate von 70%, SCORE Verfahren zur Vorhersage des Risikos von kardiovaskulären Erkrankungen Morbidität Genauigkeit leiden an etwas schlechter. SCORE Methode muss durch einen Bluttest (Mit anderen Worten, invasive Therapien) mit einer Genauigkeit von etwa 72%.
Die linke und die rechte Seite sind beide retinale fotografische Bilder, wobei links wie üblich und die rechte Seite zeigt, wie der Algorithmus von Google den intraokularen Druck durch ein spezifisches Blutgefäß berechnet, das als grünes Blutgefäß bezeichnet wird. )
Professor für Medizin und Pharmazie, Universität London kardiovaskulären Physiologie Alun Hughes sagte, Googles Ansatz sieht voll und zuverlässig, weil durch die Netzhaut Methode Beobachtung Risiko für kardiovaskuläre Erkrankungen für eine lange Zeit zu prognostizieren. Er glaubt, es kann in der Lage sein, AI zu verwenden Beschleunigen Sie die Geschwindigkeit der aktuellen medizinischen Analyse, aber er glaubt auch, dass der Algorithmus von Google weitere Verifizierung benötigt, um eine höhere Glaubwürdigkeit zu erhalten.
In der Vergangenheit hat Google auch AI (Maschinenlerntechniken) veröffentlicht mit dem Retina Fundusbild zu interpretieren, und das Risiko einer diabetischen Retinopathie und Blindheit aufgrund zu verhindern. Dies ist der relative Mangel an medizinischen Ressourcen in Indien und anderen Regionen, um weitere Hilfe für den Arzt Diagnose.
Die Ergebnisse aus der obigen Sicht AI (künstliche Intelligenz) Technologien, um den Arzt zu ersetzen der Leben des Patienten zu diagnostizieren, wir sind immer noch ziemlich weit weg, aber wenn ich richtig eingesetzt AI Tools für die medizinische Forschung, Diagnose von Krankheiten und Prävention Kann ein gewisses Maß an positiver Hilfe bringen und kann auch die Qualität der medizinischen Versorgung verbessern und gleichzeitig die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals reduzieren.
5. Der Schlüssel zum Brechen der KI-Grenze liegt im "menschlichen Gehirn" ...;
Jetzt ist die Zeit ernsthaft das menschliche Gehirn Technologie der Zeit zu nehmen ist, begeistern! CEA-Leti Chefwissenschafter Barbara De Salvo wies darauf hin, dass, wenn kein neues Betriebsmodell und Algorithmus, die letzten schwierig sein wird, die Anforderungen der AI-Geräte für höhere Verarbeitungsleistung bei geringerem Energieverbrauch zu erfüllen ...
Wissenschaftler das menschliche Gehirn Rückkehr studieren, neue Alternativen für die Computing-Technologie von heute suchen, ist dies keine neue Sache.
Barbara De Salvo, leitende Wissenschaftlerin bei CEA-Leti, stellt fest, dass es seit den frühen Anfängen der Künstlichen Intelligenz (KI) Mitte der 1950er Jahre eine Welle der KI-Forschung gegeben hat, obwohl viele Wissenschaftler und Ingenieure immer an dem Konzept interessiert sind.
Allerdings ist jetzt die Zeit, ernsthaft an der menschlichen Gehirn Technologie aussieht gelinde inspiriert, „wir sollten erkennen, dass es andere Techniken zum aktuellen Modell werden uns gute Fragen stellen helfen.“ De Salvo in diesem International Solid State Circuits Conference Jahr nach (ISSCC) einer programmatischen Rede liefert die „EE Times“ in dem Interview zu akzeptieren, dass „wenn es kein neues Betriebsmodell und Algorithmus ist, schließlich die Industrie schwierig sein wird, die strengeren Leistungsanforderungen zu erreichen.“
Während die Industrie AI eingebettete Plattformen drängen wurde, wie 2, Mobileye EyeQ5 und Movidius von Myriad Xavier Nvidia, aber, um die Bedürfnisse des Endgeräts mit weniger Stromverbrauch an den Kanten (Rand) Griff eine große Anzahl von Analysen zu treffen, wobei sie: " Wir sind weit davon entfernt, diesen Schritt zu erreichen. "
(Quelle: CEA-Leti)
De Salvo Basiston in Vergleich Inferenz Recheneffizienz (GOPS / W), und mehr Stufen des Betriebes der AI-Chipleistung (GOPS).
(Quelle: CEA-Leti)
Sie wies darauf hin, dass es immer noch eine große Lücke zwischen den Bedürfnissen der Industrie und bestehenden Lösungen gibt. "Kein Chip - ob kommerziell, Prototyping oder Chip-Design oder Entwicklung in der Wissenschaft - ist in der Lage, weniger als 100 μW zu liefern Dies ist jedoch genau die Art von Leistung, die Edge-Geräte erreichen müssen, weil sie auf Energiegewinnung oder Miniaturbatterien für die kommenden Jahre angewiesen sind.
