人工智能（AI）革命已经到来。 随着ChatGPT等应用的公开发布，人们得以利用深度神经网络和机器学习（ML）的力量和潜力获得亲身体验。ChatGPT是一个语言模型，该模型使用来自互联网和书籍的海量文本数据进行了训练，能够生成类似真人撰写的文本。 这种类型的应用完美体现出了人工智能的优势。它可以通过大量的训练数据不断优化在复杂场景下的输出。
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不过，就像AI可以被黑客用来作为攻击的手段一样，AI强大的能力，本身也可以作为一种安全工具被加以利用。今天的网络安全厂商正在引入AI技术，去解决传统防御方案解决不了的新威胁，提高原有检测方案的检测精度，进行更高效自动化数据分类，实现更快的威胁响应处置。也就是说，AI不仅可以被用于对抗已有的攻击，也可去感知和预测未来可能发生的安全威胁，这就使得安全防御变得更加积极。
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人工智能（AI）在很多人眼里是，只是一种科幻片中不明觉厉的存在，而与普通人的生活之间隔着很远的距离。但是这样的局面正在被改变，在未来5-10年中，AI将会以超乎我们想象的速度快速渗透到我们生活的方方面面。为什么这么讲？一起随我们往下看。
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随着人工智能向边缘侧的转移，AI行业的应用得到了极大扩展。根据德勤的分析，现在的AI计算已经在制造业、政府、零售、电信、医疗等不同应用场景下获得应用。很显然，边缘智能在拓展AI边界过程中发挥了重要作用，它能显著提升AI针对现场多样化业务场景的适应性，从而更好地支撑业务运营、为客户创造更多的价值。
>>详情每个人都听到过引擎盖下面传来的嘎吱声或异常声响，此刻为时已晚，我们只能看着汽车冒着蒸汽，并因抛锚而停靠在高速公路边上。英国汽车维修公司 Kwik-fit 的一项调查显示，故障维修的平均成本约为 350 英镑，对于某些情况，成本可能会超过 1500 英镑。很多需要维修的故障本可以在到达故障点之前就被发现，但是乘客座位上不可能一直坐着一名机械师，那我们该如何预测这些问题并尽早处理它们呢？ 答案就是人工智能（AI）。
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从深度嵌入式系统到超大规模数据中心部署，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在为其中迅速扩展的一系列的产品和应用提供支持。尽管支持这些应用的硬件设计存在很大程度的差异，但都需要硬件加速。
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视频分析在我们生活中的许多方面都越来越多地被使用，无论是在智能楼宇中通过人脸识别控制安全点，从而提供比门禁卡更加可靠的安全性，还是监测是否符合佩戴口罩和保持社交距离，从而满足新冠疫情的抗疫要求，也或是监测交通拥堵和发现犯罪的智慧城市部署，视频分析应用无处不在，它让我们的商业和生活更加智能、安全和便捷。
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