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    央美與優必選攜手打造人工智能設計實驗室

    9月5日,2018北京媒體藝術雙年展(BMAB 2018,以下簡稱“雙年展”)在中央美術學院美術館拉開帷幕。本次雙年展聚焦科技與藝術的融合,觀眾除了在以“后生命”(包括“數據生命”、“機械生命”和“合成生命”)為主題的展覽上能夠觀賞到精彩的藝術科技領域跨學科藝術實驗,還能通過“藝術與科技”實驗空間、視聽演出、主題論壇、工作坊等環節,與藝術家、設計師、科學家和理論家們共同探討科技與藝術如何相互影響。此次雙年展上,中央美術學院和人工智能及人形機器人領導品牌優必選宣布將攜手打造全球性的科技和藝術創新平臺“CAFA + UBTECH/人工智能設計實驗室/AI Design Lab”,通過探索文化藝術與人工智能的邊界,讓人工智能賦能藝術,為中國美育增添科技力量。優必選攜手央美打造人工智能設計實驗室8月30日,領導人在給中央美術學院8位老教授的回信中強調:做好美育工作,要堅持立德樹人,扎根時代生活,遵循美育特點,弘揚中華美育......閱讀全文

    優必選譚旻:智能機器人將創造更多新的場景體驗

       “智能機器人在不同場景的落地已經開始大規模應用,未來,機器人將走進千家萬戶,逐步改變我們生活的方方面面。”27日,優必選首席品牌官譚旻在第六屆中國新興媒體產業融合發展大會上表示,智能機器人將給用戶創造更多新的場景體驗。  譚旻介紹了優必選今年8月上市的悟空機器人,“它可以通過語音互控、人工智能

    蘋果測試無人車增至62輛

      1、蘋果無人車增至62輛 安全員增至87名  據外媒Macrumors報道,蘋果公司在加利福尼亞街頭進行公共道路行駛測試的無人駕駛車輛已增至62輛,隨車安全員也已增至87名。兩周前這一數據分別是無人駕駛車輛55輛,隨車安全員83名。加入蘋果無人駕駛車隊的每輛測試車都統一搭載了

    深圳一年半落戶6家諾獎科學家實驗室

      3月22日,香港中文大學(深圳)切哈諾沃精準和再生醫學研究院正式揭牌成立。引進高層次人才加強基礎性研究,是深圳創新發展的重要途徑。  每到傍晚,匯集了一大批摩天大樓和“超級總部”的深圳灣就會燈火璀璨,這與30多年前的圖景相比,已是霄壤之別,甚至與5年前相比,都是“煥然一新”。深圳灣正迅速崛起成為

    機器狗“絕影”等集中亮相 2018世界機器人大會即將開幕

      記者從中國電子學會獲悉,2018世界機器人大會即將于2018年8月15日至8月19日在北京亦創國際會展中心舉行,由論壇、博覽會、大賽、地面無人系統活動四大板塊組成。  截至目前,大會已經得到了來自聯合國工業發展組織(UNIDO)、IEEE機器人與自動化學會(IEEE RAS)、世界工程組織聯合會

    創業第三年,竹間智能預計2018年實現年盈虧平衡

      2016年開始的國內人工智能創業熱,已經進入“元年”之后的第三年,不少領域已經完成了“技術——產品——商業化”三步走模式的驗證,需要進入商業落地規模化擴展階段。  基于NLP技術發展起來的對話機器人行業就是如此。  竹間智能是36氪持續關注、報道的一家該領域的初創公司,成立于2016年,此前主要

    大手筆支持!浙江發力建設高等教育強省

      今天(1月23日)上午,中共浙江省委和浙江省人民政府聯合發布了一份重要文件《關于全面實施高等教育強省戰略的意見》。  該文件從總體要求、大力引進優質高等教育資源、大力引進優質高等教育資源、推進資源整合和合作幫扶、建設高水平人才培養體系、提升高校科研與創新能力、建設高素質師資隊伍、激發高校辦學內生

    科技創新型河北:到2020年R&D經費支出占GDP比重達到2.5%

      7月10日,省委省政府作出《關于加快科技創新建設創新型河北的決定》,全文如下:  為深入貫徹全國科技創新大會精神,全面落實《國家創新驅動發展戰略綱要》,推動以科技創新為核心的全面創新,加快建設創新型河北,現作出如下決定。  一、總體要求  (一)重大意義。創新始終是推動一個國家、一個民族向前發展

    300位!2019國家杰青科學基金建議資助項目申請人名單

      根據《國家杰出青年科學基金項目管理辦法》的有關規定,現將2019年度國家杰出青年科學基金建議資助項目申請人名單予以公布。申請人性別專業技術職務研究領域依托單位陸帥男教授反問題計算方法與數學理論復旦大學袁軍華男教授細菌運動的物理機制中國科學技術大學林偉男教授現代生物數學中的方法、理論及在交叉研究中

    什么是真?什么是假?醫療健康領域AI泛濫

       如今閱讀任何關于醫療健康領域未來的文章,你無法避免碰到由“A”和“I”這兩個字母組成的縮寫,它代表著醫療行業尋找更智能的解決方案的希望和憂慮。雖然人工智能領域(AI)在1956年就出現了,但是它一直未能為醫療界帶來多少貢獻。直到最近關于機器學習的炒作才開始與現實融合。圖片來源:RF123  到

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