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物聯(lián)網(wǎng)怎樣推動工廠的智能轉(zhuǎn)型
自工業(yè)革命以來，原材料和能源一直是每種制成品的基礎。在工業(yè)4.0中，數(shù)據(jù)變得比以往任何時候都更加重要，不僅可以降低運營成本，提高效率，還可以減少產(chǎn)品的每一部分，并從原材料和能源中獲取利潤。
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2020年有哪些值得關注的技術
5G作為更高、更快、更強的通信協(xié)議，人工智能與高級分析技術對海量數(shù)據(jù)進行分析，區(qū)塊鏈為數(shù)字資產(chǎn)交換保駕護航，語音技術打破各種人機交互界面的界限，自動化完全改變我們的生產(chǎn)與生活方式……這些技術的發(fā)
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機器學習與人工智能的區(qū)別全面解析
當今熱門的顛覆性技術正在改變商業(yè)格局，它們是機器學習（ML）和人工智能（AI）。 幾乎我們所有人都聽說過或讀到過它們，但我們真的知道它們是怎么回事嗎？ 這些企業(yè)正試圖利用先進算法
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怎樣可以將深度學習引入物聯(lián)網(wǎng)前端設備
機器學習正快速成為物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備不可分割的特征。家用電器開始裝備可以智能地回應自然語音的語音驅(qū)動接口。機器人開始通過智能手機相機上的演示視頻學習如何在工廠車間移動材料并為其他機器編程……
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人工智能和物聯(lián)網(wǎng)之間如何協(xié)同合作
隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的應用越來越廣泛，有必要了解這兩種技術如何協(xié)同工作，以使企業(yè)和普通人受益。 物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而人工智能和機器學習可以用來分析和跟蹤這些數(shù)據(jù)。以這種方式將人工智
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人工智能背后的數(shù)據(jù)是怎樣一回事
“目前我國已有龐大的數(shù)據(jù)加工隊伍，僅北京就有一百多家專門從事數(shù)據(jù)標注的公司，全國從事這項工作的人大概超過千萬，很多頭部的互聯(lián)網(wǎng)技術企業(yè)都有自己的數(shù)據(jù)標注公司?！? 目前人工智能落地場景不斷
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未來人工智能的應用場景和發(fā)展趨勢
（文章來源：百家號） ? ? ? ?近幾年，受產(chǎn)業(yè)技術、政策、投融資、領軍企業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局的多維因素推動下，中國人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，成為全球人工智能產(chǎn)業(yè)熱門發(fā)展地區(qū)之一。從中央到地方，各級
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怎樣避免人類對于數(shù)據(jù)分析的干擾
隨著越來越多的企業(yè)開始采用機器學習技術以實現(xiàn)流程的自動化，人們也逐漸開始質(zhì)疑計算機決策中的倫理含義。我們?nèi)绾翁幚碛嬎銠C系統(tǒng)中潛在的偏見？相對較少被提及但同樣重要的，是人類本身的偏見，它與分析和商
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機器學習訓練數(shù)據(jù)有什么策略和技巧
人工智能（AI）和機器學習（ML）如今已經(jīng)十分常見。AI指的是機器模仿人類進行認知的概念，ML是一種用于構(gòu)建AI的方法。如果AI是指計算機可以根據(jù)指令執(zhí)行一組任務，那么ML就是機器從數(shù)據(jù)中攝取、
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RPA和機器學習的發(fā)展有什么積極意義
由于需要比以前更快地提供業(yè)務和客戶價值，許多企業(yè)正在將敏捷軟件開發(fā)實踐提升到新的水平，并采用DevOps方法和微服務。這些舉措成功的關鍵是可以支持這些工作方式，同時仍然保持高效率和利用率。
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數(shù)據(jù)中心機器學習怎樣才可以優(yōu)化
機器學習和人工智能是當今IT專業(yè)人員的熱門話題，而在企業(yè)的數(shù)據(jù)中心，它們擁有真正的前景。 機器學習軟件可比你或你的團隊更快預測情況，甚至可能更快地解決它們。這些系統(tǒng)是當今混合數(shù)據(jù)中心環(huán)境
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機器學習與人工智能會是數(shù)據(jù)未來的兩大場景嗎
機器學習和人工智能是當今IT專業(yè)人員的熱門話題，而在企業(yè)的數(shù)據(jù)中心，它們擁有真正的前景。 機器學習軟件可比你或你的團隊更快預測情況，甚至可能更快地解決它們。這些系統(tǒng)是當今混合數(shù)據(jù)中心環(huán)境
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關于機器學習我們應該思考什么
人工智能（AI）的發(fā)展可能是當前的經(jīng)濟發(fā)展中最大的商業(yè)機會。我們幾乎每天都在使用基于AI或者機器學習（ML）驅(qū)動的產(chǎn)品——例如淘寶的推薦商品，最近爆火的AI換臉應用ZAO，并且這類型的產(chǎn)品數(shù)量在
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帶你了解人工智能未來的趨勢
人工智能已經(jīng)成為技術圈的熱點話題。它不僅改變了人們的生活，也徹底改變了你能想到的所有產(chǎn)業(yè)。 不過，大眾對人工智能還有著不同的認識。有些人認為人工智能不好，因為他們聽說人工智能在未來會取代
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我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀以及未來趨勢
（文章來源：藍鯨財經(jīng)） 作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力和引領未來發(fā)展的戰(zhàn)略技術，國家高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2017年國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，對人工智能產(chǎn)業(yè)進行戰(zhàn)略部署
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人工智能在醫(yī)療落地的過程中有什么困難
醫(yī)療AI可以帶來許多潛在的好處，這一點毫無爭議。但是，利益相關者也不能忘記使用該技術可能存在的風險和障礙。為了避免AI給醫(yī)療保健的潛在危害，供應商、支付方、管理人員和其他主要行業(yè)參與者需要解決技
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計算機視覺與機器視覺之間有什么差異
人工智能是一個涵蓋幾種特定技術的總稱。本文我們將探索機器視覺（MV）和計算機視覺（CV）。它們都涉及到視覺輸入，因此了解這些重疊技術的優(yōu)勢，局限性和最佳用例場景非常重要。 研究人員早在2
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機器學習處理器怎樣選擇合適的
并非所有機器學習模型都需要按幾個TOPS的順序進行處理。了解應用程序的性能，延遲和準確性需求是選擇處理器進行機器學習的關鍵第一步。 機器學習已成為解決機器視覺和其他嵌入式計算問題的流行方
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機器學習能幫助解決5G帶來的各項挑戰(zhàn)嗎
人工智能（AI）在過去幾年中一直是個大問題。而且近年來人工智能也一直在不斷的獲得高額投資。 然而，正如每個嗡嗡聲的趨勢一樣，這個術語會被拋出更多的東西。從自動駕駛汽車和機器人到智能揚聲器
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可以用人工智能技術來預測股市嗎
（文章來源：百家號） ? ? ? ?人工智能領域一直在不斷挑戰(zhàn)自我以達到某一單方面能力超越人工的目的。利用人工智能技術進行金融數(shù)據(jù)的分析以期更好的投資回報，讓金融投資者也注重人工智能技術的應
