2017年12月4日，北京——领先的数字化创新企业埃维诺表示，有三项前沿创新技术有望在 2018年推动全球企业实现变革：适用于零售业的增强现实技术、由技术驱动的良好员工体验，以及工作场所中的虚拟助手。

深度学习的最终目标是找到一种最基本的概括，即找到一种快速而可靠的方法。随机梯度下降法(SGD)是一种具有60年历史的算法(Robbins and Monro，1951)[1]，对于当前的深度学习算法的反向传播来说，这一点至关重要。 　　近年来已经提出了许多不同的优化算法，它们使用不同的方程来更新模型的参数。Adam(Kingma and Ba，2015)[18]于2015年推出，可以说今天仍然是最常用的算法之一。

机器学习成为当今科技世界的一个流行语有充分的理由：它代表了计算机如何学习的一大进步。 基本上，机器学习算法被赋予一个“教学集”的数据，然后要求使用这些数据来回答一个问题。例如，你可以给计算机提供一套教学照片，其中一些说“这是一只猫”，其中一些说“这不是猫”。然后，你可以向电脑显示一系列新照片，它就会开始识别哪些照片是猫。

人工智能(AI)很容易被视为一种自然的耗电技术，因为市场需要塞满多核CPU、GPU和越来越多的FPGA的服务器，它们通过TB级的数据来形成数百万虚拟神经元之间的连接。 　　如果要突破更广泛的实时应用，比如自动驾驶汽车和机器人，那么，人工智能需要能够在不需要远程服务器帮助的情况下工作。即使这些连接是完全可靠的，也可以通过网络上的数据来解释延迟。人工智能需要更本地化，这意味着需要降低算法的电力需求。

人工智能(AI)技术市场正在蓬勃发展。除了炒作和媒体关注之外，众多创业公司和互联网巨头纷纷抢购，企业的投资和采用量大幅增加。“叙事科学”调查发现，去年有38%%的企业已经在使用人工智能，到2018年将增长到62%%。Forrester 研究预测2017年人工智能投资与2016年相比将增长300%%以上。IDC估计，人工智能市场将从2016年的80亿美元增长到2020年的超过470亿美元。

虽然自然语言处理(NLP)和文本挖掘不是一回事，但它们是密切相关的，处理相同的原始数据类型，并在其使用中有一些交叉。我们来讨论一下如何处理这类型的任务。 　　现在有很多可用的文本数据，而且每天都在创建大量的文本数据，从结构化到半结构化到完全非结构化。我们可以用它做什么?其实，有相当一部分是取决于你的目标是什么。

HPE正为其InfoSight预测分析平台添加一个基于人工智能的推荐引擎，以帮助企业向“自治数据中心”更进一步，在这个系统中，系统能够自行修改以提高运行效率。其最终目标是简化和自动化基础设施管理，以降低运营费用。

目前大多数机器学习算法都不具有时间意识，不容易应用于时间序列和预测问题。利用像XGBoost等这样的先进算法甚至线性模型，通常需要大量的数据准备和特征工程，例如，创建滞后特征，去除目标以及检测周期性。在需要预测未来多个时间点窗口的常见情况下，所需的预处理变得更加困难。因此，大多数实践者都依赖传统的方法，如ARIMA或趋势分析，这些方法具有时间意识，但表达能力较差。

在全球数字化转型的浪潮中，以电子商务和共享经济为典型的中国的数字生态系统正在发挥着不容忽视的创新力和影响力。得益于飞速发展的中国市场、多元化的商务场景应用和升级中的消费能力和行为模式，中国企业的创新成果开始成为世界关注的焦点。

无论是新兴的创新型企业，还是成熟的大型企业，都在思考如何突破传统呼叫应答能力的局限，打造用户交互、消费洞察、挖掘商机的服务平台，进入数字化转型发展的快车道。Avaya，作为全球通信领域的领导者，在中国扎根17年，在全球有几十年的历史，Avaya在深耕客户联络中心和统一通信解决方案中，不断拥抱变革、坚持技术创新，助力客户成功。

