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AI大浪潮带给RFID什么新机遇

在过去的十年里，RFID技术的关注点主要集中在硬件是否工作以及工作效率如何。然而，随着技术的成熟，现在的焦点已经转向如何充分利用RFID系统生成的大量数据。这正是人工智能发挥作用的地方。人工智能的潜力在于它能够从RFID数据中提取出有价值的信息和见解。例如，通过结合实时库存数据和AI技术，上游库存计划系统可以做出更精确、更优化的决策，从而实现库存管理的变革。同样，机器学习算法也可以用于分析商品级别的销售业绩、客户参与度和转化率，为零售商提供有价值的市场洞察。

TinyML市场爆发，70元拥有超低功耗机器学习【物女心经】

在终端和边缘侧的微处理器上，实现的机器学习过程，被称为微型机器学习，即TinyML。更准确的说，TinyML是指工程师们在mW功率范围以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术。这篇文章，我们来一起探索TinyML的潜在价值和机会。

IoT每日热点 | 工信部回应通信行程卡为啥不能精确到城市的区；苹果要在Apple Car中引入机器学习；谷歌云转向卖解决方案

IoT每日热点

新加坡利用物联网传感器实现城市农业种植

据麦姆斯咨询报道，AbyFarm是新加坡新兴的城市农民群体的“领地”，城市农民正在使用物联网(IoT)、区块链和机器学习等技术，帮助这个缺乏耕地的城市国家自给自足地种植粮食。

港大机械工程团队研发可穿戴侦测心房颤动的心电图传感器

香港大学(港大)机械工程系副教授陈国梁博士领导的团队，研发出一种穿戴方便的心电图(ECG)传感器，可侦测心房颤动的电生理讯号，作日常应用。陈博士的团队又仿人脑记忆功能，成功把讯息储存入有机晶体管，为机器学习仿真人脑功能，奠定关键性的基础。

谷歌用AI设计AI芯片，6小时完成工程师数月工作

6月11日消息，谷歌称其正在使用机器学习系统帮助工程师设计新一代机器学习芯片。

麻省理工学院利用机器学习改进激光雷达数据处理能力

麻省理工学院(MIT)的研究人员正在利用机器学习技术对激光雷达数据进行更好的实时处理。

MIT将AI融入自动驾驶汽车激光雷达传感技术

麻省理工学院的团队一直在研究使用机器学习的自动驾驶系统，旨在无需进行自定义手动调节。研究人员开发的新的端到端框架可以仅使用原始的3D点云数据和低分辨率GPS地图自动导航，类似于目前智能手机中的功能。

人工智能也会中毒，那人脸支付还安全吗？

机器学习系统在训练阶段，建立起一套复杂的数学计算，将输入数据与结果联系起来，它们非常擅长特定的任务，在某些情况下，甚至可以超越人类。

一款集成了RFID功能的智能情感聊天机器人

Care-Bot集成了基于RFID的身体生命体征监测，以及语音、人工智能、机器学习和神经网络策略，可以提供实时反馈以及整合用户语音和生命体征的会话和上下文分析。

加州大学伯克利分校研发用于手势识别的可穿戴生物传感系统

带有印刷柔性电极的自适应机器学习功能的可穿戴生物传感系统，用于手势识别。

戴森未来5年将在机器人、人工智能和电池领域投资27.5亿英镑

该公司计划在电池技术、机器人、智能产品、机器学习和材料科学方面投资27.5亿英镑。

特文特大学将运动传感器与机器学习结合用于野外偷猎识别

现代传感器为保护主义者在打击偷猎方面提供了一个强大的新工具，能够跟踪濒危动物在野外游荡时的行踪。

机器人有同理心吗？情感AI的可用性有多少？

近年来，随着各种行业和垂直行业的快速发展和集成步伐，人工智能和机器学习算法在世界上引人注目。

科学家开发全新AI血液测试，无需CT扫描即可发现肺癌

美国的一组科学家开发了一种血液测试，该血液测试使用机器学习来寻找肺癌的明显症状。