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Alphabetは強力な人工知能と機械学習技術を宇宙探査や火星移住に使用していないため、国内の一部の「ハードテクノロジー」愛好家を失望させる可能性がある 彼らはAlphabetの主な業務が国内のテンセントや百度の流れと本質的に区別されていないことに気づいたとき、さらにがっかりするかもしれません。 しかし、これらの平凡で日常生活に近い広告業務は、過去10年間でAlphabetの営業収入を6倍、営業利益を7倍に増加させ、1396億ドルの現金を手に入れることができ、年間87億1、000万ドルの研究開発費を費やしています。( Google Researchという「先端研究開発センター」だけで2297人の科学研究者を雇いました。アルファベッドとメタは自分のやり方で地元の小売に手を染めた

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幸いなことに、アメリカの大手科学技術者に関する公開資料は非常に豊富です。 会社の財務報告、経営陣の電話会議プロファイルは四半期ごとに発表された 会社が大規模な投資家交流会に出席する発言も一般的に公開されている 欧米のコンサルティング会社、Amazon: To BとTo Cは攻撃しているが、態勢が違う聯合会の最新の予想によると、4月の乗用車小売台数は約110万台で、前年同期比31.9%減少した。 3月28日から4月24日までの間、日本の新エネルギー乗用車端末のリスク数は27万台程度に達し、3月の44.45万台に比べて4割近く下落した。 一部の自動車企業では、環比の下落幅が5割を超え、腰折と呼ばれている。機械学習は人工知能の重要な分岐点であり、1990年代から独立した研究分野に発展しつつある。 この研究報告では、両者の微妙な違いを議論する必要はなく、機械学習がビッグデータを重視し、大量のデータを訓練することでアルゴリズムの精度を自動的に向上させることを強調していることを理解すればよい。 この道に沿って発展していくと、機械が人間の代わりに体力問題の大部分を解決したように、アルゴリズムは人間の代わりにますます多くの知的問題を解決することができる。 機械学習を次の産業革命の核心技術と考える人がいるのは、道理がないわけではない。第四はその他の垂れ流し市場型で、主に規模が大きくなく、科学技術大手の収入にあまり貢献していない市場、例えばFremgen et al v. Amazonに対して、後者が電子書籍分野で価格設定権を濫用していると非難している。 このような訴訟の影響は限られており、外部からの関心は低い。AWS、つまりパブリッククラウド業務は変わりません。

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