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在技术进步和各行业广泛采用的推动下，机器学习市场正在经历快速增长 |SNS Insider 的研究
2025-01-06 14:04:08
### 机器学习市场分析与展望（2024-2032）＃＃＃＃ 执行摘要在技术进步、数字化程度不断提高以及各行业人工智能投资激增的推动下，全球机器学习 (ML) 市场正在经历指数级增长。主要参与者专注于创新，提供可扩展的机器学习解决方案，以满足不同的业务需求，提高运营效率并推动竞争优势。#### 市场动态影响分析- **驱动因素：** 对自动化、预测分析和实时洞察的需求不断增长。- **挑战：** 数据隐私问题、初始设置成本高以及技能短缺。- **机遇：** 在亚太地区等新兴市场的扩张，增加政府对人工智能研究的支持以及与物联网的集成。#### 主要市场细分**按组件：**1. **硬件**：包括服务器、GPU、TPU等，满足高性能计算需求。2. **软件**：包括机器学习平台、工具、库、TensorFlow、PyTorch 等框架和专有解决方案。3. **服务**：涵盖咨询、集成、培训和托管服务等专业服务。**按企业规模：**1. **大型企业：** 拥有投资尖端技术以获得竞争优势的财务资源。2. **中小企业 (SME)：** 越来越多地采用机器学习来简化运营并进入新市场。**按部署模型：**1. **云**：提供可扩展性、成本效益以及对高级计算资源和算法的轻松访问。2. **本地**：提供对数据隐私和安全的控制，尽管它需要对基础设施进行大量的前期投资。**按最终用户垂直领域：**1. **医疗保健和生命科学：** 应用包括药物发现、个性化医疗、疾病诊断等。2. **BFSI（银行、金融服务和保险）：** 欺诈检测、风险管理、客户关系管理等。3. **零售和电子商务**：个性化购物体验、库存管理、供应链优化。4. **制造和供应链：** 预测性维护、质量控制、需求预测。5. **信息技术 (IT) 和电信：**- 网络优化- 客户支持自动化#### 区域分析**北美（美国和加拿大）：**- 凭借先进的技术基础设施和大量的人工智能投资主导市场。- 硅谷等主要技术中心推动机器学习解决方案的创新和采用。**亚太地区：**- 在数字化程度不断提高、政府对人工智能计划的支持以及中国、印度和日本等国家蓬勃发展的创业生态系统的推动下，该地区快速增长。#### 主要发展与创新1. **2024 年 10 月**：Google 推出 Gemini 1.5，增强了各种应用程序的效率、安全性和可扩展性。2. **2024 年 12 月**：亚马逊宣布向“Build on Trainium”研究计划投资 1.1 亿美元，以推进生成式 AI。#### 市场参与者- **谷歌**- **亚马逊网络服务 (AWS)**- **微软**- **IBM**- **销售人员**- **SAP**- **甲骨文**### 购买企业用户 PDF 版机器学习市场分析和展望 2024-2032https://www.snsinsider.com/checkout/2206#### 访问完整报告详细信息如需了解更多信息或需要任何定制研究，请联系：info@snsinsider.com### SNS 内部服务1. **进入市场评估服务**2. **总目标市场 (TAM) 评估**3. **竞争基准和市场份额增益**#### 用例和最佳实践- **医疗保健**：患者结果的预测分析、药物发现。- **金融**：欺诈检测、风险评估模型。- **零售**：个性化客户体验、库存管理。＃＃＃ 结论由于对自动化和数据驱动决策的需求不断增长，机器学习市场为各个行业提供了巨大的机会。主要参与者不断创新，以提供可扩展且安全的机器学习解决方案，以满足不同的业务需求，确保未来几年的强劲增长。如需详细见解和定制研究需求，请通过 info@snsinsider.com 联系 SNS Insider 或访问我们的网站：https://www.snsinsider.com/reports/machine-learning-market-2206
### 机器学习市场分析与展望（2024-2032）＃＃＃＃ 执行摘要在技术进步、数字化程度不断提高以及各行业人工智能投资激增的推动下，全球机器学习 (ML) 市场正在经历指数级增长。