锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > >

开源ai开放平台，开源软件在中国

经验分享生活百科

1，开源软件在中国有当然有金山软件不是开源了么【开源ai开放平台，开源软件在中国】
2，人工智能开源平台的使用方式“开源平台”正成为人工智能落地应用的有益尝试 。以城市物联网为例，围绕城市大脑建设，“开源平台”有望从应用程序做到操作系统，有效打通交通 。
3，请问有哪些好的开源软件的网站Windows平台下没有几款开源的软件~~~~~~
4 ， ATN全球首个区块链AI平台用区块链构建世界人工智能区块链和人工智能（AI）可以说当今热门的两个技术方向 。这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI从技术上看是两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能；而另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用 。那么，这两大技术的结合又将产生怎样的化学反应？ATN作为全球首个“区块链+AI”项目，又将解决怎样的痛点？Q1、什么是ATN？ATN是一个业内领先的“区块链+AI”项目 。ATN旨在连接AI和区块链，构建人工智能即服务的下一代区块链平台 。通过去中心化的人工智能服务共享平台，调用全球AI及机器人技术力量，共同开发世界人工智能 。Q2、ATN的优势？ATN有六大优势：一、ATN 通过 API 交易市场将全球人工智能服务提供商、开发者和消费者连接在一起，通过可定制、易用的解决方案，使得技术实现性价比更高 。二、区块链技术与人工智能结合使得DApps拥有了调用外部人工智能服务的能力 。三、先前的人工智能服务的授权模型往往是昂贵的、不容易量身定制或者是非常耗时的 。ATN为服务购买者节省了时间和金钱，并缩短了产品投放市场的时间 。因为相比雇佣自己的技术专家 ， 卖家可以快速发现并使用符合自身需求的可定制的人工智能服务 。而开发者也将受惠于通过ATN代币实时支付并结算的服务费用 。四、ATN是一个开源平台，意味着基于EVM的DApps之间很容易进行交互，第三方开发者也能在平台上更容易地开发更好的应用 。ATN的DBot和 DApps市场包含种类丰富的应用和API，包括且不限于去中心化社交网络、存储、DNS以及计算机服务 。五、ATN平台是去中心化的，在既定协议下支持不同系统或用户开发的应用和功能模块，并提供工具，简化DBot和DApp的开发和运行 。六、聚焦行业共识并顺应监管需求ATN为行业服务发展提供支持 。这些行业包括但不限于金融、物流、供应链、社交、游戏、慈善、数字资源、证券等等 。Q3、ATN未来的发展路线？ATN将成为一个透明民主、多中心协调的、经济独特型的并且开放式的人工智能市场 。在今年的第二季度ATN将发布计算能力的DBot；第三个季度，发布使用全球开放人工智能市场的一些商业的业绩方案；第四个季度，完善DBot并融入到UI系统里面去；到明年的时候，ATN将会发布数据共享的DBot 。Q4、如何了解ATN的发展动态？官网：https://atn.ioATN Telegram群：https://t.me/ATN_Blockchain微博：https://weibo.com/u/6440560146推特：https://twitter.com/atn_io5，市面上有哪些开源的人工智能系统11月5日Google开源了TensorFlow，11月7日Microsoft开源了DMTK 。两家巨头高科技公司相继争先恐后的开源人工智能计算工具包，目的无非是争夺用户资源 。实际上 ， 除了这两家公司外，几年以前已经开源的这种工具包还有很多 。出现个TensorFlow没什么稀奇的 。Google做的已经晚了，而且计算性能也不是多好，相信按照Google的实力，它们应该会持续改进 。你想做什么项目6 ， 开放平台有利于人工智能发展吗人机未来人工智能发展需要投入大量的人力和物力，如果不能以有效的激励体系作保证，那么新技术的产生就会遇到困难 。“人工智能”无疑是近期科技圈最热门的关键词 。