JDSU VALIDATOR-NT905 回收，易淘工控商城現(xiàn)貨工業(yè)各*半導體配件，同步回收JDSU MTS-5800、JDSU OLP-55。

    JDSU VALIDATOR-NT905 回收可郭：，下面分享工控近期行業(yè)熱點事件：
近日，普華永道發(fā)布《2018年人工智能技術趨勢》（*0 AI technology trends for 2018）。報告顯示，我們身處一個巨變的時代，毋庸置疑，人工智能（AI）已經(jīng)成為科技前沿之一，將給許多行業(yè)帶來的影響，也有可能在未來重塑公司的人才戰(zhàn)略、運營模式以及與客戶的合作模式。商業(yè)*都已未雨綢繆，著手研究人工智能將如何影響他們的商業(yè)戰(zhàn)略，以防被第四次工業(yè)革命的浪潮甩在身后。 

事實上，深度學習與增強學習在日常生活中的應用很多，例如機器翻譯是對文本數(shù)據(jù)的處理；Siri等是對語音數(shù)據(jù)的處理；自動駕駛是對視頻數(shù)據(jù)的處理；人臉識別則是對圖像數(shù)據(jù)的處理，許多美顏APP都具備給圖片添加可愛貼畫的功能，這即是對圖像進行識別，自動甄別出用戶面部器官，用戶即可隨意處理圖片，達到美化的效果。 

但是目前實驗室又在發(fā)生什么呢？可以預見的是，那里的研究人員的發(fā)現(xiàn)將會決定人工智能未來一段時間的發(fā)展進程。普華永道人工智能加速器（AI Accelerator）研究團隊和諸多技術專家及商業(yè)*一樣，正密切關注人工智能技術的發(fā)展。 

以下是億歐智庫帶來精選*： 

普華永道：2018年人工智能技術趨勢 

01 深度學習：揭秘神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理 

簡述：模仿人類大腦的深度神經(jīng)網(wǎng)絡展示了它們可以從圖像、音頻和文本數(shù)據(jù)中“學習”的能力。然而，即使應用已超過十年，關于深度學習我們仍然有很多不明白的地方，包括神經(jīng)網(wǎng)絡如何學習、為什么它們的表現(xiàn)如此出色等。現(xiàn)在，這種狀況有可能會改變，這要歸功于將信息瓶頸理論應用于深度學習的新理論。信息瓶頸理論認為，深度神經(jīng)網(wǎng)絡在學習過程中像把無用信息從瓶頸中擠壓出去一般，去除噪音信息，而只保留這些噪音所表達的真正信息。 

意義：精確地理解深度學習的工作原理，將有助于使其得到更大的發(fā)展和應用。例如，深度學習可以為網(wǎng)絡設計優(yōu)化和架構選擇提供參考?？梢钥隙ǖ氖?，通過探索深度學習理論，更多的場景應用能夠被激發(fā)，并應用到其他類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡和深度神經(jīng)網(wǎng)絡設計中。 

02 膠囊網(wǎng)絡：模擬大腦的視覺處理優(yōu)勢 

簡述：膠囊網(wǎng)絡是一種新型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構，它能夠用與大腦相同的方式處理視覺信息，這意味著它可以識別特征之間的邏輯和層次結構關系。這一特性與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡形成鮮明對比。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是zui廣泛使用的神經(jīng)網(wǎng)絡之一，但它不能考慮簡單和復雜特征之間的重要空間關系，導致錯誤率較高并經(jīng)常出現(xiàn)誤分類現(xiàn)象。 

意義：對于典型的圖像識別任務，膠囊網(wǎng)絡通過減少誤差，保證了50％的較高準確性，同時膠囊網(wǎng)絡也不需要那么多的訓練樣本數(shù)據(jù)。預期可以看到膠囊網(wǎng)絡在多個問題領域和深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構中得到廣泛的使用。 

