(文章來源:百家號) 人工智能與大數(shù)據本身就有較為密切的聯(lián)系,一方面數(shù)據作為人工智能的三大基礎之一,可以說沒有數(shù)據也就沒有智能,另一方面大數(shù)據在價值化的過程中,也需要采用人工智能的相關技
在工業(yè)互聯(lián)網理念迅速發(fā)酵,平臺及方案迭出,并逐漸形成工業(yè)產業(yè)跨界融合,以及企業(yè)數(shù)字化、智能化新模式新生態(tài)的過程中,仍有為數(shù)不少的企業(yè)對其的認知依然是投資大、建設周期長、定制化,且是適用于行業(yè)領先
人工智能與大數(shù)據本身就有較為密切的聯(lián)系,一方面數(shù)據作為人工智能的三大基礎之一,可以說沒有數(shù)據也就沒有智能,另一方面大數(shù)據在價值化的過程中,也需要采用人工智能的相關技術。 站在大數(shù)據的角度
(文章來源:福布斯中國) 從自動駕駛汽車、預測分析應用程序、人臉識別,到聊天機器人、虛擬助手、認知自動化和欺詐檢測,人工智能的用例很多。然而,不管AI的應用如何,所有這些應用都是有共性的
(文章來源:百家號) 機器學習尤其擅長于識別模式和發(fā)現(xiàn)異常或異常值?!澳J狡ヅ淠J健笔侨斯ぶ悄茼椖恐胁粩嘀貜褪褂玫姆椒ㄖ?,且已經得到了越來越多的采用。人工智能的模式和異常模式的目標是利
許多領域都在采用人工智能,制造業(yè)也不例外。借助人工智能帶來的強大力量,生產團隊可以利用實時數(shù)據優(yōu)化生產流程,并減少關鍵資產的停機時間。 制造商面臨著生產能力不斷增長的需求,同時還面臨著直
許多領域都在采用人工智能,制造業(yè)也不例外。借助人工智能帶來的強大力量,生產團隊可以利用實時數(shù)據優(yōu)化生產流程,并減少關鍵資產的停機時間。 制造商面臨著生產能力不斷增長的需求,同時還面臨著直
亞馬遜在2019年8月推出應用于制造業(yè)的云端連接框架Machine to Cloud Connectivity Framework,讓工業(yè)用戶可快速將從工廠設備擷取之數(shù)據上云,帶來生產效率及靈活
人工智能和機器學習已成為兩個最重要的工具,它們可幫助企業(yè)利用其核心數(shù)字資產創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。但是在購買AI數(shù)據存儲之前,企業(yè)必須考慮各種需求–基于機器學習平臺如何獲取、處理和保留數(shù)據。
“機器學習”這個術語賦予了神奇的光環(huán)。普通人通常不會采用機器學習,而數(shù)據科學家才是高度專業(yè)化的煉金術士,他們在研究部門和實驗室中將數(shù)據轉化為“黃金”,而只是簡單地說機器學習是一門科學,在此之外幾
從小型企業(yè)到大型企業(yè),幾乎每家公司都在爭取機會來吸引客戶的注意。20年前進行的常規(guī)營銷活動已不再適用。為了取得領先優(yōu)勢并擊敗競爭對手,您必須直接向源頭進行營銷。 收集數(shù)據是許多企業(yè)定位受
日前,全球知名分析機構Gartner發(fā)布了2019年十大戰(zhàn)略性技術趨勢,這些趨勢并非概念技術,而是已經有了決定性的突破,并將發(fā)展成更廣泛的應用,其高度波動性在未來五年內達到臨界點。這些趨勢包括人
托管服務提供商可以利用大數(shù)據為企業(yè)提供更好的服務和更多的SEO優(yōu)勢。 大數(shù)據如今已經成為很多企業(yè)數(shù)字營銷戰(zhàn)略中的重要組成部分。機器學習、數(shù)據分析和Hadoop技術正在改變搜索引擎優(yōu)化(S
一個用于數(shù)據中心管理和運營的人工智能(AI)策略,你需要的不僅僅是數(shù)據和一些非常聰明的人。如果還要滿足業(yè)務的需求,選擇特定的案例并理解那些會影響AI結果的數(shù)據類型—然后驗證這些結果—將是人工智能
人工智能技術在數(shù)據分析、知識提取、智能決策等方面的優(yōu)勢為應對動態(tài)多變、復雜交織網絡安全問題提供了新思路,網絡安全已經成為人工智能應用的重要方向之一。 根據法國咨詢機構凱捷 2019 年
(文章來源:百家號) HackerNoon CEO大衛(wèi)斯穆克(David Smooke)將人工智能定義為科技領域,并預計其未來將會有巨大發(fā)展。他指出,發(fā)展人工智能似乎可以用來研究如何進一
人工智能(AI)、機器學習和物聯(lián)網(IOT)引領全球新興技術對話。企業(yè)認識到,這些技術已經準備好用于推動真正的商業(yè)利益。 亞太和日本(APJ)地區(qū)將在這兩個方面加快步伐。根據MIT Te
多年來,制造商一直在使用基于時間的設備維護方法。他們以前將設備的使用時間作為計劃維護程序的因素,設備越舊,需要執(zhí)行的維護程序就越頻繁。然而,ARC顧問集團的研究表明,在全球范圍內,只有18%的設
多年來,制造商一直在使用基于時間的設備維護方法。他們以前將設備的使用時間作為計劃維護程序的因素,設備越舊,需要執(zhí)行的維護程序就越頻繁。然而,ARC顧問集團的研究表明,在全球范圍內,只有18%的設
對于智能機器人的定義在不同的研發(fā)環(huán)境下有不同的理解,雖然自然語言處理是人工智能領域重要的研究內容之一,但是并不意味著智能機器人都需要與人進行語言溝通,實際上目前在生產環(huán)境下,很多智能機器人之間的