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怎樣可以成為大數據領域的領頭羊
在2019年，數據分析是企業(yè)發(fā)展需求最大的、最熱門的的工作之一。數據分析需要的技術領域包括Python、C ++和Java等編程語言，機器學習和AI經驗、定量分析能力、數據挖掘以及SQL / N
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人工智能交互應用的發(fā)展將進入爆發(fā)期
（文章來源：財經移動新媒體） 隨著人工智能的不斷普及，其應用也越來越為廣泛。從最初的人臉識別到語音助手，從智能服務提升工作效率到多場景交互應用改變人類生活，人工智能交互開始應用于工業(yè)生產
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人工智能帶來的改革你能想象得到嗎
遙想1969年，ARPANET（由ARPA創(chuàng)建）剛剛成立的時候，還只是美國國防部防止蘇聯(lián)打擊的冷戰(zhàn)產物。誰曾想在隨后的半個世紀，由ARPANET轉變而來的Internet竟掀起了如此巨大的波瀾。
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借助AI技術醫(yī)療健康行業(yè)將得到快速發(fā)展
（文章來源：企業(yè)網） 根據調研機構MarketsandMarkets公司的調查報告，預計到2025年，以醫(yī)療保健領域為重點的人工智能市場將增長50％。 以下是五個主要趨勢：（1）
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人工智能產業(yè)正在全方位的進行商業(yè)化普及
（文章來源：中國產業(yè)經濟信息網） 當前人工智能技術已步入全方位商業(yè)化階段，并對傳統(tǒng)行業(yè)各參與方產生不同程度的影響，改變了各行業(yè)的生態(tài)。這種變革主要體現(xiàn)在三個層次。第一層是企業(yè)變革：人工智
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企業(yè)為AI平臺選擇存儲設備之前 必須首先考慮以下幾個要素
人工智能（AI）和機器學習將成為幫助企業(yè)利用其核心數字資產創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的很重要工具之一。但在選購AI數據存儲設備之前，企業(yè)必須考慮機器學習平臺在獲取、處理和保留數據時的一系列需求。
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未來的人工智能將具有應對氣候變化的能力
（文章來源：教育新聞網） 氣候變化是當今地球面臨的最重要的危機。最近，來自世界各地的數百萬人走上街頭，要求政府采取緊急行動，以幫助控制持續(xù)的災難并扭轉氣候變化的負面影響。我們將需要調動我
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如何解決大數據的轉換和管理問題
隨著大數據上升為國家戰(zhàn)略，大數據產業(yè)發(fā)展對經濟社會的價值和影響得到廣泛認可，大數據技術逐漸滲透到各行各業(yè)，成為重要的生產要素和戰(zhàn)略資產。數據量的增長，手動完成任務與自動化產生的生產力差距越來越大
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未來真正的人工智能是怎樣的
紐約大學馬庫斯（Gary Marcus）教授和戴維斯（Ernest Davis）教授2019年新書（參考資料［1］）的書名，頗吸引眼球：《Rebooting AI ： 構建我們可以信任的人工智能
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人工智能在行業(yè)中的應用是怎樣的
只要提到AI，我們的大腦就能喚起終結者機器破壞世界的畫面。欣慰的是，AI正在朝著積極樂觀的方向發(fā)展。因此，本文主要探討AI如何幫助我們的生活，并最終造福人類。比如：如何影響醫(yī)療、金融、農業(yè)等各個
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采礦行業(yè)的現(xiàn)狀還可以通過AI技術改變嗎
在把數據與挖掘兩個字眼結合在一起時，大家首先想到的可能是IT與技術共同從企業(yè)數據當中提取價值的場景。事實上，數據與智能完全能夠在真正的“挖掘現(xiàn)場”迸發(fā)可觀的能量，并且其中帶來的價值則是實實在在的
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人工智能遇上工業(yè)可以改變什么
人工智能一直是熱點話題，世界各國都在研究人工智能的應用，人工智能在制造業(yè)、物流、運輸、TOC領域等應用都非?；馃幔敲慈斯ぶ悄芘c工業(yè)4.0又有什么關系 ？ 什么是人工智能 從泛概
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有意識的人工智能才是真正的人工智能
（文章來源：CDA數據分析師） ? ? ?? 目前大多數活躍在人們眼前的人工智能實際上都是弱人工智能。弱人工智能通常是一種自動化傳統(tǒng)人類工作的軟件，并且在大多數情況下，它在效率和耐力方面優(yōu)于
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AI自主意識開始覺醒？
還記得那個會上下樓梯、會開門、還會端茶倒水的波士頓動力的機器狗 Spot 嗎？ 這個曾經刷屏朋友圈的網紅機器人終于發(fā)貨了，這也是波士頓動力第一款商用的產品。 當智能機器離人類生活
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人工智能技術助力下 精準醫(yī)學也邁入了新的階段與高度
人工智能與機器學習在醫(yī)療保健領域已經擁有多年實踐歷程，憑借著對醫(yī)學及發(fā)現(xiàn)技術的重大貢獻，二者的業(yè)務規(guī)模每年都在以驚人的速度增長。 “精準醫(yī)學”有時也被稱為“個性化醫(yī)學”，在醫(yī)療
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人工智能會對哪些方面有所影響
目前大多數活躍在人們眼前的人工智能實際上都是弱人工智能。弱人工智能通常是一種自動化傳統(tǒng)人類工作的軟件，并且在大多數情況下，它在效率和耐力方面優(yōu)于人類。例如，在今天，我們可以向我們的智能手機詢問天
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人工智能與大數據你需要了解一下
首先要厘清數據的來源，數據的主要來源是形形色色的企業(yè)、人和各種機器。以行業(yè)劃分比如醫(yī)院、電力、交通等等。只要是以數據的形式存儲記錄物或人的行為、規(guī)則、方式、過程、結果等，無論聯(lián)網或者不聯(lián)網，就是
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機器學習如何引用到邊緣計算當中去
自 2006 年云計算正式在科技世界中展露頭角，近 13 年的迅猛發(fā)展，2019 年云計算市場早已不同以往?；仡欁蛉眨?018 年風口浪尖上的云計算，“人人說云，事事上云”，各大中型企業(yè)到初創(chuàng)企
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邊緣計算將是物聯(lián)網發(fā)展的重要方向
自 2006 年云計算正式在科技世界中展露頭角，近 13 年的迅猛發(fā)展，2019 年云計算市場早已不同以往?；仡欁蛉?，2018 年風口浪尖上的云計算，“人人說云，事事上云”，各大中型企業(yè)到初創(chuàng)企
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物流中的云計算和邊緣計算是怎樣的
物聯(lián)網為卡車和物流業(yè)提供了提高效率和安全性所需的可視性。但是，像任何技術一樣，物聯(lián)網部署決策必須由成本效益分析決定。這包括決定哪些分析類型應位于邊緣或云中。 物聯(lián)網部署中的傳感器可以生成
