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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>AI距離顛覆性的改革還有多遠的路

AI距離顛覆性的改革還有多遠的路

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自動駕駛還有多遠?5G推動自動駕駛換擋提速

馬斯克的話可以引爆輿論,歸結(jié)于自動駕駛是一項足以顛覆人類現(xiàn)有生活方式的科技點。我們每個人都迫切地希望看到自動駕駛的發(fā)展全貌,現(xiàn)階段發(fā)展到哪一步了?自動駕駛還有多遠?需要哪些技術(shù)的支持?
2020-08-25 11:26:462392

智能網(wǎng)聯(lián)汽車離我們還有多遠

最近一段時間,多地持續(xù)開放自動駕駛道路測試范圍。已開放載人測試許可的有北京、上海、廣州、長沙、武漢、滄州6個城市。智能網(wǎng)聯(lián)汽車離我們還有多遠?城市建設(shè)自動駕駛環(huán)境還面臨哪些問題?產(chǎn)業(yè)生態(tài)如何構(gòu)建……記者就此采訪了有關(guān)專家和業(yè)內(nèi)人士。
2020-09-14 09:19:061615

螞蟻集團將在9月24日外灘大會發(fā)布區(qū)塊鏈顛覆性平臺

今日在上海金融科技企業(yè)走訪中獲悉,將于一周后(9月24日)在上海召開的外灘大會將發(fā)布區(qū)塊鏈顛覆性平臺,
2020-09-16 14:34:482561

“硬核”AI進家門 究竟還有多遠?

來源:中國新聞網(wǎng) 記者:孫奇茹 硬核AI進家門,究竟還有多遠? 肚子餓了,廚房機器人為你烹制一塊媲美米其林餐廳標準的牛排。不想開車,叫一輛無人車讓AI老司機來載一程。想與20年前的自己對話
2020-09-17 14:36:501063

中芯國際離臺積電等世界一流企業(yè)還有多遠?

11月12日,中芯國際第三季度財報電話會議上,中芯國際聯(lián)合CEO梁孟松表示,目前14nm量產(chǎn)良率已達業(yè)界量產(chǎn)水準,但距離世界一流企業(yè),還有一定的技術(shù)差距,還有很長的路要走。
2020-11-13 10:11:491437

什么是全息投影技術(shù),全息投影技術(shù)距離我們還有多遠

提到全息投影,大家首先會想到演出中的類似場景,最著名的就是日本虛擬偶像初音演唱會。但遺憾的是,這種顯示方式只是一種視覺欺騙,距離真正意義上的全息投影還相去甚遠,那我們現(xiàn)在距離真全息投影還有多遠呢?
2020-11-30 09:41:043785

什么是全息投影技術(shù)?我們距離真全息投影還有多遠

提到全息投影,大家首先會想到演出中的類似場景,最著名的就是日本虛擬偶像初音演唱會。但遺憾的是,這種顯示方式只是一種視覺欺騙,距離真正意義上的全息投影還相去甚遠,那我們現(xiàn)在距離真全息投影還有多遠
2020-12-01 11:16:003581

區(qū)塊鏈的顛覆性對未來信息化發(fā)展意義重大

區(qū)塊鏈作為數(shù)字時代的底層技術(shù),具有去中心化、開放性、自治性、匿名性、可編程和可追溯的六大特征,正是這六大技術(shù)特征使得區(qū)塊鏈具備了革命性顛覆性技術(shù)的特質(zhì)。
2021-02-18 09:41:551843

汽車產(chǎn)業(yè)的顛覆性變革

人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的誕生和廣泛應用,導致汽車業(yè)出現(xiàn)顛覆性變革的同時,巨大的不確定性和無處不在的網(wǎng)絡安全隱患,又將這一產(chǎn)業(yè)推至懸崖邊。
2021-03-02 18:23:47916

元宇宙離我們還有多遠

最近元宇宙話題真是太熱門了,許多科技巨頭都已經(jīng)入局了元宇宙,許多人認為元宇宙是虛擬世界和現(xiàn)實世界融合的載體,那么宇宙離我們還有多遠呢? 元宇宙能給我們帶來物理世界和數(shù)字世界的深度融合,同時元宇宙還會
2021-11-04 10:00:002002

海爾抓住顛覆性技術(shù)突破口,科技創(chuàng)新下出先手棋

在新一輪科技革命的催化下,發(fā)展顛覆性技術(shù)、推動革命性創(chuàng)新,不僅成為我國解決“卡脖子”難題、推動高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略選擇,也已成為搶占國際競爭力的制高點。由科技部主辦的全國顛覆性技術(shù)創(chuàng)新大賽在這一背景
2022-04-20 16:20:34998

成像設(shè)計趨勢:為什么 AR/VR 需要顛覆性的智能成像系統(tǒng)

在這篇博文中,我將重點介紹AR/VR如何推動成像設(shè)計的創(chuàng)新。 任何認為數(shù)字孿生只包括機械、熱或電氣組件的人都不需要AR/VR系統(tǒng)來開發(fā)顛覆性的光學智能成像系統(tǒng)。
2023-05-24 15:48:271258

工業(yè)視覺AI機器人—機器視覺質(zhì)檢

工業(yè)視覺AI機器人,AI+3D視覺解決柔性自動化難題,為制造業(yè)帶來顛覆性技術(shù)變革。
2023-05-31 10:42:36937

我們離OpenAI還有多遠?

