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  • 人工智能存储平台能满足需求吗

    根据机器学习和人工智能任务的执行方式以及如何在其环境中收集数据的方法，组织需要了解应该购买哪些人工智能存储产品。 当组织购买人工智能存储平台时，有很多途径可以遵循。但一个重要的目标应该是找到一种使其能够更有效地收集数据产品，以执行机器学习和人工智能任务。 评估和选择人工智能数据存储产品涉及的一些关键问题包括： 存储平台必须提供高性能和可扩展性，并有效管理成本。 其性能必须包括提供高吞吐量和实现低延

    机器学习

    企业网D1Net . 2020-03-23 955

  • Mozilla的新开源模型将会彻底改变语音识别

    （文章来源：华夏模具网） 您可能已经注意到，语音识别技术在最近几年取得了稳定和肯定的进步 -所有大型技术公司都希望在这一领域取得长足进步，即使只是为了改善从Cortana到Siri 的数字助理也是如此-但是Mozilla希望更加努力，并且更广泛地说，在这方面，开源语音识别模型已经发布。 根据Mozilla机器学习团队所做的工作，此自动语音识别引擎的最初版本刚刚发布。该引擎以百度发表的“深度演讲”论

    机器学习

    华夏模具网 . 2020-03-23 765

  • 人工智能系统有能力成为检测空气污染的分析工具

    科学家们开发了一种新的(AI)系统，他们说它可以提前几个小时预测空气污染水平。 英国拉夫堡大学(LoughboroughUniversity)的研究人员说，这项技术之所以新颖，有很多原因，其中之一就是它有可能提供对空气污染水平有重大影响的环境因素的新见解。 该项目的重点是利用人工智能来预测PM2.5（直径小于2.5微米的颗粒物），这通常被描述为城市能见度降低，当水平较高时，空气呈朦胧状态。 颗粒物

    机器学习

    圈课网 . 2020-03-23 1055

  • 2020年的人工智能有什么势头

    2019年，全球53%的决策者宣布已经建立了AI数据分析系统，将在他们的公司内部全面发展人工智能。以下是对2020年人工智能的预测。 这些结果是对《财富》500强公司的调查统计得出的。财富500强公司被公认为是美国最赚钱的公司。研究发现，29%的开发者近年来从事过人工智能和机器学习方面的工作。这些发现来自Forrester的一项研究。 有关公司所在IT部门中的54%的决策都是由人工智能处理的，并且

    机器学习

    51CTO . 2020-03-18 1200

  • 研究人员利用机器学习技术开发出了一种触觉传感器

    让机器人抓取物体时对物体产生感觉对提高效率非常重要。苏黎世联邦理工学院的研究人员宣布，他们已利用机器学习技术开发了一种低成本的触觉传感器。该传感器能高分辨率、高精度地测量力的分布。这些特征使机器人手臂能够更灵活地抓住敏感、脆弱的物体。 人类的触觉可以让我们用手捡起易碎或滑溜的物品，而不必担心会压碎或掉落物品。如果一个物体要从我们的手指上掉下来，我们就可以相应地调整我们拿捏的力量。科学家们希望能够抓

    触觉传感器

    中国机器人网 . 2020-03-17 1045

  • 人工智能会对旅游业带来怎样的影响

    旅游业正在慢慢地将人工智能融入到行业当中，并为游客提供个性化定制体验。在人工智能的帮助下，旅游业的业务流程和客户服务都发生了改变。人工智能技术被广泛用于旅游业。 虚拟现实 现在是时候让旅游公司丢掉传统的纸质宣传册概念了，因为VR耳机可以让游客对酒店周围的房间和区域有实时了解。虚拟现实可以提供较高程度的客户体验，甚至个性化的旅游体验，可以帮助旅游公司提高转化率。游客还可以在酒店冲浪、预订房间，甚至可

    机器学习

    千家网 . 2020-03-15 1680

  • 人工智能对于数字系统有什么影响

    尽管存在一些困难和障碍，很多企业如今在数字化转型项目方面取得了重大进展，但技术领导者发现，开展数字化转型具有挑战性，并在数字化转型是否可以提高业务价值方面面临着越来越大的压力。 调研机构New Relic公司和Vanson Bourne公司对来自澳大利亚、法国、德国、英国和美国的750名拥有500至5，000多名员工企业的高级IT决策者进行了调查。 调查的主要发现包括： •50%的技术领导者表示，

    机器学习

    企业网D1Net . 2020-03-14 1075

  • 人工智能和机器学习在2020有怎样的趋势呈现

    在人们为即将到来的一年做好准备的时候，行业专家对2020年人工智能和机器学习的发展进行了预测。 随着人工智能和机器学习的发展，人们对工作职位未来安全的担忧一直存在，但专家们是否相信这种技术将彻底改变工作模式？2020年人工智能的发展对5G等其他正在发展的技术意味着什么？ 人工智能的发展比人们想像的还要接近 对很多人来说，重要的是不要被人工智能将很快取代他们工作职位的想法所迷惑，相反，人们应该为人工

    机器学习

    企业网D1Net . 2020-03-14 975

  • ITSM怎样被AI给改造

    久经考验的IT管理方法没有以前那样有用或有帮助的原因有很多。人才技能差距，生产力问题和费用是一些因素。尽管保留旧的基础架构似乎是一种省钱的策略，但从长远来看，该策略会导致更高的维护成本。同时，现在有成千上万的资产和端点可供IT人员管理。 这些原因中的任何一个将很难实现。在一起，它们要求IT管理需要全新的范例才能成功。这就是为什么许多组织都转向人工智能，自动化和机器学习的原因。人工智能和机器学习提供

