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樣品初始為紅外芯片裸晶狀態(tài),尺寸42milx42mil,厚度
led已經(jīng)不單單滿足于通用照明市場(chǎng)的份額,隨著下游對(duì)一些特殊細(xì)分應(yīng)用市場(chǎng)的關(guān)注度提升,部分led芯片廠商開始針對(duì)紫外、紅外等領(lǐng)域市場(chǎng)布局,并持續(xù)推陳出新。也正因?yàn)榇,阿拉丁評(píng)測(cè)室接下來(lái)將開始把更多目光投向這一新興應(yīng)用領(lǐng)域,并針對(duì)開發(fā)應(yīng)用產(chǎn)品推出更多系列評(píng)測(cè)。
晶元光電持續(xù)熱推的型號(hào)es-sasfpn42d紅外芯片產(chǎn)品,曾“創(chuàng)下全發(fā)光效率的實(shí)驗(yàn)室紀(jì)錄”而引發(fā)關(guān)注,近我們拿到20個(gè)該型號(hào)樣品,為一探究竟,我們將樣品納入這一期的測(cè)試與評(píng)估。并-邀請(qǐng)佛山市香港科技大學(xué)led-fpd工程技術(shù)研究開發(fā)中心作為第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)對(duì)樣品參數(shù)和性能進(jìn)行檢測(cè)。
-已經(jīng)深入影響了我們的工作和生活的方方面面。2016年,-意識(shí)到-在會(huì)議的重要性。無(wú)人駕駛汽車的概念已經(jīng)變成現(xiàn)實(shí):uber在pittsburgh的無(wú)人車、裝備了完全自主硬件的tesla型號(hào)的無(wú)人車。google的deepmind平臺(tái)alphago,擊敗了圍棋的,將預(yù)測(cè)提-年就實(shí)現(xiàn)了。
馬里蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)副-mariedesjardins認(rèn)為:“增加機(jī)器學(xué)習(xí)的使用,以及基于知識(shí)的建模方法”是2017年的主要趨勢(shì)。這出大戲,將如何上演呢?
為了預(yù)測(cè)-在2017年的趨勢(shì),techrepublic邀請(qǐng)了幾位-:杜克大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授vinceconitzer、sundownai公司ceofabiocardenas、路易斯維爾大學(xué)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室主任romanyampolskiy、新南威爾士大學(xué)-教授tobywalsh。
infoq將這幾位-對(duì)2017年-的預(yù)測(cè)整理成文,以饗讀者。
-的影響力越來(lái)越大
conitzer認(rèn)為,公眾對(duì)-帶來(lái)的社會(huì)影響越來(lái)越感興趣,尤其是那些影響比較大的事件。以前就確定了許多普遍話題:技術(shù)性失業(yè)(infoq注:因工業(yè)發(fā)展所造成的失業(yè);因采用新技術(shù)而造成的失業(yè))、自主-(infoq注:指具有-無(wú)需人類-就能目標(biāo)的-,通俗的講就是機(jī)器人。)、基于偏差數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)用于識(shí)別和壓制異議、-系統(tǒng)不斷地產(chǎn)生的-問(wèn)題——特定的新技術(shù)的發(fā)展成敗,都將進(jìn)一步推動(dòng)和擴(kuò)大這些技術(shù)話題的影響力。
conitzer注意到,對(duì)ai的興趣已經(jīng)蔓延到行業(yè)外的特定群體,比如,律師將努力解決法律如何處理自主車輛的問(wèn)題;經(jīng)濟(jì)學(xué)家研究-帶來(lái)的技術(shù)性失業(yè);社會(huì)學(xué)家研究更的基于ai的系統(tǒng)和個(gè)人助理帶來(lái)的影響。
sundownai公司ceofabiocardenas同意上述觀點(diǎn),他更進(jìn)一步表示,-會(huì)影響到組織內(nèi)的特定角色,如會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、人力資源或由其他人士工作的領(lǐng)域。這些增長(zhǎng)的領(lǐng)域?qū)?huì)使ai向全球多個(gè)行業(yè)的多個(gè)部門推廣。
離經(jīng)叛道的-
終結(jié)者情節(jié),是科幻小說(shuō)中有關(guān)ai的常見之作。但是,這情況會(huì)不會(huì)是真的呢?據(jù)cardenas說(shuō),離經(jīng)叛道的-,或許會(huì)在2017年成為現(xiàn)實(shí)。他-,“出于某些-目的,一小撮計(jì)算機(jī)盜賊為了欺詐機(jī)構(gòu)或個(gè)人,創(chuàng)造了-!彼f(shuō),“這種-的ai將能那些被認(rèn)為是固若金湯的系統(tǒng)。”
cardenas注意到,通過(guò)ai進(jìn)行舞弊的情況已經(jīng)發(fā)生了。他表示:“如果ai的訓(xùn)練庫(kù)被破壞,駭客就可以--或豁免,以顛覆ai的預(yù)測(cè)能力,使自己從中獲益!