此后,業(yè)界最關(guān)注、最有爭議的話題之一,openai中國內(nèi)大型模型有多遠?對企業(yè)家的2、3個月、2、3年的推測動搖了網(wǎng)絡。最近,在與不同領(lǐng)域相關(guān)從業(yè)人員的交流中,第一財經(jīng)發(fā)現(xiàn),盡管有一些樂觀的看法,但身處一線的研究者還是比較慎重的。
2023-05-31 14:22:58694

同軸電纜傳輸距離多遠?可以支持多少兆

  同軸電纜是指有兩個同心導體,而導體和屏蔽層又共用同一軸心的電纜。那么,同軸電纜傳輸距離多遠?可以支持多少兆?下面科蘭小編來聊聊。
2023-06-06 09:46:083122

本源量子獲科技部“全國顛覆性技術(shù)創(chuàng)新大賽”優(yōu)勝獎!

近日,首屆全國顛覆性技術(shù)創(chuàng)新大賽(以下簡稱“大賽”)總決賽圓滿落幕。合肥本源量子計算科技有限責任公司(以下簡稱“本源量子”)“基于量子計算機和操作系統(tǒng)在不同行業(yè)應用場景下的算法開發(fā)”項目在2724
2022-05-10 10:24:36390

顛覆創(chuàng)新,改變未來,夢之墨獲得全國顛覆性技術(shù)創(chuàng)新大賽優(yōu)勝項目

12月30日,首屆全國顛覆性技術(shù)創(chuàng)新大賽領(lǐng)域賽(青島)在青島高新區(qū)落下帷幕,大賽由科技部主辦,科技部火炬中心承辦,青島市科技局、青島高新區(qū)管委共同協(xié)辦。本次在青島舉辦的領(lǐng)域賽主要圍繞高端裝備制造
2022-01-18 17:37:38375

工業(yè)路由器的Wi-Fi的傳輸距離多遠

工業(yè)路由器的Wi-Fi的傳輸距離多遠?相信很多人都想對此有所了解,一款工業(yè)級的路由器,在理論上的無線傳輸距離大概在100-300米左右,但為什么要說是理論上的傳輸距離呢?因為路由器的傳輸距離要視周圍
2022-05-17 17:40:46577

DrugGPT離ChatGPT還有多遠?DrugGPT的未來還有多遠

在剛剛過去的2023WAIC世界人工智能大會上,生成式AI的熱潮幾乎貫穿了整場大會。作為當前最受關(guān)注的變革性風口,投資人、產(chǎn)業(yè)界、學術(shù)界都對其抱有諸多期待,尤其是如何在應用層面挖掘出顛覆性的機會。
2023-07-18 10:02:25235

AI大模型會顛覆手機嗎?AI大模型會如何顛覆手機?

導語:大模型在手機端的落地,不僅僅是AI進入人類生活的開始,也是行業(yè)發(fā)生顛覆,新老巨頭進行更替的時刻。
2023-07-24 17:36:341014

手機拍照離光學變焦還有多遠

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《手機拍照離光學變焦還有多遠.doc》資料免費下載
2023-11-02 11:28:170

雷達模塊支持多遠的感應距離

雷達模塊支持多遠的感應距離? 雷達模塊是一種使用無線電波進行距離測量和目標檢測的設(shè)備。它廣泛應用于航空、航天、軍事、車輛導航、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域。不同類型的雷達模塊可以實現(xiàn)不同的感應距離。本文將詳細
2023-12-12 15:06:49351

Nvidia是如何顛覆芯片行業(yè)的呢?

Nvidia在AI芯片市場的主導地位正在驅(qū)動整個技術(shù)行業(yè)發(fā)生巨大變革。伴隨這些顛覆性的變化,既蘊藏著機遇,也伴隨著風險,以及部分玩家可能被迫面臨適應或出局的命運。
2023-12-14 09:57:35240

字節(jié)跳動推出一款顛覆性視頻模型—Boximator

在 Sora 引爆文生視頻賽道之前,國內(nèi)的字節(jié)跳動也推出了一款顛覆性視頻模型——Boximator。
2024-02-20 13:44:49352

華為顛覆性磁電硬盤省電90%!功耗不到2000W 省電多達90%

有外媒報道稱,華為已經(jīng)研發(fā)了一種顛覆性的磁電硬盤,將用于其下一代OceanStor Arctic存儲系統(tǒng),相比傳統(tǒng)機械硬盤、磁帶存儲可大大降低成本和功耗。
2024-03-08 15:13:581447

AI強攻EDA,無人芯片設(shè)計還有多遠?

通往無人芯片設(shè)計的道路絕非一片通途,人類在探索AI提高生產(chǎn)率方面還有相當長的路要走。但不管怎樣,機器學習已經(jīng)開始在 EDA領(lǐng)域發(fā)揮重要作用了,未來,它還有更多提供顛覆性突破來解決半導體難題的機會。
2020-03-24 08:30:0014324

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