Warum zur Forschung des menschlichen Gehirns zurückkehren?
De Salvo sagte, dass wir wissen, dass das menschliche Gehirn etwa 2% des Körpers wiegt, aber 20% des Körperstoffwechsels verbraucht.
Bei 20W kann das menschliche Gehirn 1.011 GOPS verarbeiten, und De Salvo betonte, dass es bisher keinen Prozessor auf der Welt gibt, der "die gleiche Leistung und Leistung wie das menschliche Gehirn hat".
De Salvo erklärte, dass diese Klasse der Energieeffizienz sich im Laufe der Evolution des Menschen für eine lange Zeit entwickelt hat, um die Gehirnfunktion zu maximieren und gleichzeitig den Energieverbrauch zu minimieren.
Das ist der Punkt, an dem sich die Halbleiterindustrie von der Biologie anlehnt, und traditionelle Computerarchitekturen arbeiten daran, die Leistungsanforderungen zu erfüllen, hauptsächlich weil "Energie verbraucht wird, wenn Prozessoren und Speicher kommunizieren". Die Synapsen des Gehirns umfassen Speicher und Arithmetik in einer einzigen Architektur, und sie erklärt, dass diese geniale Technik die Grundlage für eine Gehirn-inspirierte Nicht-von-Neumann-Computerarchitektur liefert.
Die Essenz der vom Gehirn inspirierten Operationsprinzipien liegt in Dingen wie Spike-Kodierung und Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP), etc. Sie weist darauf hin, dass in Bezug auf den Zustand der Neuronen im System kodiert : In der Vergangenheit wurden Neuronen mit Simulationen oder numerischen Werten kodiert, der neueste Trend in der Neuromorphic Computing ist jedoch, den Wert eines Neurons als Impuls oder Spitze zu kodieren: "Neuronen haben keine Frequenz und sind rein ereignisorientiert . "
Wissenschaftliche Meinung spikes STDP Codierungs- und Entwicklungsmöglichkeiten. Wenn Addition und Multiplikation zwischen den Impulsen (Spikes) mit dem Eingang / Ausgangssignal, dann ist die Eingangssignale und die synaptischen Gewichtungen Gating-Operationen in dem synaptischen Niveau fallen. Ziel ist es, den Stromverbrauch zu reduzieren, indem Spikes oder ereignisbasierte Signalisierung mit heterogenen Lösungen eingerichtet werden.
(Quelle: CEA-Leti)
Ob dies wie Entwicklung von ereignisgesteuerten Chronocam ist Bildverarbeitungstechniken, antwortete sie:?. Visual „Unsere Mission„Ja, aber, Chronocam Lösungen für die künstliche Netzhaut angewendet werden“ist es, die Industrie neuromorphe Prinzipien. Über den gesamten Rechenbereich hinaus über die Sicht hinaus. "
De Salvo sagte IBMs Truenorth ist ein ideales Beispiel für neuromorphen Chip CMOS Dynamische neuromorphen 28nm derzeit FD-SOI skalierbare heterogene Prozessoren aufzubauen Lernen (DynapSEL) ist eine groß angelegte neuromorphen Mehrkernprozessoren Ein weiteres Beispiel: DynapSEL ist derzeit eines der Entwicklungsprogramme im Rahmen des Europäischen Kooperativen Forschungsprogramms NeuRAM 3.
Truenorth Neuronen im digital verarbeitet und DynapSEL simuliert. Allerdings sind diese beiden Chips sind nicht effektiv voll funktionsfähige neuromorphen Systeme, weil der Speicher nicht auf dem Prinzip der Funktion der Nerv Form basiert.
Die wissenschaftliche Gemeinschaft versucht, die Speichereinheit zu schließen, vollständig die traditionelle hierarchische Speicherarchitektur verändert und „Memory Computing“ (In-Memory Computing) implementieren Bisher neuromorphe Hardware noch zu seinem vollen Potential, sagte De Salvo: „Wir Sie müssen eine ultrahochdichte 3D-Architektur für neuromorphes Computing verwenden, um die Konnektivität und Rekonfigurierbarkeit zwischen Neuronen und Synapsen zu maximieren.
Insektengehirn
Wir sind auf das menschliche Gehirn jetzt bekannt 100 Milliarden Neuronen hat, und andere intelligente Insekten wie Bienen in einem 1 mm Würfel über die Größe ihres Gehirns, gibt es 950.000 Neuronen. De Salvo zeigte in einer Vielzahl von Insekten aus, ist die Biene Gehirn die größte Sie sagte: "Wir haben das neuronale Bild im Gehirn der Biene gemeistert. Wir wissen jedoch sehr wenig über Neuronen im menschlichen Gehirn."