主要参与者专注于创新，提供可扩展的机器学习解决方案，以满足不同的业务需求，提高运营效率并推动竞争优势。#### 市场动态影响分析- **驱动因素：** 对自动化、预测分析和实时洞察的需求不断增长。- **挑战：** 数据隐私问题、初始设置成本高以及技能短缺。- **机遇：** 在亚太地区等新兴市场的扩张，增加政府对人工智能研究的支持以及与物联网的集成。#### 主要市场细分**按组件：**1. **硬件**：包括服务器、GPU、TPU等，满足高性能计算需求。2. **软件**：包括机器学习平台、工具、库、TensorFlow、PyTorch 等框架和专有解决方案。3. **服务**：涵盖咨询、集成、培训和托管服务等专业服务。**按企业规模：**1. **大型企业：** 拥有投资尖端技术以获得竞争优势的财务资源。2. **中小企业 (SME)：** 越来越多地采用机器学习来简化运营并进入新市场。**按部署模型：**1. **云**：提供可扩展性、成本效益以及对高级计算资源和算法的轻松访问。2. **本地**：提供对数据隐私和安全的控制，尽管它需要对基础设施进行大量的前期投资。**按最终用户垂直领域：**1. **医疗保健和生命科学：** 应用包括药物发现、个性化医疗、疾病诊断等。2. **BFSI（银行、金融服务和保险）：** 欺诈检测、风险管理、客户关系管理等。3. **零售和电子商务**：个性化购物体验、库存管理、供应链优化。4. **制造和供应链：** 预测性维护、质量控制、需求预测。5. **信息技术 (IT) 和电信：**- 网络优化- 客户支持自动化#### 区域分析**北美（美国和加拿大）：**- 凭借先进的技术基础设施和大量的人工智能投资主导市场。- 硅谷等主要技术中心推动机器学习解决方案的创新和采用。**亚太地区：**- 在数字化程度不断提高、政府对人工智能计划的支持以及中国、印度和日本等国家蓬勃发展的创业生态系统的推动下，该地区快速增长。#### 主要发展与创新1. **2024 年 10 月**：Google 推出 Gemini 1.5，增强了各种应用程序的效率、安全性和可扩展性。2. **2024 年 12 月**：亚马逊宣布向“Build on Trainium”研究计划投资 1.1 亿美元，以推进生成式 AI。#### 市场参与者- **谷歌**- **亚马逊网络服务 (AWS)**- **微软**- **IBM**- **销售人员**- **SAP**- **甲骨文**### 购买企业用户 PDF 版机器学习市场分析和展望 2024-2032https://www.snsinsider.com/checkout/2206#### 访问完整报告详细信息如需了解更多信息或需要任何定制研究，请联系：info@snsinsider.com### SNS 内部服务1. **进入市场评估服务**2. **总目标市场 (TAM) 评估**3. **竞争基准和市场份额增益**#### 用例和最佳实践- **医疗保健**：患者结果的预测分析、药物发现。- **金融**：欺诈检测、风险评估模型。- **零售**：个性化客户体验、库存管理。＃＃＃ 结论由于对自动化和数据驱动决策的需求不断增长，机器学习市场为各个行业提供了巨大的机会。主要参与者不断创新，以提供可扩展且安全的机器学习解决方案，以满足不同的业务需求，确保未来几年的强劲增长。如需详细见解和定制研究需求，请通过 info@snsinsider.com 联系 SNS Insider 或访问我们的网站：https://www.snsinsider.com/reports/machine-learning-market-2206
英特尔在 CES 2025 上推出用于游戏笔记本电脑的 Arrow Lake AI 芯片
2025-01-06 14:00:10
