这一举动表明苹果高度重要AI。库克在声明中说：“在苹果，约翰做得很好，很高兴能看到他加入我们的执行团队。机器学习与AI对于苹果的未来至关重要，因为它正在从根本上改变人与技术交互的方式，已经让我们的客户过上更好的生活。约翰是AI行业的领袖，在这个关键时刻，他可以帮助苹果前进，对我们来说，能拥有这样的人才是一大幸事。”
每到年末总会有很多关于对明年行业发展的预测，Arm当然也不例外地对明年（2019年）物联网行业将会发生什么提出了它的看法。同时，Arm还做了一个消费者调查来了解用户对物联网、机器学习、人工智能和5G的想法。
既然特征工程这么重要，那么我们就来看看特征工程到底是如何实现或者工作的。特征工程到底分为哪些内容？我们大致可以参考如下流程图来看看。
Darktrace新网络安全公司与剑桥大学的数学家合作，开发了一种利用机器学习来捕捉内部漏洞的工具。它运用无监督学习方法，查看大量未标记的数据，并找到不遵循典型模式的碎片。这些原始数据汇集到60多种不同的无监督学习算法中，它们相互竞争以发现异常行为。
北京时间11月17日，谷歌宣布， 甲骨文 前高管Thomas Kurian（托马斯·库里安）将于11月26日加入谷歌云，并将于2019年初正式接任该公司CEO。而三年前受聘创建谷歌云计算业务的Diane Greene（戴安·格林）将在Thomas Kurian接任后离职。
与此同时，埃森哲还对1200多位在工作中使用过AI技术的企业高管就相关话题进行了访谈。埃森哲发现，74%的受访高管计划未来3年利用AI技术提升企业的自动化水平。97%的受访者表示，他们计划用AI技术提升员工能力。但只有3%的高管明确表示，未来3年会加大投入AI相关技能的员工培训。
过去十几年，人类可以说是在机器智能面前节节退败，屡败屡战，而多任务处理（multi－tasking）几乎是为数不多可以让人类骄傲的事情了。人们可以同时打开8个网站、数份文档和一个交友软件，即使正在专心处理其中一件事，只要突然收到一条回复或更新提醒，也能够快速安排。对机器而言，要在同一时间完成这样的任务显然有点困难，因此，多任务处理一直被视为人类独有的技能点。
其中，研究人员合成的一种名叫“硼酸钡钠”的可计算化合物，在对其进行了测试之后，发现它提供了95%的效率以及出色的热稳定性。虽然硼酸钡钠化合物产生的光线太蓝，而不适用于商用，但是研究人员并不气馁。他们表示，他们现在就能通过机器学习算法找到一种能发射有用波长的发光材料。
2017 Google开发者大会（Google Developer Days，简称 GDD）今天在上海开幕，主题涵盖Android、机器学习、云服务等众多方面。
很多人都听说过深度学习、机器学习以及人工智能（AI）的的概念，那它们到底是什么关系呢？ 简单来讲，机器学习是指用（深度学习）算法解析数据，然后不断地学习，并对某些目标做出判断和预测，最终达到人工智能（AI）的效果。
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