其实通信业人工智能的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解通信领域人工智能，因此呢，今天小编就来为大家分享通信业人工智能的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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2017年以来，人工智能领域有哪些值得关注的新公司？
「AI00」是机器之心的一个全球化开源项目，也是一份榜单，从语音和自然语言处理、计算机视觉、智能机器、医疗、芯片和硬件、智能驾驶、机器学习、大公司、金融、垂直应用十个方面搜罗整理最值得关注的100家人工智能公司，其中既有谷歌、Facebook、亚马逊、腾讯、百度等巨头工业，也有垂直领域的一些新起之秀。
2017年以来，「AI00」榜单收录了一些新公司，同时也移除了一些公司。其中，一月份，新增Darktrace、Arterys；二月份，新增赛灵思Xilinx、ArgoAI、Gamalon；三月份，新增DataRobot、Neuralink；四月份，新增Cylance、SiftScience。
下面对这些值得关注的人工智能新公司一一作扼要介绍，查看「AI00」完整榜单请移步机器之心官网。
一月Darktrace
官网：https://www.darktrace.com/
英国一直是全球人工智能创业的中心地之一。谷歌、苹果、英特尔、Twitter、微软等科技巨头都积极从英国收购人工智能创业公司，以至于英国本土都担心这种趋势会对英国人工智能的发展造成危害。但英国的人工智能创业公司依然在博取全球极大的关注。Darktrace是如今英国最火热的机器学习创业公司之一。Darktrace2013年创立于伦敦，基于开创性的贝叶斯数学开发网络防御系统，不仅帮企业应对人为的网络攻击，也能应对以机器学习为基础的网络威胁。创业四年，A、B、C三轮共融资1.045亿美元，其中C轮融资6400万美元。
Arterys
官网：https://arterys.com/
Arterys是由FabienBeckers等四人在斯坦福大学发起的，目前已完成1200万美元A轮融资。他们目前的工作是帮助医生了解病人心脏的状态，通过准确测量每个心室的体积，人工智能系统可以对病人的健康状况作出评估。Arterys入选的原因是他们的医疗成像平台已被美国食品和药物管理局（FDA）批准投入临床医疗使用，它可以帮助医生诊断病人的心脏问题。据Beckers所说，「这是此类医疗成像方法第一次通过批准，意味着深度学习和云技术可以真正进入医疗工作流程，为医生和病人提供重要帮助。我们的工作开启了一扇门，此类应用从此有了先例。」
二月赛灵思Xilinx
官网：https://www.xilinx.com
赛灵思（Xilinx）是一家位于美国的可编程逻辑器件的生产商。该公司发明了现场可编程逻辑门阵列，并由此成名。赛灵思还是第一个无厂半导体公司(Fabless）。从2015年开始，赛灵思就称自己要转型为一家「AllProgrammable（全可编程）」企业，也就不只是硬件可编程，还包含软件可编程，IO可编程。在2016年9月，赛灵思又宣布收购专注于数据中心和嵌入式系统的加速应用、在卷积神经网络方向有着一定的技术积累的AuvizSystems，震惊人工智能界。因此，我们这期的AI00把赛灵思纳入了大公司的分类，期待它能为人工智能领域带来更多的惊喜。
ArgoAI
官网：https://www.argo.ai
2月10日，福特高调宣布向这家自动驾驶领域的创业公司注资10亿美元，用以帮助这家底特律汽车制造商在2021年前批量生产可共享商用无人驾驶汽车的目标。这对与汽车行业来说是一个大新闻：主流传统汽车制造商向科技公司投入巨资，从而帮助自身实现颇具野心的无人驾驶汽车项目。该公司的专业背景也非常强大。该公司的创始人是BryanSalesky和PeterRander，他们都是卡内基梅隆大学国家机器人工程研究中心的校友，该研究中心也是人工智能和自动驾驶技术发展的引领者。Salesky以前在谷歌的自动驾驶汽车团队工作，Rander也是在Uber的自动驾驶研究部门呆过。据该公司介绍，他们计划在今年年底将员工数量扩充到200人左右，其中包括了一些将会加入ArgoAI的福特工程师。未来发展不容小觑。
Gamalon
官网：https://gamalon.com
Gamalon之前并不是一家令人关注的创业公司，但在2月中旬却登上了许多科技媒体的头条，因为他们宣称利用BayesianProgramSynthesis技术开发的人工智能系统可以仅用很少的输入就能达到谷歌TensorFlow等框架需要数万张图片训练达到的效果。据介绍，该公司的突破性进展BayesianProgramSynthesis可以自行编写代码，用最优的方法解释收集到的数据。如果你开始用几张图片训练系统识别「猫」的概念——胡须、尾巴、眼睛，随后，系统会不断更新它对于「什么是猫？」的理解。这种思路与传统的深度学习相反——深度学习意味着你需要输入尽可能多的猫的图片，并且不能处理不确定性。这项技术给人工智能领域带来了全新的思考。Gamalon由毕业于麻省理工学院的BenVigoda等人创立于2013年，其最近推出的产品可将大量非结构数据整理成结构化的干净数据集。该解决方案的目标客户是那些需要处理大量文档并将其整合到数据库中的公司。Gamalon的产品可让这些用户轻松地把自己的数据接入亚马逊、微软、谷歌等公司的云端服务器中。
