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AI助锂电池技术 科学家有望彻底解决电池爆炸

研究显示,普通锂离子电池之所以发生爆炸的重要原因之一,就是由于传统锂电池的电解液为有机液体,在不太高的温度下就能发生副反应,产生气体,膨胀后引起爆炸。针对这一情况,来自美国斯坦福大学的研究人员使用人工智能和机器学习的办法,找到了约21种固体的电解质材料,有希望彻底解决这一问题。 日前该团队将他们的研究成果发表在《能源与环境科学》杂志上。文章显示,科学家们并没有使用传统的随机测试个别化合物的方法来寻找新的固体电解质材料,而是使用了人工智能和机器学习,通过实验数据构造预测模型。他们训练了一种计算机算法,基于现有的数据,去学习如何辨认化合物的好坏。这个过程和人脸识别算法,在观察几个范例后,去辨认人脸的过程很类似。 论文的第一作者、研究的带头人、应用物理学博士研究生Austin Sendek表示:“现有的含有锂元素的化合物数量是数以万计的,绝大多数是未经测试的。其中的一些可能是性能优异的导体。我们开发了一个计算模型,对于我们现有的有限数据进行学习,从大规模的数据库中,筛选出合适的材料。这种筛选方法的速度是现有筛选方法的百万倍。” 为了设计这个模型,Austin Sendek花费了差不多两年时间,搜集了关于含有锂元素的固体化合物的几乎所有科学数据,然后通过这些数据对待选固体化合物的稳定性、成本、丰富度、锂离子的导电性等诸多理化属性进行了评测,最终筛选出了21种最合适的固体电解质材料。 Austin Sendek表示:“我们筛选了超过12,000种含有锂元素的化合物,最终找到了21种作为固体电极的理想材料。筛选只需要花费几分钟。我绝大多数的时间,实际上是用于搜集和管理所有的数据,开发对于预测模型更可靠的度量机制。” 研究人员未来计划在实验室环境下测试这21种材料,进一步确认它们是否是现实情况下的最佳选择。 对于这项研究的意义和未来,论文的另一位作者,材料科学和工程专业的助理教授Evan Reed 表示:“我们的方案能够处理关于材料的许多问题,有助于增加这个领域的研究投资效果。随着现实世界中数据量的增长和计算机性能的提高,我们的创新能力将以指数方式增加。无论是锂电池、燃料电池还是其他的各种电池,这个领域的研究都具有重大的意义。” 原文发布时间为:2016年12月19日 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

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毕马威:未来3年,76%的科技行业CEO有望增强AI和认知技术招聘

图/HRDIVE 雷锋网7月25日消息 据外媒近日报道,根据毕马威最新出具的一份报告表明,未来三年,科技公司在人工智能、认知技术和机器人自动化行业的管理层候选人上,有了新的需求变化。在综合了毕马威的两项企业调查结果之后,数据显示,超过76%的科技行业的CEO表示希望增加 IT 人才,来支持自动化和新兴认知技术;有64%的受访者表示希望增加中层管理人员。 毕马威2017最新调查报告(图/prnewswire) 此外,毕马威调查还显示,公司正通过聘请更多的支持人员和实现自动化和认知技术。有62%的受访者表示希望增加客服岗位的招聘,60%表示将增加销售岗位的招聘,43%表示希望增加高级管理人员。 毕马威TMT业务全球和美国主席蒂姆·扎尼(Tim Zanni)表示:“科技行业的CEO们正致力于各个层面的招聘,这表明他们已经看到了认知技术的战略

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AI的安全问题是无人敢提还是黑客不屑一顾

去年,一场以攻破金融支付领域的漏洞主题视觉盛宴后,GeekPwn今年将主题设定在眼下火热的人工智能与物联网上,并同步在上海与硅谷两地进行攻破演示竞赛。它想提醒人们:别光顾着人工智能的酷炫,背后的安全隐患更值得重视。 24日的GeekPwn2016现场,十几场攻破秀看得人眼花缭乱,又心生忐忑。一个由东南大学与澳门大学师生组成的PhenixCode团队将攻击对象瞄准了生活中并不起眼的智能插座,攻破后,他们竟然让这个智能插座发布了一条微博。 拿人工智能举例,不管是AlphaGo还是自动驾驶,都是通过长期对大量数据的机器学习去实现接近人脑的水平。特斯拉创始人马斯克甚至认为,发展人工智能实则是在“召唤恶魔”。机器变得越聪明,安全风险也就越大。既然一个小小的智能插座能成为黑客远程控制用户社交媒体的载体,那黑客就可以通过这个硬件做更多破坏事情,当人们在朝着智能生活的方向迈进过程中,的确有太多安全漏洞赤裸地呈现在黑客眼前。 在黑客眼中任何智能手机都存在着一定的未知安全漏洞,但是很多厂商不愿意和白帽黑客联合。人工智能领域的安全问题被表面的光辉所掩盖,厂商对于系统漏洞只想着打补丁升级系统,甚至将白帽黑客定义为找茬者。 在科技的繁荣下,智能手机成为了人们必不可少的一部分,一部分生活甚至重要的信息都在仰仗着“智能”这两个字,厂商方面应该主动肩负起更大的安全责任,或将产品带给白帽黑客,当白帽黑客发现漏洞后便会及时交给厂商,协助厂商填补安全漏洞,这种二者协力也不失为一件好事。 作者:qilin 来源:51CTO

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中科院为国产AI专业芯片“寒武纪”注资1000万元

据中国之声《央广新闻》报道,专门针对智能认知等应用并有望用于未来各种人工智能设备的专用芯片——寒武纪深度学习处理器从2017年起获得了中科院为期18个月共计1000万元的专项资金支持,用于项目研发及其产业化。 寒武纪是地球生命大爆发的年代,从那时起,地球进入了生命的新纪元。中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石课题组把他们研制的深度学习处理器命名为“寒武纪”,是希望这世界上第一款模仿人类神经元和突触进行深度学习的处理器,能开启人工智能的新纪元。 据中国科学院计算技术研究所智能处理器研究中心介绍,这1000万元专项资金一方面用于人工智能芯片的基础性研究,探索下一代人工智能芯片的架构、算法以及在一些新型场景(如AR/VR)中的应用开发方法。这将为我国参与智能时代国际芯片市场角逐打下科学和技术基础。 专项资金另一方面用于将目前的寒武纪芯片推广到各种智能云服务器、智能终端和智能机器人的市场中,力争在18个月内初步奠定寒武纪芯片在智能芯片市场上的地位。 据介绍,寒武纪深度学习处理器的能效比主流CPU和GPU有两个数量级的提升,具有较强的市场竞争优势,2016年被世界互联网大会评为全球十五项“世界互联网领先科技成果”之一。 陈云霁表示,现在“阿尔法狗”还需要数万瓦功耗、巨大体积的云服务器来进行智能处理。寒武纪的目标是要让1瓦以内功耗的摄像头、手机、甚至手表都能和“阿尔法狗”一样“聪明”。 陈云霁表示,我们的优势集中在人脸识别、声音识别等人工智能方面。比如,摄像头、手机或个人电脑、高性能服务器嵌入“寒武纪'IP核或芯片后,将极大提高处理速度。 本文转自d1net(转载)

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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