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站长之家(ChinaZ.com) 5月15日 消息:在 2019 商汤人工智能峰会上，商汤科技发布了多款人工智能产品，涵盖智慧城市、教育、医疗、AR、零售等多个领域。
在智慧城市方面，商汤发布四款新产品：智能城市能力开放平台方舟2.0、边缘AI中心产品SenseNebula、端节点产品SensePass、以及端边云能力整合应用平台SenseStudio。
在教育方面，商汤发布全国版AI教材《人工智能入门》、SenseStudy AI实验平台以及迷你编程小车和自动驾驶小车。
在AR领域，商汤从三方面完善AR解决方案：SenseAR特效引擎、SenseAR开发者平台2.0、与Unity建立生态合作，让每个人都可以拥有实时的自我虚拟形象，用于参加节目录制或在直播中和粉丝互动。
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商汤科技与瑞莱智慧签署战略合作框架协议，共同推动人工智能安全发展和全方位高水平应用。双方将合作开发人工智能安全大平台，将商汤科技的SenseCore大装置等核心产品与瑞莱智慧的人工智能安全基座系列产品进行能力融合。商汤科技将与瑞莱智慧等合作伙伴持续深化合作，共同推进人工智能产业安全稳健发展。
一直以来，智慧医疗都是社会各界广泛关注的重要话题。为了促进传统医疗智慧化转型升级，业内知名企业数坤科技选择把握“AI”这个时代红利，让人工智能帮助医疗产业，实现“质的飞跃”。随着智慧医疗体系的逐渐完善，其在实践中的优势也逐渐凸显，亮眼表现也得到了多方广泛认可。提升效率 消灭漏诊在AI技术的帮助下，数坤科技智慧医疗体系拥有超高的运营效率。以
近日一份新报告显示，越来越多的公司开始担心广告商将生成式人工智能融入其工作流程。在这场人类艺术家与生成式人工智能之间的“冷战”中，企业们成为了意想不到的盟友。更新后的指南现在建议企业在与广告公司的协议中包含关于人工智能和同意的条款，公司似乎开始遵循这一建议。
作为展示人工智能最 新成果和前沿技术的重要窗口，第五届深圳国际人工智能展（简称“GAIE”）将于2024年5月29—31日在深圳会展中心（福田）举办。本届展会以“智创未来•价值链接”为主题，将为公众和业界人士呈现一场科技与智慧交织的专业化盛宴。政府指导引领提升展会权 威自2020年成功举办以来，深圳国际人工智能展历届受到了国家与省市各级政府相关职能部门的重�
颈椎病、肩周问题、腰椎间盘突出症、腰肌劳损、膝关节问题等多发于老年群体，属于典型的“老年病”，但随着现代人们生活习惯与工作方式的改变，这些“老年病”开始向年轻化发展，不少正值壮年的职场精英也开始出现颈椎、腰椎问题。大家可以回想一下，自己周围有没有颈、肩、腰、腿不舒服的亲戚朋友呢?答案是一定有。这一创新为健康理疗行业的发展开辟了广阔的可能性，激发了业界对未来的无限遐想。
在快节奏的现代生活中，真正感到被倾听和理解是一件罕见的事情。许多人并没有从周围的人那里得到他们需要的情感支持、共鸣和认可。这种分辨出正确类型的回应的能力很可能促成了其积极影响。
毕马威的最新研究显示，金融服务行业中超过三分之一的高级领导者每天都会使用生成式人工智能。首席执行官是最频繁使用这一技术的群体，他们主要将其用于头脑风暴和演讲撰写。毕马威全球及英国金融服务主管表示，领导者们需不断学习掌握技术，通过培训培养利用人工智能创造价值所需的技能，以确保技术应用的有效性和可信度。
雅虎宣布已从Instagram联合创始人KevinSystrom和MikeKrieger手中收购了人工智能驱动的新闻应用Artifact。Artifact这款应用自推出以来，就以其独特的人工智能技术吸引了广大用户的关注。这一成功的先例无疑为雅虎此次收购Artifact提供了信心和经验借鉴。
美国和英国于周一宣布了一项新的合作伙伴关系，共同关注人工智能安全科学，针对即将到来的下一代版本引发的日益关注的问题。美国商务部长吉娜・雷蒙多和英国科技部长米歇尔・多纳兰在华盛顿签署了一项谅解备忘录，共同开发先进的AI模型测试，这是继去年11月在布莱切利公园举办的AI安全峰会上宣布承诺后的进展。“那些后果可能是灾难性的，因此我们对某些模型被用于这种能力必须有零容忍。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:亿万富翁企业家埃隆・马斯克表示，只要供应电力和硬件能够满足日益强大的技术需求，新的人工智能模型的能力将在明年底超越人类智能。他在与挪威国家银行投资管理首席执行官尼古拉・塔根进行的一次访谈中预测称:“我猜测，我们将会在明年底左右拥有比任何一个人类更聪明的人工智能。” 马斯克在 Tesla、X 和 SpaceX 等公司担任首席执行
Tipsy Chat是一个人工智能酒馆，通过与AI伙伴对话，让您的聊天体验更加有趣和富有创造力。它可以用于休闲娱乐、创造艺术、玩AI游戏等，提供多种角色和场景选择。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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