三月DataRobot
DataRobot是一家位于美国波士顿的机器学习平台公司，其提供的机器学习平台可让任何水平的数据科学家「只需一点时间就能开发和部署准确的预测模型」。据报道，该公司最近完成了C轮融资，获得了由NewEnterpriseAssociates领投的5400万美元资金。据Crunchbase统计，截至目前该公司已经完成了5轮融资，共获得了1.11亿美元投资。DataRobot由数据科学家JeremyAchin和ThomasDeGodoy于2012年创立。据报道，DataRobot平台上有数百个开源机器学习算法，能帮助数据科学家将原本需要数周乃至数月的开发过程大幅缩短。该公司的COOChrisDevaney介绍说：「数据科学家可以带着他们已有的模型，进入有很多开源模型的DataRobot，看他们的模型的排名。因为只需要几分钟就能找到最佳的模型，你可以运行和重新运行这样的比较，从而每天或每周都能找到最准确的模型，这依赖于你自己的业务变化。」到目前为止，DataRobot已经创造了超过1.5亿个预测模型，客户范围涵盖体育、银行、保险和医疗等领域。
Neuralink
三月底，特斯拉汽车与SpaceX的创始人兼首席执行官伊隆·马斯克宣布启动了一家新公司：Neuralink，这家新公司将试图研发马斯克所说的「神经丝网」技术，为人们植入可以上传和下载思想的微小脑电极。目前关于该公司的相关消息还不多，甚至连官网都还没有公开，但马斯克的背书本身就是一张非常优质的名片。「公司创始团队成员」MaxHodak把这家公司描述成「胚胎」，并表示项目正在展开过程中，但他也拒绝提供更多细节。据了解，Neuralink在去年7月已在加州注册成立，公司的业务是「医疗研究」。据公司内部人士介绍，Neuralink的资金主要来源于马斯克本人，其中包括马斯克从自己拥有的其他公司借出的资本。Neuralink也有可能接受了FoundersFund的注资，这家风投公司由PeterThiel创建，他与伊隆·马斯克都是PayPal的创始人。另有知情人士表示：Neuralink在最近几周已经招募了神经科学领域的一些著名学者，包括LawrenceLivermore国家实验室的工程师和柔性电极专家VanessaTolosa，加利福尼亚大学旧金山分校教授PhilipSabes（主要研究大脑如何控制运动），和波士顿大学教授TimothyGardner（他曾给小鸟植入微电极，研究鸟类鸣叫）。
四月Cylance
官网：https://www.cylance.com/
Cylance是美国一家使用人工智能来预防网络攻击的公司，据介绍，该公司是人工智能网络安全（AIcybersecurity）领域内唯一一家「独角兽」（即估值超过10亿美元的创业公司）。截至目前，该公司已经融资1.77亿美元。据分析公司Nanalyze介绍，该公司曾在去年演示了一项技术，在没有网络连接的情况下，该公司的技术仅需要60MB内存和1%的CPU就能保护计算机免受攻击。其旗舰产品为CylancePROTECT是一款人工智能反病毒软件，但目前还没有正式开始销售；据介绍，其可以使用数学方法来预测威胁的发生。在企业服务方面，该公司表示在全球范围内已经有6000多个客户了。据报道，该公司的产品在对抗恶意软件上有99%的有效率，误报率仅有0.000314%。
SiftScience
官网：https://siftscience.com/
SiftScience也是美国一家利用人工智能/机器学习来开发网络安全应用的公司，不过其目标并不是对抗恶意软件而是进行欺诈检测。该公司已经完成了4轮共5360万美元融资。据了解，该公司的软件平台可以自动学习和检测欺诈行为模式，然后可以在客户受骗之前发出警告。该公司的云平台已经集成了16000种欺诈信号，而且这些信号还会根据全球6000家网站和应用的数据而进行更新。和其它机器学习方法一样，SiftScience所得到的数据越多，该平台在欺诈检测上就越智能。目前该公司提供的服务售价从每月500美元到10000美元不等，客户包括Twitter、Airbnb和Zillow等著名公司。
读广西桂林科技电子大学移动通信电子信息工程就业怎样
随着信息技术的快速发展和智能化进程的推进，电子信息工程领域在未来都有着广阔的就业前景。
目前，电子信息工程师在制造业、通信业、计算机应用等各个领域都有很高的需求。这些行业与电子技术密切相关，需要大量电子信息工程师进行设计、开发和维护。同时，随着物联网、云计算、人工智能等新技术的涌现，对于电子信息工程师也提出了更高的要求。因此，有不少电子信息工程师选择通过深入学习新技术来提升自己。
此外，具备一定专业知识和实践经验的电子信息工程师还可以成为咨询公司、研究机构及公共部门等单位中的技术顾问、项目经理等高端职位。
总之，随着科学技术不断发展和更新换代，电子信息工程师将始终处于重要地位，并且将拥有广阔前景和稳定就业机会。
文章分享结束，通信业人工智能和通信领域人工智能的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
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