2016年人工智能、云计算、大数据版块发展大事记
大数据丰富着处理燃料,云计算提供者云端处理平台,而人工智能恰是让这些数据在平台上“跑”起来的引擎。“不做人工智能的云平台不是好的大数据”,从巨头的强势布局到人们对人工智能出现的恐慌再到见怪不怪的认知;从对人脑接入AI产生“蜂巢思维”这样未来技术的探索再到具体到高大上的金融业、战略级的工业、接地气的农业方案实施。此版块的汇总关注云计算,大数据和人工智能近10个月的发展大事件,带您领域一个不同以往的IT业。
特辑丨2016年人工智能、云计算、大数据版块发展大事记
▋人工智能、云计算、大数据:
‖一月
腾讯云、绿盟科技、启明星辰、亚信安全、IBM、赛门铁克、天融信、深信服等8家知名企业联合成立云安全服务联盟。
IBM宣布放弃咨询业务,转型认知计算和云平台
百度开源人工智能代码
阿里联手英伟达 投资10亿美元发力数据分析和机器学习业务
联想联手中国电信掘金“政企云”
‖二月
工信部正制定大数据产业“十三五”规划,通过相关项目和资金引导和支持关键技术产品研发及产业化。
十大云服务企业中,前五名依次为:亚马逊、微软、IBM、谷歌和Salesforce,前五名最大的云供应商控制了55%的市场。
诺基亚在杭州新建研发数据中心
微软正式发布Azure IoT Hub 可实时手机数据
人工智能参加初中生考试 最好成绩只答对60%
IBM发布开源物联网应用开发工具Quarks
IBM斥资26亿美元收购医疗数据分析公司
‖三月
中国AIE实验室成立 研究人工智能和互联网未来趋势
诺基亚计划推出一系列电信云服务
亚马逊和爱立信组建通讯云服务联盟
阿里巴巴集团发布物联网战略,阿里首次对外推出包括阿里云、阿里智能、YunOS等事业群
GE宣布Predix正式向所有开发者开放。
中国首个国家级大数据综合试验区正式获批开建
思科推出全新数据中心创新,加速混合云部署
英海军核潜艇首次采用人工智能控制鱼雷发射
AlphaGo最终局战胜李世石 人机大战总比分4:1
‖四月
IBM在中国推出拳头认知应用Watson Analytics
中国联通发布云计算策略 “沃云+云生态联盟”成立
微软Azure大数据处理服务正式发布
微软将帮助多家大银行开发区块链技术
Oracle Exadata X6数据库云平台面世
华为分析师大会 重磅发布“全面云化”战略
微软黑科技:DNA存储技术催生方糖大小的数据中心
‖五月
阿里云发布一系列重磅企业级云计算产品
劳斯莱斯与微软联手开发智能云引擎
马斯克非盈利人工智能项目OpenAI公布首批源代码
日方预计2030年人工智能等或夺走日本735万就业
徐工集团携手阿里云打造中国首个工业云平台
人工智能成功抄袭梵高风格 高大上画风随手拍
人工智能创造悬疑微小说:剧情夸张且叙述流利
铁建重工与埃森哲打造国内首个工业物联网云平台
‖六月
IBM大换血:向云计算和数据分析转型
华为与药明康德推中国首个精准医学云平台
科学家提出有了自我意识的AI或被赋予“人”权
IBM和思科开展合作:将沃森AI整合到边缘路由器
微软携手研究基于区块链的身份认证系统
中国首台大数据一体机研制成功
微软宣布将262亿美元收购LinkedIn
AI助理就职伦敦一家委员会 负责回答居民问题
‖七月
GE与微软携手合作,Predix平台登陆Azure云平台
日本开发出AI分析交通拥堵情况新技术
国内首个云计算开源白皮书发布
波音及旗下两家子公司将它们基于云计算的航空分析应用转移至微软Azure云计算平台上,使用这种应用来预测维护需求,优化燃油消耗量。
谷歌发布能理解人类语言的云服务
‖八月
种菜动用AI 精确到每一片叶子
百度首推AI解说员直播奥运篮球赛
阿里推AI服务机器人“店小蜜”
北京发布大数据和云计算发展行动计划
IBM机器学习帮助政府势力抗霾
‖九月
百度主打AI“百度大脑” 4大功能将对外开放
紫光联合世纪互联共建先进混合云平台
阿波罗43亿美元收购云服务巨头Rackspace
百度创建独立风投公司 投2亿美金聚焦AI
引擎化的腾讯:以“物联云”推进万物互联
IBM联手MIT研发具备人类认知能力的AI
英国电信携手微软简化混合云服务
本文出处:畅享网
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人工智能和医疗的深度集合下的新趋势
目前AI大热,人工智能技术日趋成熟,渗透到了各行各业,其中人工智能和医疗的深度集合,为医疗相关产业带来了新的变化。医疗器械行业积极拥抱AI,不少创新性AI产品出现,极大程度上为国内医学发展提供了改革性变化,逐步走在世界前沿。 医学人工智能的目标用可视化的方式做一些简单的工具,让病人可以更加了解自己,让医生更加了解病人,通过多元的数据,相似的案例,个性化治疗方案的推进,让医生更了解患者,让医疗做得更精准,医学知识图谱,进行预测等等。 目前AI+医疗的使用场景主要表现在:虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块。其中的医学影像和疾病风险管理是成为当前最热门的两大应用场景。 当前,人工智能在医学影像领域的应用主要为:病灶筛选、靶区勾画和影像三维重建这三类,其具体表现在: 病灶筛选:通过大数据库的积累、归类、分析,形成病灶数据库, X 线、CT、核磁共振等医学影像的病灶通过数据库系统进行自动识别,大幅度提升影像医生诊断的效率,同时帮助医生发现难以用肉眼发现和判断的早期病灶。 靶区勾画:肿瘤治疗过程中的靶区勾画与治疗方案设计会占用医生大量的...
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