03 深度增強學習：交互型問題解決之道 

簡述：深度增強學習是一種通過觀察、行動和獎勵來與環(huán)境互動，從而進行學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法。它已被用于攻略等，如雅達利（Atari）和圍棋，包括擊敗人類*的*的“阿爾法狗”（AlphaGo）等。 

意義：獲得深度增強學習能力是人工智能應用商業(yè)化的重要指標項之一，與其他技術相比，它只需要更少的數(shù)據(jù)來培訓其模型。更強大的是，它可以通過模擬獲得訓練，*不需要標簽化數(shù)據(jù)。鑒于這些優(yōu)勢，預計未來一年將誕生更多將深度增強學習和基于智能體（agent）模擬相結合的商業(yè)應用。 

04 生成對抗網(wǎng)絡：網(wǎng)絡配對促進訓練，減輕處理負擔 

簡述：生成對抗網(wǎng)絡是一種由兩個互相競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡組成的無監(jiān)督的深度學習系統(tǒng)——“生成網(wǎng)絡”產(chǎn)生看上去很像真實數(shù)據(jù)集的假數(shù)據(jù)，“判斷網(wǎng)絡”吸收真實和合成的數(shù)據(jù)。隨著時間的推移，每個網(wǎng)絡都會得到改進，從而使兩個網(wǎng)絡都能夠學習到給定數(shù)據(jù)集的整個分布情況。 

意義：生成對抗網(wǎng)絡進一步拓展了深度學習，使其能夠處理更大范圍的無監(jiān)督任務，這些任務的標簽化數(shù)據(jù)要么不存在，要么過于昂貴而很難獲得。生成對抗網(wǎng)絡也減少了深度神經(jīng)網(wǎng)絡所需的負載，因為負載由兩個網(wǎng)絡共同承擔。預期可以看到更多的商業(yè)應用，例如使用生成對抗網(wǎng)絡技術來做網(wǎng)絡探測等。 

05 精簡和增強數(shù)據(jù)學習：解決數(shù)據(jù)標簽化挑戰(zhàn) 

簡述：機器學習（尤其是深度學習）遇到的zui大挑戰(zhàn)是需要大量使用標簽化數(shù)據(jù)來訓練系統(tǒng)。目前有兩種廣泛使用的技巧可以幫助解決這個問題：（1）合成新的數(shù)據(jù)；（2）將一個任務或領域的訓練模型遷移到另一個，例如“遷移學習”的技巧（把從一個任務／領域學到的經(jīng)驗遷移到另一個任務／領域），或“一次學習”的技巧（化遷移學習，僅僅通過一個例子或沒有相關例子的學習），由此使它們成為“精簡數(shù)據(jù)”學習技巧。同樣的，通過模擬或內插合成新的數(shù)據(jù)有助于獲取更多的數(shù)據(jù)，從而擴大現(xiàn)有數(shù)據(jù)來改善學習。 

意義：使用這些技巧，我們可以解決更多的問題，尤其是在歷史數(shù)據(jù)較少的情況下。預期可以看到精簡和增強數(shù)據(jù)的更多變種，以及適用于更廣泛商業(yè)問題的不同類型的學習技巧。 

06 概率編程：便于模型開發(fā)的語言 

簡述：概率編程是一種高級編程語言及建?？蚣?，它能讓開發(fā)人員便捷地設計概率模型，并且自動求解這些模型。概率編程語言可以讓我們重復使用模型庫，支持交互式建模以及認證，并提供必要的抽象層來更廣泛和有效地推論通用模型組。 