英特尔在 CES 2025 上推出 Core Ultra 200H 和 200HX 芯片，分别用于高性能轻薄笔记本电脑和移动游戏笔记本电脑。200H系列拥有多达16个核心，最高速度为5.4GHz，而200HX系列拥有多达24个核心，最高速度为5.5GHz，旨在与NVIDIA或AMD的独立GPU搭配使用。采用这些芯片的系统预计将于 2025 年第一季度推出。
英特尔在 CES 2025 上推出 Core Ultra 200H 和 200HX 芯片，分别用于高性能轻薄笔记本电脑和移动游戏笔记本电脑。200H系列拥有多达16个核心，最高速度为5.4GHz，而200HX系列拥有多达24个核心，最高速度为5.5GHz，旨在与NVIDIA或AMD的独立GPU搭配使用。采用这些芯片的系统预计将于 2025 年第一季度推出。
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这款售价 400 美元的 Brisk It 智能烧烤炉具有生成式人工智能
2025-01-06 14:00:00
烧烤科技初创公司 Brisk It 在 CES 上推出了 Zelos 450 智能烧烤炉，售价 399 美元。电动木颗粒吸烟器提供 450 平方英寸的烹饪空间和 Wi-Fi 连接，可通过移动应用程序进行远程监控。烧烤架配备了生成式人工智能，可以自动烹饪并创建个性化食谱，包括智能图像识别和食谱重新创建等功能。虽然之前的 Brisk It AI 烤架起价为 849.99 美元，但该型号比 Traeger 起价 800 美元的 Wi-Fi 控制产品便宜得多。Zelos 450 将于 2025 年第一季度通过主要零售商和 Brisk It 网上商店发售。
烧烤科技初创公司 Brisk It 在 CES 上推出了 Zelos 450 智能烧烤炉，售价 399 美元。电动木颗粒吸烟器提供 450 平方英寸的烹饪空间和 Wi-Fi 连接，可通过移动应用程序进行远程监控。烧烤架配备了生成式人工智能，可以自动烹饪并创建个性化食谱，包括智能图像识别和食谱重新创建等功能。虽然之前的 Brisk It AI 烤架起价为 849.99 美元，但该型号比 Traeger 起价 800 美元的 Wi-Fi 控制产品便宜得多。Zelos 450 将于 2025 年第一季度通过主要零售商和 Brisk It 网上商店发售。
3只顶级人工智能（AI）股票已准备好迎接牛市
2025-01-06 14:00:00
人工智能 (AI) 正在推动市场发展，人工智能已从科幻小说走向主流应用，各家公司竞相引领这项技术。Palantir Technologies 和 AppLovin 是三只受益显着的股票。Palantir 将人工智能集成到其数据收集和分析解决方案中，以满足关键任务和商业需求，专注于改善现实生活中的应用程序逻辑和功能。其美国商业收入猛增 54% 至 1.79 亿美元，客户数量增加 77%。与此同时，AppLovin 的 AI 驱动的 Axon 2 解决方案自 2023 年初推出以来，帮助游戏应用更有效地吸引客户并从中获利，从而提高了公司的收入。
人工智能 (AI) 正在推动市场发展，人工智能已从科幻小说走向主流应用，各家公司竞相引领这项技术。Palantir Technologies 和 AppLovin 是三只受益显着的股票。Palantir 将人工智能集成到其数据收集和分析解决方案中，以满足关键任务和商业需求，专注于改善现实生活中的应用程序逻辑和功能。其美国商业收入猛增 54% 至 1.79 亿美元，客户数量增加 77%。与此同时，AppLovin 的 AI 驱动的 Axon 2 解决方案自 2023 年初推出以来，帮助游戏应用更有效地吸引客户并从中获利，从而提高了公司的收入。
预测人工耳蜗性能：超越单一生物标志物并利用人工智能
2025-01-06 13:59:12
