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智慧医疗成两会焦点,未来发展需迎难而上

伴随着各种前沿科技的爆发和落地,近来医疗行业的变革逐渐拉开了帷幕。一直以来,医疗都是饱受社会关注的重要民生领域!由于医疗资源短缺、医护人员不足以及设施建设的不完善,“看病贵、看病难、看病麻烦”等问题长期困扰着国人。

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电话机器人,到底是如何工作的?

喂~您好~我这边是xx地产~

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「狗机交互」来了!狗子会听谁的话?机器人 or 机器狗?

人能与机器人交互,已经不是什么新鲜事了,那么通人性的狗子是不是也能与机器人交互呢?

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AIoT市场迎来变局,阿里如何孵化10个米家?

接下来巨头间对于「智能音箱」的竞争,早已不在这个品类的产品层面,而是对于整个iot入口的争夺。

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李开复:新冠大流行将加速医疗AI革新

新冠疫情全球延烧,AI在里面扮演的角色几何?它又将如何赋能和推动医疗产业的发展?

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波士顿动力机器狗开始放羊,网友回复:人还没下岗,狗先失业了

近日机器人企业 Rocos发布了一条短视频,其中显示波士顿动力(Boston Dynamics)的Spot在新西兰的草原上漫游,展示其放羊的技能。

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监控伸缩组内抢占式实例的实时价格与折扣

场景描述 相信各位小伙伴对阿里云ECS 1折跳楼价的抢占式实例有所耳闻。如果将抢占式实例的配置模版放进弹性伸缩组内,熟悉弹性伸缩组的小伙伴们会知道,当进行弹性扩张活动时时,伸缩组会自动创建实例。但是进行扩张活动时,否经常会因为抢占式实例的价格变化不定而忧心忡忡呢?是否最终月底账单结算时发现某些时刻费用已经超过自己心理阈值而抓狂烦恼呢?现在我们有一种更简便的方案让您更轻松地监控伸缩组内的实例价格变化,第一时间得到变化通知。

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到底“谁”最需要无人驾驶汽车?

想要开发出几乎能够适应一切道路状况的无人驾驶汽车,无疑是项极度严苛的挑战。

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好文|奔向宇宙,揭开太空机器人的神秘面纱

空间机器人是在太空中执行空间站建造与运营、卫星组装与服务、行星表面探测与实验等任务的一类特种机器人,是世界航天大国竞相发展的热点领域。当前,空间机器人已经在国际空间站、飞船、卫星等飞行器的在轨维护、空间装配、月球探测和火星探测等任务中得到广泛的应用,相关研发试验活动高度活跃,呈现出一系列发展特点和趋势。

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AI公司,开始破产了

一旦没有了输血,摆在AI公司面前的选择并不多:要么悄悄关门,要么谋求上市之路。

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只需2小时,成本不到7块,你我皆可制作的3D机器人

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 机器人的骨架能像昆虫那般灵活、健壮吗?这个问题一直困扰着研究人员。 以往,要么制作工艺太过复杂,耗的时间长;要么就是材料设备台太过于昂贵,始终没有找到一个合适的方法。

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推出可拾取海量SKU的AI+机器人货品拣选解决方案,「梅卡曼德机器人」想要加速规模化应用

除制造业之外,物流业是智能化工业机器人规模应用的另一个重要细分领域。

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一文读懂阿里云通信的产品体系、技术架构与智能化应用场景实践

云通信作为通信基础设施,具有很强的行业普适性和刚需性,其业务场景涵盖了用户整个生命周期。然而,在企业使用云通信的过程中,依旧会面临到技术门槛高、系统维护治理难、业务场景适配挑战大等问题,阿里云通信是如何围绕用户需求,打造场景化产品服务体系,面向用户构建安全、易用、稳定、智能的技术系统,用AI能力赋能企业降本提效?在5月13日的阿里云通信“加油行动”在线沙龙中,阿里云通信资深运营专家孔繁盛、高级产品经理李海波和高级技术专家刘强奇为我们带来了答案。

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解密上海首个盒马村:无人机撒药,机器人巡逻,用手机种田

水肥一体化系统会自动配液“挥汗如雨”,撒药、浇水、施肥……都是自动化操作,你能想象这是现代农民的工作状态吗?

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科技云报道:后疫情时代,智能客服的“后浪”该流向何方?

科技云报道原创。   后疫情时代,智能客服的“后浪”该流向何方?   五四青年节前夕,由何冰演讲的《后浪》引发热议。事实上,每个行业也都有“前浪”和“后浪”的分野,如果将以人工为主导的传统行业比喻为“前浪”,那么经过智能化改造的行业则可以被视为“后浪”。

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AlphaGo背后这项核心技术,后来怎么样了?

近年来,深度学习(Deep Learning, DL)作为机器学习的一个重要研究领域,得到了长足的发展,为强化学习(Reinforcement Learning, RL)提供了强有力的支撑,使RL能够解决以前难以处理的问题,例如学习直接从像素玩视频游戏。

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MIT经济学家戳破机器人真相:除了能取代你,价值微乎其微

不能说技术对工人完全有害,人类对技术发展方向的选择至关重要。而这又正好需要大家关注新技术对其他领域,尤其是非经济领域的间接影响,这些后果通常也是难以预料的。

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边做边思考,谷歌大脑提出并发RL算法,机械臂抓取速度提高一倍

RL 算法通常假设,在获取观测值、计算动作并执行期间环境状态不发生变化。这一假设在仿真环境中很容易实现,然而在真实机器人控制当中并不成立,很可能导致控制策略运行缓慢甚至失效。

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