意義：概率編程框架適合的場景包括在商業(yè)領域內極為常見的不確定和不完整信息的情況。未來，我們會看到這些語言得到更廣泛地應用，并期望它們也用于深度學習。 

07 混合學習模式：結合算法優(yōu)勢解決不確定性問題 

簡述：不同類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，譬如生成對抗網(wǎng)絡和深度增強學習，在它們的效果和結合不同類型數(shù)據(jù)的廣泛應用方面顯示出巨大的前景。不過，深度學習模型不能為不確定性的數(shù)據(jù)場景建模，而貝葉斯概率方法卻能夠做到?；旌蠈W習模式結合了這兩種方法，且能夠充分利用每一種方法的優(yōu)勢?；旌夏Ｐ偷囊恍├影ㄘ惾~斯深度學習，貝葉斯生成對抗網(wǎng)絡和貝葉斯條件生成對抗網(wǎng)絡等。 

意義：混合學習模式將商業(yè)問題的種類擴大到對不確定性進行深度學習。這可以幫助我們獲得更佳效果，提高模型的可解釋性，從而鼓勵更廣泛的應用。我們將看到更多能夠媲美貝葉斯法的深度學習方法，以及概率編程語言能夠更好地與深度學習相融合。 

08 自動機器學習：無需編程即可創(chuàng)建模型 

簡述：開發(fā)機器學習模型是一項耗時長且必須由專家驅動的工作，包括數(shù)據(jù)準備、特征選擇、模型或技術選擇、訓練和調試等。自動機器學習旨在使用多種不同的統(tǒng)計學和深度學習算法來自動化這項工作。 

意義：自動機器學習被視為人工智能工具“民主化”的一個部分，用戶可以借助它在沒有高級編程技能的情況下開發(fā)機器學習模型。這將加快數(shù)據(jù)科學家創(chuàng)建模型的速度。我們將看到更多的商業(yè)化自動機器學習包，以及自動機器學習與更廣泛的機器學習平臺的整合。 

09 數(shù)字孿生體：超越工業(yè)應用的虛擬復制品 

簡述：數(shù)字孿生體是一種虛擬模型，用于物理或心理系統(tǒng)的詳細分析和監(jiān)測。數(shù)字孿生體的概念起源于工業(yè)界，廣泛用于分析和監(jiān)測諸如風電場或工業(yè)系統(tǒng)等?，F(xiàn)在，通過使用基于智能體的建模（用于模擬自動智能體的行為和交互的計算模型）和系統(tǒng)動態(tài)學（計算機輔助的策略分析和設計方法）等，數(shù)字孿生體被廣泛應用于非物理對象和流程管控中，例如預測客戶行為等。 

意義：數(shù)字孿生體可以幫助促進物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展和更廣泛的應用，為預測性診斷和維護物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供了一種方法。展望未來，有望在實體系統(tǒng)和消費者選擇建模中看到更多數(shù)字孿生體的使用。 

10 可解釋的人工智能：打開黑匣子 

簡述：目前，有許多機器學習算法正在使用中，它們可以在各種不同的應用場合中感知、思考和行動。然而，其中許多算法被認為是“黑匣子”，人們對于它們是如何計算出結果幾乎是一無所知?？山忉尩娜斯ぶ悄芤庠谶M一步開發(fā)機器學習技巧，在產(chǎn)生更多可解釋的模型的同時保持人工智能預測的準確性。 

意義：可解釋、可證明且透明的人工智能對建立技術信任至關重要，這會促進更廣泛地采用機器學習技巧。我們預測，在開始大規(guī)模采用人工智能之前，企業(yè)可能會將可解釋的人工智能作為一項要求或者實踐，與此同時，可能會將可解釋的人工智能作為未來的一項法規(guī)要求。 

美國的科技*、歐洲的電信公司、日本的風險投資公司和英國已經(jīng)聯(lián)合，在英國的人工智能行業(yè)投入了數(shù)十億英鎊（約合14億美元）。 

這項協(xié)議包括總計3億英鎊的私人融資，3億英鎊的新支出以及英國早前已經(jīng)宣布的4億英鎊投資。 

“人工智能為開發(fā)新的、高效的和可投入使用的產(chǎn)品和服務提供了無限的機會。” 英國*長格雷格克拉克周四在電子郵件中表示。 

在優(yōu)先發(fā)展人工智能方面，英國與其他許多國家一樣，把發(fā)展新興的高科技放在國家未來發(fā)展的核心地位，例如中國，去年就立下目標：到2030年要成為世界人工智能領域的*。 