### 预测人工耳蜗性能：综合方法人工耳蜗 (CI) 性能的预测是一项复杂的任务，需要整合多个因素来提供个性化咨询并优化患者治疗结果。华盛顿大学医学院 CI 研究的最新进展凸显了将各种生物标志物、认知功能和残余耳蜗健康纳入预测模型的重要性。#### 主要发现1. **耳蜗电图 (ECochG) 和残余耳蜗功能：**- 耳蜗电描记术已成为预测 CI 接受者在噪声中言语感知结果的重要工具。瓦利亚等人。(2022) 证明 ECochG 录音是言语表现的有力预测因素，强调了残余耳蜗健康的重要性。2. **认知功能：**- 认知因素显着影响 CI 表现。Shew 及其同事（2020）强调需要将认知功能与传统的术前变量一起考虑，以提高预测准确性。3. **频率与地点不匹配：**- 频率与位置不匹配可测量听觉神经纤维和人工耳蜗电极之间的差异，在 CI 性能中起着至关重要的作用。未来的模型将整合这一因素以进一步完善预测（Dang 等人，2024）。#### 综合模型为了开发更准确的 CI 表现预测模型，华盛顿大学的研究人员采用了多方面的方法：1. **综合数据集：**- 创建包含各种生物标志物的广泛而详细的数据集至关重要。这些数据集包括 ECochG 记录、认知评估、频率与地点不匹配数据和传统的术前变量。2. **人工智能 (AI) 和机器学习：**- 基于人工智能的方法被用来分析这些复杂的数据集，从而能够识别导致 CI 性能变化的复杂模式和关系。3. **个性化患者咨询：**- 预测模型将根据患者个人资料提供有关预期结果的定制信息，从而促进个性化咨询。4. **听觉康复建议：**- 预测模型的见解可以指导听觉康复计划的设计和推荐，确保患者在植入后获得最佳支持。5. **设备性能监控：**- 预测模型将有助于及早识别潜在的设备相关问题，例如映射问题或早期故障，从而实现及时干预和故障排除。6. **临床试验分层：**- 通过利用预测模型来识别具有特定需求和对不同治疗的反应的亚组，可以实现 CI 临床试验的增强分层。#### 未来的方向展望未来，重点仍是将更多的生物标志物和患者特异性因素整合到预测模型中。这包括：1. **患者合并症：**- 党等人。(2024) 强调了合并症对 CI 表现的影响，强调需要在未来的模型中考虑这些。2. **纵向研究：**- 长期跟踪研究对于了解各种因素如何随时间演变并影响长期结果至关重要。3. **跨学科合作：**- 耳鼻喉科医生、听力学家、神经科学家和数据科学家之间的合作将推动 CI 性能预测模型的进一步进步。＃＃＃＃ 结论预测 CI 表现的未来在于集成先进的生物标志物、认知评估和基于人工智能的分析，以创建全面的个性化模型。这些模型有可能通过为每个接受者提供量身定制的预测和优化结果来彻底改变患者护理。＃＃＃ 参考- Shew M、Herzog JA、Buchman CA。人工耳蜗最适合谁？JAMA 耳鼻喉头颈外科。2020 年 7 月 1 日；146(7):603-604。- Walia A、Shew MA、Kallogjeri D 等人。耳蜗电图和认知是人工耳蜗植入者在噪声中言语感知结果的重要预测因素。科学报告，2022 年 2 月 23 日；12(1):3083。- Dang S、Kallogjeri D、Dizdar K 等人。个别患者的合并症及其对人工耳蜗性能的影响。奥托·神经托尔。2024 年 2 月 29 日。### 进一步阅读- **预测人工耳蜗性能：人口统计、听力学、手术因素和耳蜗健康的影响**- **认知功能和电极映射在人工耳蜗性能中的作用**- **人工耳蜗植入结果的听力和听觉研究**
### 预测人工耳蜗性能：综合方法人工耳蜗 (CI) 性能的预测是一项复杂的任务，需要整合多个因素来提供个性化咨询并优化患者治疗结果。华盛顿大学医学院 CI 研究的最新进展凸显了将各种生物标志物、认知功能和残余耳蜗健康纳入预测模型的重要性。#### 主要发现1. **耳蜗电图 (ECochG) 和残余耳蜗功能：**- 耳蜗电描记术已成为预测 CI 接受者在噪声中言语感知结果的重要工具。瓦利亚等人。(2022) 证明 ECochG 录音是言语表现的有力预测因素，强调了残余耳蜗健康的重要性。2. **认知功能：**- 认知因素显着影响 CI 表现。Shew 及其同事（2020）强调需要将认知功能与传统的术前变量一起考虑，以提高预测准确性。3. **频率与地点不匹配：**- 频率与位置不匹配可测量听觉神经纤维和人工耳蜗电极之间的差异，在 CI 性能中起着至关重要的作用。未来的模型将整合这一因素以进一步完善预测（Dang 等人，2024）。