cardenas說(shuō),可能的途徑就是,通過(guò)“ai開發(fā)使其他ai更聰明!盿i能夠通過(guò)檢查訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的盲點(diǎn)來(lái)自我完善,“或者,如果我們幸運(yùn)的話,寫出能夠-其他ai的代碼,”他說(shuō),結(jié)果就是有助于優(yōu)化ai系統(tǒng)!暗嚯x一個(gè)-智能ai,依然有很長(zhǎng)的路要走。路漫漫其修遠(yuǎn)兮,吾將上下而求索!
roman表態(tài),他也認(rèn)為ai“失敗”或許是2017年的趨勢(shì)。
他說(shuō),在ai中,有趣、重要的趨勢(shì)是,也是我正在密切-的:ai失敗的頻率和-程度將與ai的能力成正比,換言之,當(dāng)我們獲益時(shí),出現(xiàn)“-”ai的可能性也變大了。
-的-問(wèn)題
我們要如何防止ai叛道離經(jīng)?這也是許多ai研究人員所關(guān)注的問(wèn)題。總體來(lái)說(shuō),-們擔(dān)憂ai的-問(wèn)題。因?yàn),ai會(huì)犯錯(cuò)誤,這是顯而易見的:從加強(qiáng)-,到種族-的-。在-情況下,不能預(yù)防災(zāi)難性的事故。
參見麻省理工學(xué)院的-:“道德機(jī)器”對(duì)自主駕駛的眾包決策,但被-稱之為誤導(dǎo)。
計(jì)算機(jī)科學(xué)中的傳統(tǒng)ai社區(qū),將著手解決工作中越來(lái)越多的社會(huì)和-問(wèn)題。conitzer稱:“ai研究人員已經(jīng)對(duì)這些主題產(chǎn)生了興趣,但我們只是想在一開始的時(shí)候,搞清楚如何沿著這些路線做出具體的技術(shù)貢獻(xiàn)。這就需要仰仗更多的計(jì)算機(jī)科學(xué)家來(lái)解決。
moshevardi表示2017年的趨勢(shì)應(yīng)該是:與ai有關(guān)的-問(wèn)題將繼續(xù)引起關(guān)注,圍繞勞動(dòng)自動(dòng)化、致命的自主-、算法的公平性和透明度的影響。
walsh聲稱:“我們將會(huì)看到,一輛自主汽車撞死一名無(wú)辜行人,或騎單車的人,或其他乘客。這將-這些問(wèn)題的-性,因?yàn)槲覀冊(cè)陂_發(fā)和規(guī)范ai!
walsh還認(rèn)為,價(jià)值取向問(wèn)題——也就是說(shuō),我們?nèi)绾?ai與人類有相同的價(jià)值觀?“我們今天所做的就是,不再被視為-智能的問(wèn)題,而是一個(gè)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)程序!彼f(shuō)。
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