机器之心Pro的发布，对研究AI智能领域有什么作用？
2016 年，人工智能行业经历了语音识别准确率飙升、神经机器翻桐迹译重大突破、图像风格迁移的兴盛。2017 年，人们对于 AI 领域的期待变得更高了，不过在这一年里，各家科研机构和大学仍为我们带来了很多激动人心的研究成果。来自谷歌大脑负责人 Jeff Dean 的 Keynote：人们在 arXiv 上提交的机器学习论文数量正遵循摩尔定律增长。人工智能技术的发展速度是否也有这么快？
今天，每当聊局桥并起人工智能，我们就不得不提 AlphaGo，这款由谷歌旗下研消敏究型公司 DeepMind 开发的著名围棋程序在 2017 年再次掀起了 AI 的热潮。从年初借「Master」名义在网络围棋平台上迎战各路人类围棋高手，到 5 月与柯洁等人的「人机最后一战」，AlphaGo 的故事在 10 月份以又一篇 Nature 论文「AphaGo Zero」再次展示了计算机在围棋上强大的能力；紧随而至的 AlphaZero 则将这种强大泛化到了其他领域中。
机器之心也亲历了 AlphaGo 事件的始末。在 5 月份人机大战时，除了现场报道之外，我们还邀请了阿尔伯塔大学教授、计算机围棋顶级专家 Martin Müller 以及《深度强化学习综述》论文作者李玉喜博士，共同观看了比赛直播。Müller 教授所带领的团队在博弈树搜索和规划的蒙特卡洛方法、大规模并行搜索和组合博弈论方面颇有建树。实际上，参与了大师级围棋程序 AlphaGo 的设计研发的 David Silver 和黄士杰（Aja Huang）（他们分别是第一篇 DeepMind 的 AlphaGo 相关 Nature 论文的第一作者和第二作者）都曾师从于他。
在击败柯洁等中国围棋名手之后，随着 DeepMind 宣布人机大战计划结束，AlphaGo 的故事似乎已经结束。然而在 10 月 18 日，DeepMind 的又一篇 Nature论文《Mastering the game of Go without human knowledge》再次让全世界感到震惊。在论文中，DeepMind 首次展示了全新版本的 AlphaGo Zero —— 无需任何人类知识标注。在历时三天，数百万盘的自我对抗之后，它可以轻松地以 100 比 0 的成绩击败李世乭版本的 AlphaGo。DeepMind 创始人哈萨比斯表示：「Zero 是迄今为止最强大，最具效率，最有通用性的 AlphaGo 版本——我们将见证这项技术很快应用到其他领域当中。」
在进程里有 atkexcomsvc.exe 是什么程序
atkexcomsvc.exe是华硕主板升级程序华硕ai suite ii“的过程 。
ai suite的集成系统监控，超频程序，电源管理，以及许多其他功能，包括： 1，电压监控：提供处理器，内存和显卡的pci express插槽的电压监控能， 2，温度监测：处理器和系统的温度检测功能的操的， 3，风扇转速监控：连接主板的风扇转速监控能， 4，处理器运行频率监控：主显示屏的主要运行频率，前端总线频率倍频和外频的组合关系， 5，处理器使用资源监控：处理器使用率，如果您使用的是双核处理器，它会显示两组， 6，主控制功能：开始的附属功能键，包括ai nap功能(立即睡觉)，ai nos(整体系统自动超频程序)，q-fan功能(自动管理风扇的转速)，ai增压器(diy玩家手动超频程序)，ai齿轮(电源管理程序)