#### 综合模型为了开发更准确的 CI 表现预测模型，华盛顿大学的研究人员采用了多方面的方法：1. **综合数据集：**- 创建包含各种生物标志物的广泛而详细的数据集至关重要。这些数据集包括 ECochG 记录、认知评估、频率与地点不匹配数据和传统的术前变量。2. **人工智能 (AI) 和机器学习：**- 基于人工智能的方法被用来分析这些复杂的数据集，从而能够识别导致 CI 性能变化的复杂模式和关系。3. **个性化患者咨询：**- 预测模型将根据患者个人资料提供有关预期结果的定制信息，从而促进个性化咨询。4. **听觉康复建议：**- 预测模型的见解可以指导听觉康复计划的设计和推荐，确保患者在植入后获得最佳支持。5. **设备性能监控：**- 预测模型将有助于及早识别潜在的设备相关问题，例如映射问题或早期故障，从而实现及时干预和故障排除。6. **临床试验分层：**- 通过利用预测模型来识别具有特定需求和对不同治疗的反应的亚组，可以实现 CI 临床试验的增强分层。#### 未来的方向展望未来，重点仍是将更多的生物标志物和患者特异性因素整合到预测模型中。这包括：1. **患者合并症：**- 党等人。(2024) 强调了合并症对 CI 表现的影响，强调需要在未来的模型中考虑这些。2. **纵向研究：**- 长期跟踪研究对于了解各种因素如何随时间演变并影响长期结果至关重要。3. **跨学科合作：**- 耳鼻喉科医生、听力学家、神经科学家和数据科学家之间的合作将推动 CI 性能预测模型的进一步进步。＃＃＃＃ 结论预测 CI 表现的未来在于集成先进的生物标志物、认知评估和基于人工智能的分析，以创建全面的个性化模型。这些模型有可能通过为每个接受者提供量身定制的预测和优化结果来彻底改变患者护理。＃＃＃ 参考- Shew M、Herzog JA、Buchman CA。人工耳蜗最适合谁？JAMA 耳鼻喉头颈外科。2020 年 7 月 1 日；146(7):603-604。- Walia A、Shew MA、Kallogjeri D 等人。耳蜗电图和认知是人工耳蜗植入者在噪声中言语感知结果的重要预测因素。科学报告，2022 年 2 月 23 日；12(1):3083。- Dang S、Kallogjeri D、Dizdar K 等人。个别患者的合并症及其对人工耳蜗性能的影响。奥托·神经托尔。2024 年 2 月 29 日。### 进一步阅读- **预测人工耳蜗性能：人口统计、听力学、手术因素和耳蜗健康的影响**- **认知功能和电极映射在人工耳蜗性能中的作用**- **人工耳蜗植入结果的听力和听觉研究**
宣布 Just Security 的人工智能和新兴技术计划
2025-01-06 13:53:04
Just Security 发起了由 Brianna Rosen 领导的人工智能和新兴技术 (AIET) 计划，以分析变革性技术对安全、民主、外交政策和权利的影响。该计划将与牛津大学布拉瓦尼克政府学院合作举办由政府官员、行业领袖和学术专家参加的系列演讲。Rosen 博士在为政府提供人工智能治理建议和参与国际人工智能论坛方面拥有丰富的经验。
Just Security 发起了由 Brianna Rosen 领导的人工智能和新兴技术 (AIET) 计划，以分析变革性技术对安全、民主、外交政策和权利的影响。该计划将与牛津大学布拉瓦尼克政府学院合作举办由政府官员、行业领袖和学术专家参加的系列演讲。Rosen 博士在为政府提供人工智能治理建议和参与国际人工智能论坛方面拥有丰富的经验。
微软承诺 2025 年在人工智能基础设施上花费 80B 美元
2025-01-06 13:46:00
微软计划在 2025 年投资 800 亿美元用于建设支持人工智能模型的基础设施，这与微软认为人工智能为经济竞争力带来重大机会的观点一致。这项投资包括在美国和全球范围内对人工智能数据中心的大量支出。亚马逊预计还将花费超过 750 亿美元的资本支出，这主要是由生成型人工智能需求推动的。市场分析师预测，到2025年，AI服务器将占服务器行业价值的70%以上，这表明AI硬件支出将呈现显着增长趋势。尽管担心潜在的经济泡沫和环境影响，但预测表明，由于预期的监管发展和 GPU 可用性的提高，人工智能基础设施将继续大量投资。