英國北美貿(mào)易委員兼駐紐約總領事安東尼·菲利普森在發(fā)布公告之前接受采訪時表示，英國在總的資金支持或某些由運行的人工智能項目方面是競爭不過中國的。盡管如此，他表示，英國可能會在倫理，安全和監(jiān)管等zui前沿的領域進行探討。 

歐盟委員會周三表示，到2020年，英國至少需要投資20億歐元（240億美元）用于對人工智能的研究，并且每年應保證相同金額的投入。 

作為英國計劃的一部分，加拿大風險投資公司Chrysalix將在英國設立辦事處，并將投資1.1億英鎊用于發(fā)展人工智能和機器人。已投資相似業(yè)務的日本Global Brain公司將在英國設立歐洲總部，并在未來五年中向科技型創(chuàng)業(yè)公司投資3500萬英鎊。 

微軟公司，商業(yè)機器公司和Facebook公司也與咨詢公司普華永道和制藥公司輝瑞一起，未公開地做出了投資承諾。 

作為交易的一部分，劍橋大學已同意開放其價值1000萬英鎊的人工智能超級計算機，并將其用于商業(yè)用途。則表示將資助1000名為人工智能和相關課題工作的博士，以及為英國中學培訓8000名新的計算機科學教師。 

劍橋大學還為艾倫圖靈研究所的一個新的道德數(shù)據(jù)和創(chuàng)新中心投資了900萬英鎊，該中心將研究人工智能安全以及機器學習的道德使用問題的原則和行為準則。勞斯萊斯控股公司將與該研究所共同開展這些項目。 

菲利普森說：“如果要zui大限度地利用這些領域的創(chuàng)新機會，我們需要在創(chuàng)新和監(jiān)管之間找到合適的平衡點。”他同時補充道，艾倫·圖靈研究所新的道德數(shù)據(jù)和創(chuàng)新中心將會就如何實現(xiàn)這一平衡向監(jiān)管機構提供建議。他還提到了一項由任命的委員會（由南安普敦大學*的計算機科學家溫迪·霍爾）得出的研究結果：到2035年，人工智能行業(yè)可能會使英國的經(jīng)濟總量增加6540億英鎊。 

    中心近期銷售回收部分半導體型號參考：
     
    JDSU MTS-4000 光時域反射儀OTDR光纖測試儀

JDSU OLA-55光衰減器

二手美國JDSU MTS-6000

上門回收 收購JDSU MTS-5800

JDSU CC8015TM MTS8000 

Jdsu mts8000

JDSU T-BERD 6000A

JDSU 3000 UNIT

JDSU DSAM-6300

jdsu hst 3000

JDSU. (VIAVI) Waveready demo kit

JDSU ANT-20高級網(wǎng)絡測試儀

JDSU OLP-55手持式光功率計

JDSU QB-PS 二極管泵浦激光電源

JDSU RM3750B 捷迪訊回損測試儀

JDSU安科特納ACTERNA ONT-50 

Acterna JDSU EST125 E1 ANT-5

光網(wǎng)絡測試儀JDSU/MTS8000/OTN/OSA300/OSA160光譜分析儀

回收美國安科特納 JDSU OLP-55 

AD-TEC ADTEC TR-3000-EI3-MT RF GENERATOR

ADTEC AX-4000III-40M-U1

ADTEC AD-TEC AX 3000III 

ADTEC AMV-4000-40M-EH 

AD Tec RF Plasma Generator, ax-4000iii-40m-u1, 4kw 

D-TEC AX 7500W RF GENERATOR

AD-TEC AX-10000W-AKT RF GENERATOR