Die Wissenschaftler sind daran interessiert, das Bienengehirn sezieren, denn „die Biene ist sehr klug.‚Bee‘Es gibt viele Sensoren, die durch ihre Navigation Nahrungssuche, und wissen, wie man in einer Gruppe zu kommunizieren. Um in einer Gruppe zusammen zu leben, die Bienen müssen Kenne die Funktion anderer Bienen. "
Bee hat eine ausgezeichnete Erfassungssystem, und die Fähigkeit zu lernen und erinnern sie wissen, wie sensorische Daten integrieren - auf „Sensor Fusion“ -Ansatz (Sensorfusion) und komplexe Entscheidungen treffen.
„Natürlich ist das Bienengehirn ist klein, aber seine vereinfachter Form eine gute Vorlage für das KI-System zur Verfügung stellen“, sagte De Salvo: „Es ist die Notwendigkeit, in einer systematischen Art und Weise zu denken, betont, weil der Organismus nicht trennt Sensor und Signal Verarbeitung. "
AI neuesten Fortschritt?
Vor zehn Jahren konnte sich niemand den Durchbruch vorstellen, den wir jetzt bei AI erleben.
Barbara De Salvo, leitende Wissenschaftlerin, CEA-Leti
Allerdings basiert auf Beobachtungen De Salvo, die Industrie über die Aussichten von AI zu optimistisch zurückzuführen sein kann, aber den Fokus der KI-Forschungsanwendungen in der Tat schnell verschieben, sagte sie: „Wir haben noch ein umfassendes Verständnis für die KI-System fehlt ... nur so tief Lernen . "
Sie erklärte, dass es versteckt eingehende Untersuchung der Schichtung ist, und die daraus resultierende Komplexität des Systems, wodurch es schwierig zu sagen, welche Eigenschaften zur Verbesserung der Leistung der größte Verantwortung tragen. „Im Vergleich mit der durchschnittlichen Intelligenz, Lernen und abstrakte Denken Fähigkeiten Die erreichte Universalität ist immer noch sehr begrenzt. "
Vertieftes Lernen in Bezug auf der Klassifizierung ist sehr gut, aber „ist nach wie vor das Hauptproblem der neuronalen Vorhersageoperationen“, sagte De Salvo: „In letzter Zeit tritt der Fehler, wenn das neuronale Netz einfache Aufgaben ausführen, während der Menschheit in dieser Hinsicht nie vermisst“ De Salvo und Referenzen A. Nguyen et al des „deep neuronales Netz ist leicht täuschen zu lassen: für nicht das Bild des vorhergesagten hohen Vertrauens erkennen“ (tiefe neuronale Netze sind leicht täuschen: hohe Vertrauen Prognosen für nicht erfasste Bilder) Papier, das sie fürchtete, würde schließlich Hindere die Entwicklung des Marktes und sogar "das Vertrauen der Nutzer zu verraten, so dass sich schwerwiegende moralische Fragen."
Zusammenstellung: Susan Hong
(Referenztext: AI's Limits senden Wissenschaftler zurück zum Gehirn, von Junko Yoshida) eettaiwan
6.Yole: 2023 Machine Vision Industrie wird 4 Milliarden US-Dollar erreichen
Laut der Umfrage von Yole Développement wird die Gesamtgröße des Marktes für Bildverarbeitungskameras von 2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017 auf 4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 12% wachsen Das Herz der Automatisierung Industrielle und automatisierte Bildverarbeitung ist nicht auf die Robotik beschränkt, sondern umfasst fast alle Arbeiten im Zusammenhang mit der Fertigung.
Yole Alexis Debray und technischer Marktanalyst, die Förderung der Automobil-, Elektronik-, Halbleiter-, Lebensmittel- und Verpackungsindustrie, Machine-Vision-Qualitätsanforderungen. Die Hauptanwendung ist in der graphischen Darstellung der Machine-Vision gezeigt, ab 2017 auf $ 1,4 Milliarden im Jahr 2023 zu wachsen in 2,8 Milliarden US-Dollar, in der Tat, Machine Vision in der industriellen Automatisierung nicht nur gewesen, intelligent Landwirtschaft, Kfz-Kennzeichenerkennung und zuletzt in den selbstfahrenden Anwendungen, insbesondere Automobilanwendungen von zusammengesetzter jährlichen Wachstumsrate (CAGR) wird bis zu 140% betragen. 2014 Swatch Group die Markteinführung der weltweit ersten vollautomatischen Herstellung mechanischer Uhren Sistem51 angekündigt; Canon Kamera Herstellung und Foxconn angekündigt Daher für die Herstellung von Unterhaltungselektronik eine Million Roboter einsetzen, Vertrieb Automatisierungsprodukte übersteigt das Wachstum der Industrieproduktion in der Zukunft. Dieser Trend könnte sich beschleunigen.
