交替的线性和非线性处理单元的多层（因此称为“深度”）构成的神经网络，并使用大规模算法和大规模算法进行训练训练数据量。深度神经网络可能具有10到20个隐藏层，而典型的神经网络可能只有几个，网络中的层越多，它可以识别的特征就越多。不幸的是，网络中的层越多，计算所需的时间就越长，并且训练起来就越困难。深度学习真正意味着什么？ 云中的GPU使深度神经网络的预测能力触及每个开发人员，积极的技术主题也许是人工智能，机器学习，尤其是深度学习的长期以来的胜利，我们将讨论这意味着什么以及如何利用自己进行深度学习，突然从平均与原始语言联系模糊的文字沙拉变成了经常发送优美，连贯的句子-至少对于受支持的语言对而言，例如包括英语，法语，英语和日语，从使用

对于企业保护和管理其收集和使用的敏感数据的日益增长的需求，不应夸大其词，尤其是在当今信任日益减弱的环境中，这种观点成为了海外的强制性要求，GDPR迫使企业防止数据落入不正确的人手中，并确保通过同意获得数据，它还对公司尊重个人作为数据所有者的权利构成了很大的责任。 自推出以来已有一年多的时间，自法规颁布以来又有两年的时间，令人震惊的企业数量尚未达到 只有35％的公司向要求提供个人数据的客户  提供个人数据，而只有52％的员工甚至知道有这规定信息的敏感程度进行处理的法律，不遵守法规的潜在后果也很严重，罚款额至少定为20000万元，仿佛这还不够动机，还有其他数据隐私法规正在制定中，并且追赶只会变得更加�

从营销到开发再到供应链，制药和生物技术公司在业务的各个方面都经历了无限的增长，商业上的成功现在依赖于利用数据并消除AI时代传统分析工作流程中的瓶颈。 商业效益 借助基于AI的分析，以新的速度轻松地分析购买趋势和处方趋势。混合来自多个行业的处方数据，因此品牌商可以分析处方广泛的药物的专业领域，医疗状况和患者人群。由机器学习提供支持的自动化分析利用所有可用数据来揭示为什么性能指标发生了变化，从而缩短了从洞察到行动的时间。   销售情报 通过语音和自然语言支持的自助应用程序提高�

预测揭示了网络安全防御行业主要参与者的心态，并突出了当今的所有热点，警告我们有关诸如AI，5G和量子计算之类的新兴技术以及诸如互联网，移动事物（自主车辆和手机）以及云；网络安全将在总统选举中扮演的角色；新兴的全球网络战争；越来越有针对性和盈利的勒索软件攻击；个人数据隐私的遗憾状态；有关处理身份和身份验证的方法的重大问题；网络攻击的新目标和类型；如何解决网络防御；人们在网络安全中扮演的重要角色，以及网络安全技能短缺的原因如何；网络安全业务人工智能在2020年将是巨大的 总之我的意思是，许多供应商将声称他们正在使用人工智能-从使用简单的线性回归，到使用深度学习，尽管线性回归离人工智能还很遥远，但与许多使用深度学习技术作为整体解决方案的供应商相比，我们可能更信任那些供应商来提供有效的产品，我们将在很多领域看到人们开始了解算法解决方案的局限性，尤其是在那些在世界上造成，放大或僵�

在过去的十年中，三星，IBM和腾讯这三家公司主导了全球AI专利竞赛，而美国和之间的激烈竞争盖过了包括欧盟在内的其他和地区，这些是知识产权法律和经济学专家OxFirst的主要发现，该报告还指出，多种神经网络，机器学习和语音识别正在推动市场。 OxFirst在其公告中说：“专利主要在互连性和系统架构领域，这表明顶级厂商主要致力于保护覆盖多个神经网络的技术。” “其他至关重要的领域是机器学习和引导方法，以及语音识别过程中使用的程序；例如进一步建立人机对话。”   OxFirst表示，其针对特定行业的分析表明，主要公司已将重点放在医疗领域的AI上，尤其是医疗诊断，医疗模拟和数据挖掘。  

自来水和废水行业正在向数字革命过渡，该革命有可能使行业从数据驱动技术的使用转变为公用事业，高级数据管理和分析解决方案的支出预计将以每年11.9％的速度增长，甚至更快。在公用事业领域，2016年数字和智能解决方案支出估计为1770亿元。 水的管理依赖于沉重的物理基础设施和固有的被动管理态度 随着网络物理系统，实时监控，大数据分析和具有高级控制系统和物联网（IoT）的机器学习的发展，这种情况正在改变。这些“更智能”的系统；通过这种方式，技术，组件和设备可以相互通信，并以更复杂的方式相互提供信息，从而可以实现更优化，更有效的流程，公用事业和工业用水用户开始认识到，除了不