试问当下谁主企业云计算之沉浮，赢家非混合云莫属。2017年已近尾声，IDC预计超过80%%的企业IT部门都将采用混合云架构(IDC)，这已成为全球市场所共睹的重要趋势。 　　是什么促使企业向混合云敞开怀抱?随着数字化时代的全面来临，企业希望与客户寻求新的联动方式，而这些要求极高、精通数字化的客户正驱动着企业转型。只有纯粹用公有云战略的企业逐渐发现无法长期满足客户的需求。

从马克?库班(Mark Cuban)到比尔?盖茨(Bill Gates)，高级思想领袖已经用他们的行动证实，未来的工作会围绕人工智能展开。无论是硅谷内还是硅谷外的技术中心现在都正在竞相完善人工智能，这些企业正在寻求顶尖人才来这样做。

位于英国的半导体创业公司Graphcore的联合创始人兼首席执行 )表示，就在几年前，许多风险投资家都认为投资半导体芯片是一个笑话。他说:“想到它，许多合伙人会在地板上大笑。而现在，这些芯片企业家受到了欢迎，投资者反而是掏出了他们的支票簿。

微软联合创始人比尔·盖茨(Bill Gates)在沙特阿拉伯利雅得的Misk全球论坛上的一个小组会议上告诉观众，人工智能对于人类的好处要大于对人类的伤害。可以看出，盖茨对人工智能的看法与其他的专家是不同的，比如埃隆·马斯克(Elon Musk)和斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)。　

在工业4.0的时代，中车青岛四方车辆研究所有限公司为实现“智能化中车”的目标，决定对机房进行改造，以满足新业务上线的需求。在考察了多家传统机房与多家模块化机房建设方案之后，中车青岛四方车辆研究所有限公司最终在新数据中心建设中选用浪潮ISC-MDC系列模块化数据中心升级原有机房, 不仅施工周期缩短一半以上，还实现了全年PUE值低于1.5的目标，有力地支持了公司智能制造战略的实施。

今年7月，中国公布了首个国家战略层面的AI发展计划，指出AI是中国今后十年发展成为主要经济体的关键引擎。人工智能现已经成为新一轮产业变革的核心驱动力，“井喷式”的增长，让人工智能发展规划纳入国家战略，释放历次变革积蓄的能量。

一直以来，从遥感数据进行信息提取是一个长期的遥感科学难题。遥感图像分类是遥感图像信息处理中最基本的问题之一，其分类技术是遥感应用系统中的关键技术，遥感图像分类方法的精度直接影响着遥感技术的应用发展。许多研究者一直在尝试、改进，探索新的方法，以不断提高遥感图像自动分类算法的精度和速度。

由工业和信息化部、广东省人民政府指导，广东省经济和信息化委员会、广东省通信管理局、工业互联网产业联盟、中国信息通信研究院联合主办的“2017中国工业互联网大会”将于2017年11月21日在广州东方宾馆召开。工业和信息化部、广东省人民政府、广州市人民政府领导将出席本次大会。

为抢抓京津冀协同发展的重大机遇，推动大数据产业快速发展，实现产业转型升级，承德在2015年发布的《承德市人民政府关于加快推进大数据产业发展的实施意见》中，指出了推进大数据产业发展的指导思想、推进原则和主要任务，明确了相关优惠政策和保障措施。如今两年时间过去了，当我们走在承德滦河水畔可以看到，一座以落实京津冀协同发展战略、深化京冀合作为目标，加速承德大数据产业聚集的创新一体化大数据产业园正在悄然落成。

如果你要抱怨身边众多的人工智能学说的讨论声，那么，神经网络之父Geoffrey Hinton教授一定是个不错的选择。 近日， Hinton教授推翻了自己30年前的学术成果，提出了“神经网络”的变体“胶囊网络”，而正是这位人工智能教父在2012年的10月将人工智能推向新的轨道。