許多物聯(lián)網(wǎng)公司正處于深度轉(zhuǎn)型之中。區(qū)塊鏈、機器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的興起為業(yè)務(wù)增長帶來了令人興奮的機遇。互聯(lián)產(chǎn)品正在改變?nèi)藗兣c對象互動的方式以及他們對品牌的看法,從而使公司能夠超越靜態(tài)產(chǎn)品來滿足
據(jù)媒體報道,3月31日,Google正式宣布啟動一項名為新型冠狀病毒公共數(shù)據(jù)集(COVID-19 Public Datasets)的項目,該項目將托管一個與疫情相關(guān)的公共數(shù)據(jù)資料庫,它們是開放的
(文章來源:將門創(chuàng)投) 人工智能誕生以來,產(chǎn)業(yè)自動化狂潮激起眾多從業(yè)者就業(yè)危機感的跡象從未停止。而畫家卻一直對此表示放心,因為在這股浪潮中,他們一直被認(rèn)為是最不可能因自動化而失業(yè)的人群之
人工智能+金融主要是將計算機科學(xué)當(dāng)中的人工智能技術(shù)作為主要的推動力,利用這項推動力為金融機構(gòu)以及業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)賦能,創(chuàng)新金融產(chǎn)品,重塑金融業(yè)務(wù)中的流程,對金融服務(wù)進行優(yōu)化。在萬物互聯(lián)的時代,人工智能+
物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是一個用來描述日常事物之間相互聯(lián)系的術(shù)語。而萬物聯(lián)網(wǎng)(IOE)是一個更廣泛的術(shù)語,它包括物聯(lián)網(wǎng)以及四個關(guān)鍵要素,即人、流程、數(shù)據(jù)和事物。 雖然這兩個術(shù)語看起來很相似,但是
隨著對其他AI應(yīng)用程序需求的增長,企業(yè)將需要投資有助于其加快數(shù)據(jù)科學(xué)流程的技術(shù)。然而:實施和優(yōu)化機器學(xué)習(xí)模型只是數(shù)據(jù)科學(xué)挑戰(zhàn)的一部分。 實際上,數(shù)據(jù)科學(xué)家必須執(zhí)行的絕大多數(shù)工作通常與ML
不管你是機器學(xué)習(xí)的初學(xué)者,還是中級程序員,你都可能此問題感到困惑。如何建立備忘單?從本文中你能學(xué)到什么? 在機器學(xué)習(xí)中,沒有任何一種方案可以解決所有問題。由于算法種類繁多,很難找出正確的
如今,數(shù)字科學(xué)對于企業(yè)來說,顯得愈發(fā)地“誘人”。但是若要正確地看待數(shù)字科學(xué),我們亟需了解下面一個問題:數(shù)字科學(xué)到底能為我們的業(yè)務(wù)發(fā)展做什么,不能為我們的業(yè)務(wù)發(fā)展做什么。 毫無疑問,很多機
近幾年來,幾乎沒有什么像機器學(xué)習(xí)那樣能夠推動物聯(lián)網(wǎng)大幅增長,無論是激發(fā)人類的創(chuàng)造力,超越人類的效率,還是為更新的技術(shù)突破和重塑物聯(lián)網(wǎng)鋪平道路,機器學(xué)習(xí)無疑是推動物聯(lián)網(wǎng)進入21世紀(jì)的超級燃料。那么
不出聲,僅僅通過喉嚨和下顎的皮膚震動就能知道你想說什么。這可不是讀唇術(shù),更不是在拍特工電影。 據(jù)外媒報道,近日,東京大學(xué)和索尼計算機科學(xué)研究所共同研發(fā)出的AI系統(tǒng)“Derma”,通過將傳
市場研究公司Dell'Oro Group寬帶接入和家庭網(wǎng)絡(luò)高級研究總監(jiān)Jeff Heynen近日發(fā)表長篇博客內(nèi)容,就AI和Wi-Fi?6對家庭Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)帶來的影響進行了深入分析。他認(rèn)
外媒報道稱,為保障 Duo 通話服務(wù)在不穩(wěn)定連接狀態(tài)下的音頻質(zhì)量,谷歌推出了一項名叫 WaveNetEQ 的音質(zhì)改善方案。據(jù)悉,其基于谷歌 DeepMind 部門的相關(guān)技術(shù),旨在利用人工加入的噪
自股票從誕生以來,預(yù)測未來股價走勢幾乎是每個投資人夢寐以求的超能力。當(dāng)前,以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等為代表的新科技正迅速崛起,推動著證券投資的不斷創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級,證券投資業(yè)正逐漸從互聯(lián)網(wǎng)時代邁
這一領(lǐng)域在其發(fā)展方向和原因上存在分歧。 自上世紀(jì)50年代以來,人工智能一再言過其實,卻未能兌現(xiàn)其承諾。盡管近年來,由于深度學(xué)習(xí),人工智能出現(xiàn)了令人難以置信的飛躍,但今天的人工智能仍然很狹
企業(yè)選擇錯誤的人工智能存儲平臺可能會產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此,人們需要了解可能影響企業(yè)選擇人工智能數(shù)據(jù)存儲策略的6個準(zhǔn)則。 人工智能和機器學(xué)習(xí)如今已成為企業(yè)最重要的兩個工具,可幫助企
大規(guī)模的人工智能(AI)在容量和性能方面提高了存儲基礎(chǔ)設(shè)施的門檻。對于人工智能或機器學(xué)習(xí)(ML)環(huán)境,期望增長到數(shù)十個甚至數(shù)百TB的容量并不少見。盡管那些只提供全閃存陣列的供應(yīng)商可能會宣稱,這些
自從股市誕生,人們就一直在與這套系統(tǒng)博弈,并試圖戰(zhàn)勝市場。 多年來,人們嘗試了數(shù)千項理論和實驗,但沒有一項能夠長久地在股票市場奏效。 這些理論考慮了許多因素,如公司基本
2020年,我們將看到人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)對新興行業(yè)的持續(xù)性影響,這不僅對企業(yè)帶來幫助,而且還將對消費者有所幫助。 以消費者為中心的人工智能和自動化應(yīng)用正在幫助消除一些公眾的
統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)是兩個密切相關(guān)的領(lǐng)域。實際上,兩者之間的界限有時可能非常模糊。但是,有一些方法顯然屬于統(tǒng)計領(lǐng)域,不僅在機器學(xué)習(xí)項目中有用,而且非常有價值??梢怨降卣f,需要統(tǒng)計方法才能有效地通過
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換率較低會嚴(yán)重影響機器學(xué)習(xí)發(fā)揮的作用,這就是需要意識到這一點很重要的原因。 如今,機器學(xué)習(xí)以多種有益的方式改變著市場的未來發(fā)展。數(shù)字營銷研究機構(gòu)的調(diào)查報告表明,97%的決策者認(rèn)為機