微软计划在 2025 年投资 800 亿美元用于建设支持人工智能模型的基础设施，这与微软认为人工智能为经济竞争力带来重大机会的观点一致。这项投资包括在美国和全球范围内对人工智能数据中心的大量支出。亚马逊预计还将花费超过 750 亿美元的资本支出，这主要是由生成型人工智能需求推动的。市场分析师预测，到2025年，AI服务器将占服务器行业价值的70%以上，这表明AI硬件支出将呈现显着增长趋势。尽管担心潜在的经济泡沫和环境影响，但预测表明，由于预期的监管发展和 GPU 可用性的提高，人工智能基础设施将继续大量投资。
SoundHound AI：泡沫破裂时不要被抓住（降级）（纳斯达克股票代码：SOUN）
2025-01-06 13:30:00
该分析师通过各种金融工具宣布持有 NVDA 多头头寸，并表示该文章仅反映个人观点，无需外部补偿。Seeking Alpha 警告说，过去的表现并不能保证未来的结果，不提供投资建议，并指出其分析师包括可能缺乏正式认证的专业和个人投资者。
该分析师通过各种金融工具宣布持有 NVDA 多头头寸，并表示该文章仅反映个人观点，无需外部补偿。Seeking Alpha 警告说，过去的表现并不能保证未来的结果，不提供投资建议，并指出其分析师包括可能缺乏正式认证的专业和个人投资者。
人工智能发现加州偏远峡谷发生野火，并立即向消防员发出警报
2025-01-06 13:22:48
12 月初，橙县消防局收到了第一个由人工智能生成的关于黑星峡谷植被火灾的警报，该警报是由加州大学圣地亚哥分校的 ALERTCalifornia 摄像头网络在没有任何公共紧急呼叫的情况下检测到的。火势被控制在不到四分之一英亩的范围内，没有造成人员伤亡或疏散。这标志着首次由人工智能专门定位 OCFA 野火，凸显了该技术在早期发现和预防野火方面的潜力。
12 月初，橙县消防局收到了第一个由人工智能生成的关于黑星峡谷植被火灾的警报，该警报是由加州大学圣地亚哥分校的 ALERTCalifornia 摄像头网络在没有任何公共紧急呼叫的情况下检测到的。火势被控制在不到四分之一英亩的范围内，没有造成人员伤亡或疏散。这标志着首次由人工智能专门定位 OCFA 野火，凸显了该技术在早期发现和预防野火方面的潜力。
人工智能可能会迎来研究的黄金时代——但前提是这些尖端工具不仅限于少数大型私营公司
2025-01-06 13:17:13
2024 年标志着人工智能在科学研究中的作用取得了重大进步，诺贝尔物理学奖和化学奖都授予了人工智能研究人员。物理学奖表彰了约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 开发的机器学习算法，而化学奖则是表彰 AlphaFold 预测蛋白质结构的能力——无论使用何种方法，这一突破都可以获奖。这些奖项凸显了人工智能从被研究到成为研究工具的转变。微软的 ResNet 在 ImageNet 上超越了人类的表现，Facebook 的 RoBERTa 在 GLUE 测试中超越了人类的能力等重大里程碑使得人工智能在包括社会科学和经济学在内的各个科学领域得到了更广泛的应用。然而，人类的关键作用仍然是理解数据如何与现实联系起来，这引发了对私营公司开发的人工智能的信任、权力集中、开放科学和科学奖励的公平分配等问题。
2024 年标志着人工智能在科学研究中的作用取得了重大进步，诺贝尔物理学奖和化学奖都授予了人工智能研究人员。物理学奖表彰了约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 开发的机器学习算法，而化学奖则是表彰 AlphaFold 预测蛋白质结构的能力——无论使用何种方法，这一突破都可以获奖。这些奖项凸显了人工智能从被研究到成为研究工具的转变。微软的 ResNet 在 ImageNet 上超越了人类的表现，Facebook 的 RoBERTa 在 GLUE 测试中超越了人类的能力等重大里程碑使得人工智能在包括社会科学和经济学在内的各个科学领域得到了更广泛的应用。然而，人类的关键作用仍然是理解数据如何与现实联系起来，这引发了对私营公司开发的人工智能的信任、权力集中、开放科学和科学奖励的公平分配等问题。