随着在深度学习等领域的一些关键性技术取得突破，人工智能技术在过去几年中获得了长足的发展，其应用已经深入到了生产生活的各个领域 。在下一阶段，究竟该如何推进人工智能的发展，让其更好助力经济发展、社会进步，这是业界和政策制定者共同关心的问题 。开放平台利于人工智能发展3月10日，科技部部长万钢在回答采访人员提问的过程中，谈到了很多关于人工智能发展的设想，包括加快项目指南准则、加强成果转化、加强政策法规研究、强化国际合作等 。所有的这些设想都非常及时 ， 如果能将这些设想一一落地，相信一定能对我国人工智能的发展起到极大的推进作用 。万钢部长的讲话中，专门强调了建设开放、开源平台的重要性，以便让所有创业者都享受到人工智能技术进步所带来的红利 。这一点毫无疑问是正确的 。一方面，人工智能的研发需要大量的资金投入 ， 一般的创业者难以承受 。如果可以建立开放、开源平台，让所有创业者共享已有的技术成就，那么这些人就可以以相对低的代价获取创新成就，让技术更有效率地实现转化 。另一方面 ， 类似人工智能的高科技产业具有很强的规模经济和范围经济 。如果可以建立开放、开源的平台，就可以让各个企业的研发行为避免不必要的重复 ， 实现有益的相互补充，让规模经济和范围经济得到最为充分发挥，这显然有利于研发效率的大幅提升 。在这里 ， 我想补充的一点是，建立开放、开源平台 ， 让更多人共享创新的成果还需要有一个前提，那就是处理好激励问题，让创新者得到相应的实惠 。如果相关的技术已经存在 ， 那么通过开放、开源的平台将它们共享出去显然可以提升效率 。但是，新技术不是从来就有的 ， 其产生依赖于研发的投入 。尤其是类似人工智能这样的高技术研发，其需要投入的人力和物力是巨大的，如果不能有有效的激励体系作为保证 ， 那么新技术的产生就会遇到困难 。还需对创新者建立有效激励在我看来，要对创新者建立有效的激励，需要做到如下几点：第一 ， 完善对知识产权的保护 。只有给予研发人员以足够的回报 ， 才能让他们有充足的积极性进行创造，这就要求对知识产权予以足够的尊重和保护，让知识的生产者能够从创造知识的过程中切实获得收益 。这里需要说明的一点是 ， 在知识产权的保护过程中，会面临着“激励”和“开放”的权衡问题——如果对知识产权保护过严，那么知识就难以扩散；而如果保护过松，则会打击人们创新的积极性 。如何在二者之间进行权衡 ， 需要在实践中不断摸索 。第二，加大对具有公益性质的基础技术的扶持 。人工智能的发展需要很多基础研究 。但从经济学角度看，基础性的研究具有公共品的性质 ， 由于激励不足，其有效供给往往会少于需求 。针对这一问题，政府应该用产业政策对基础技术的研究进行大力扶持，保证其有效供应 。第三，用好新技术，帮助解决开放式创新中的激励难题 。现代的创新离不开合作，但不同主体的合作往往会涉及贡献认定的困难 。例如，在一个大型的人工智能系统的开发中 ， 如何认定参与其中的各企业、各成员究竟做出了多大贡献，又如何根据贡献计算报酬，都将是十分困难的 。在现阶段看，为了应对这一问题除了要完善相应的法规制度外 ， 还应该借助相关的技术手段 。例如，尽管人们对区块链褒贬不一，但作为一项技术，区块链技术具有可追踪、可回溯、不可篡改等特性 ， 这些特征都决定了它在认定贡献、提供相应激励的过程中具有很强的应用性 。最后，特别指出的一点是，要保护好数据生产者的激励 。当前人工智能的发展 ， 很大程度上来自于机器学习技术的进步，而这种技术对于数据的依赖是极强的 。只有搜集、整理海量数据，将其作为投入品，才能训练出高效的人工智能系统 ， 而搜集、整理数据的过程则是需要大量的成本的 。从某种意义上讲，数据的生产过程和技术的研发有很强的相似性，但技术有知识产权法进行保护，而关于数据产权及其保护的法律还很欠缺 ， 有很多人甚至认为企业搜集整理的数据应该是可以免费被使用的 。在我看来，如果这样做，就会严重阻碍数据生产者的积极性，从而影响数据这种生产要素的供给 。因此 ， 在现阶段还需要尽快完善数据产权和使用的相关立法，加强对数据生产者的保护乃是发展人工智能的当务之急 。

    推荐阅读


    上一篇：excel数据分析表分组

    下一篇：苹果自带视频剪辑软件，苹果手机有什么录视频剪辑视频加字幕剪切拼合视频后期配音等