机器人，还是不？实施技术前要考虑的因素
Chatbots目前是数字互动领域的“大家”。有趣的是，所有chatbots的前身是由美国计算机科学家JosephWeizenbaum创作的50多年前。ELIZA是一种早期的自然语言处理计算机程序，旨在展示人与机器之间沟通的表面性。从那时起，有几个接班人，但其中没有一个是真正的成功的。事实上，数字助理最近经历了重生。 AI在移动服务中的日益普及（例如Siri，Cortana）对客户忠诚度优化具有...详情
银行人工智能 背后的巨人大脑
预计到2020年，AI将成为基金设计过程的核心组成部分，特别是在与投资者的交易授权和交易之间。由于数字化的扩大，欺诈和黑客的风险将继续增长。 AI已经通过算法触发器在投资活动和高速交易中发挥了重要作用。此外，它被银行用于检测付款欺诈。它像一个巨人脑一样分析事实，后台工作，并且在最终的客户端看不见。 AI的力量将为银行和金融的未来开辟更多的视野。 由于银行业务流程主要是数据驱动的，它们被用于人工智...详情
医学中的AI：作为医生的机器人
协助外科医生或帮助残疾人日常工作的机器人：自动化正在征服医疗行业。但它在实践中如何看待，在未来会有什么影响？机器人有机会代替人类医生吗？ 机器人是否更好的外科医生？ 手术室中的机器人-可能听起来很荒唐，但这不是科幻电影的场景。它已经成为现实。计算机导航手术目前需求旺盛，医疗机器人技术进步不断增长。高度复杂的机器被用于复杂和危险的手术。 机器人负责以下任务： 他们协助外科医生掌握工具，并帮助正确使...详情
2017年的业务：顶尖的技术趋势
商业世界正在经历数字化转型的过程。 一个很清楚客户是变革的驱动力。客户关注的是王牌。在会议室中，具有深厚的IT专业知识的数字领导者预计将有很大的需求。IT即服务将比以往更加相关。 但到2017年，哪些趋势对业务影响最大？ 聊天机器人 销售平台（也称为聊天室）的推荐系统在当今并不罕见。然而，建议大多是非特定的，因为当前的聊天智能是有限的。但现在，这一切都将改变。公司正在投资于自然语言处理或自然语言...详情
人工智能与人类：谁将接管？
图像识别，诊断疾病，获奖游戏：神经网络已经在各个领域超越了人类的大脑。 算法，智能软件和机器人现在可以承担越来越多的任务，以前只能由人类进行。神经网络和深度学习使它成为可能。 艾滋病征服的领域： 1）。交通标志识别 深度学习网络非常适合拍摄图像内容。事实上，自主汽车是正确的技术，因为无人驾驶车辆必须正确识别交通标志，树木，行人或骑自行车的人。汽车制造商正在实时开发自动场景分析。因此，汽车将能够...详情
汽车作为钱包：Blockchain去汽车
汽车将不断数字化。除了无人驾驶车辆及其融入各种智能家居概念之外，汽车现在也可以自主支付不同的服务。感谢Blockchain技术。 什么是Blockchain？ Blockchain基本上是各方交易的分散协议。交易包括任何类型的信息，而不仅仅是财务数据。 汽车电子 德国汽车零部件制造商ZFFriedrichshafenAG与无辜创新中心和瑞士联合银行（瑞士联合银行）最近推出了他们的新项目：一个基于...详情
ioT和ai：未来的智能办公室
只要想象你的工作空间，你就会坐在书桌上。它自动调整桌面高度，调节灯光，加热椅子并降低噪音水平。计算机过滤您的约会，并在互联网上为您的复杂问题进行研究。未来的办公室是聪明的。 快速的技术进步为人类提供了随时随地工作的机会。 竞争日益激烈的增长压力导致企业对创意和团队型创新过程的需求增加。盒子外的思考是一如既往的要求。因此，一个经典的办公室是过去的事情。 新技术具有更大的灵活性 新技术正在改变我们的...详情
数字转型：银行业的机遇与挑战
据统计，2017亿人将使用手机银行来管理其金融交易。银行在其方面必须不断将他们的客户体验策略适应移动设备。不过，很多银行还没有做好准备。但数字化对于银行及其客户来说意味着什么呢？ 可穿戴不仅仅是健身配件 2019年，智能可穿戴设备的全球零售收入预计将达到532亿美元。 可穿戴设备已经将市场作为时尚的健身配件。但这些智能设备在进一步的领域中具有巨大的潜力。投资可穿戴技术可以使银行长期降低营销成本，...详情
