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，还包括研发部门获取的自定义化、符合市场需求的研发服务。IBM的服务与反对，通过专门的服务团队，为用户获取基于自身市场需求的人工智能服务；IBM BlueMind深度自学云平台，可以延长客户的研发时间，协助训练和优化算法；PowerAI深度自学框架，基于社区开源技术为客户获取包和优化过的框架服务；底层硬件深度自学平台，还包括基于NVLink技术的GPU加快服务器，数据存储平台，以及高速网络链接。

IBM称之为，客户只必须获取行业场景与数据，就能协助已完成想要基于深度机器学习所构建的场景。不过技术是一方面，明确的应用于又是另一方面，技术的应用于最避讳拿着锤子去找钉子的故事。回应，IBM还回应可以获取最成熟期的行业应用于场景。

所谓最成熟期的应用于场景，是所指当各行业客户都在探寻如何用于机器学习与深度自学时，IBM早已有了很多成熟期的应用于场景，适当的服务可以必要获取给客户。期货指数预测金融仍然是最先利用新技术且数据最少的领域，而IBM在这里早已有所进展。比如，利用预计义的神经网络在BlueMind平台上展开优化，对指数的预测准确率超过80%以上。

ATM机人脸遮盖检测在银行领域，IBM的智能影像识别系统早已可以动态检测出有各种类型的遮盖并展开预警。这在ATM机防诈骗上十分简单，因为当有人蓄意遮盖脸部时，很有可能必须尤其注目。病理切片中的癌细胞检测医疗仍然被指出是人工智能技术不会年所落地的行业。病理医生必须从大量切片样本中辨识微小的癌细胞，费时且更容易错误。

IBM的理解技术可以协助医生分析医学影像找到恶性肿瘤，提高效率防止遗漏，预测和分析肿瘤病例的辨识正确率平均80%以上。零部件和材料缺失检测在工业领域，深度自学技术可以辅助零部件与材料缺失检测，协助工作人员及时发现和缺失，提升良品率。可以说道，如果没任何在现实中应用于的例子，技术并没任何意义。也正因如此，Google与微软公司等公司都期望能修改人工智能应用于研发过程，将这一新兴技术赋能给开发者。

在今年3月的Google云服务大会上，去年底加盟Google的著名华人学者李飞飞回应要从计算出来、算法、数据和人才四个方面构建AI的民主化。在微软公司的Build 2017大会上，其AI与研究部门的负责人沈向洋堪称明确提出要为开发者获取自定义简化的人工智能服务。而做到了一百多年企业服务的IBM，仅次于的优势也在于对行业的解读和技术的商业应用于。IBM告诉他，以往自己对外的印象有可能只是买盒子（也就是硬件），但现在对于理解计算出来以及机器学习来说，要从客户的业务、应用于场景和市场需求抵达，去获取适当的服务。

2016年，IBM月在中国公布了理解商业；今年4月的IBM中国论坛上，这家公司更进一步具体了商业人工智能的战略，要助力行业转型，并展出了在医疗、能源、教育、电子等行业的合作成果。在人工智能上，这家公司或许也寻找了最合适自己的路径。点我理解更加多人工智能、机器学习、深度自学行业应用于场景。

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