    机器学习

    互联网分析沙龙 . 2020-03-12 1000

  • 人工智能技术会如何改变项目管理

    评估、资源管理和关键业绩指标（KPI）只是机器学习技术和预测分析对项目结果产生积极影响的关键方面的一部分。从软件开发到建设到物流金融，每个公司都有需要进行规划、管理和监督的项目。 从软件开发到建设到物流金融，每个公司都有需要进行规划、管理和监督的项目。但是我们用来做这些工作的工具通常很复杂，是为专家设计使用的，并没有尽可能地对潜在的问题发出警告。基于人工智能的决策支持系统和自动化是否可以通过降低成

    机器学习

    中国PMO大会 . 2020-03-12 1660

  • AI技术能否治理物种入侵的问题

    近日，农业农村部在国务院联防联控机制召开新闻发布会上表示：草地贪夜蛾确实已经入侵我国。草地贪夜蛾在我国的西南、华南适于生存，据监测，今年基数大，北迁的时间提早，预计是一个重发生的态势。 此前，加拿大的阿尔伯塔大学曾借助机器学习的力量与生物学和统计学方面的相关专业知识管理水生物种的入侵，为环境管理者建立一个简单易用的工具。 该工具生成决策树，通过预测各种入侵物种管理策略的结果，帮助环境管理者决定采用

    机器学习

    OFweek物联网 . 2020-03-08 1410

  • 物联网中的“行尸走肉”是什么情况

    那些关注我文章的人知道我喜欢把物联网与电视节目和电影做比较。在这篇文章中，我选择了知名电视剧《行尸走肉》。 在准备这篇文章时候，我读了Scott Noteboom写的《真正的行尸走肉：软件僵尸启示录的幸存》，我想，我并不孤单，和作者Scott Noteboom一样，我看到了物联网技术和生物学有很多相似之处。 许多公司正在思考物联网、人工智能和区块链结合后产生天启（世界末日）的生存问题。首席执行官们

    机器学习

    物联之家网 . 2020-03-06 1110

  • 区块链分析中的过度拟合是怎么一回事

    当与区块链数据集一起使用时，机器学习模型往往会过度拟合。什么是过度拟合，如何解决？ 使用机器学习来分析区块链数据集的想法乍一看非常吸引人，但它充满了挑战。在这些挑战中，缺少标记的数据集仍然是应用机器学习方法到区块链数据集时需要克服的最大困难。 这些限制导致许多机器学习模型使用非常小的数据样本进行训练和过度优化，从而导致一种称为过度拟合的现象。今天，我想深入探讨一下区块链分析中的过度拟合问题，并提出

    区块链

    区块网 . 2020-03-05 610

  • MathWorks 入选《Gartner 2020 年数据科学和机器学习平台魔力象限》报告中的领导者象限

    中国，北京 - 2020 年 3 月 4 日— MathWorks 今天宣布，该公司在Gartner 的《2020 年数据科学和机器学习平台魔力象限》报告中被评为领导者。Gartner 对MathWorks 的前瞻性和执行能力进行评估后，将该公司定位为 2020 年度领导者。 MathWorks 首席战略师 Jim Tung 表示：“对我们来说，被认可为数据科学和机器学习领域的领导者，证明 Mat

    机器学习

    厂商供稿 . 2020-03-04 1415

  • 机器学习借助材料科学，能高效解决费力的人力工作

    （文章来源：博科园） 通过使用机器学习作为一种图像处理技术，科学家可以在不牺牲准确性的情况下，极大地加快迄今费力的人工定量寻找和查看界面的过程。在从电池到半导体的系统中，边缘和界面在决定材料性能方面起着至关重要的作用。科学家们被迫研究样本中两种或两种以上不同成分相遇的地方，以创造出更坚固、更节能或更持久的材料。 #科学了不起#现在在美国能源部阿贡国家实验室的一项新研究中，研究人员采用了一项基于机器

    机器学习

    博科园 . 2020-03-03 1135

  • 移动应用开发是如何因为物联网而改变的

    物联网改变了移动应用程序的开发格局。那么，为物联网开发移动应用程序有何不同？ 物联网与移动应用程序开发齐头并进。物联网改变了人类与机器的互动方式，甚至改变了机器之间的互动方式——而移动应用程序通常是使之成为可能的关键。 物联网市场的快速增长没有丝毫放缓的迹象。用户要求使用智能设备，而公司正在做出有效响应。与此同时，许多公司正在意识到将现有设备连网可能带来的潜在生产力提高。 所有这些增长已经改变了移

    机器学习

    物联之家网 . 2020-02-29 835

  • 高云半导体受邀德国Embedded World展会将进行两场主题演讲

    中国广州-全球增长最快的FPGA供应商广东高云半导体科技股份有限公司（以下简称“高云半导体”）将于2月25日至27日在德国纽伦堡参加Embedded World 2020（4A展台362号展位）。 这是高云半导体首次参加Embedded World展会，此次展会上，高云半导体将向欧洲市场展示其最新的FPGA技术以及相关产品Demo，同时高云半导体国际营销总监Grant Jennings还将发表两场

    高云半导体

    厂商供稿 . 2020-02-24 1440

  • 你了解机器学习中的线性回归吗

    机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而，随着机器学习和深度学习的迅速兴起，因为线性（多层感知器）层的神经网络执行回归，线性回归的使用也日益激增。 这种回归通常是线性的，但是当把非线性激活函数合并到这些网络中时，它们就可以执行非线性回归。 非线性回归使用某种形式的非线性函数（例如多项式或指数）对输入和输出之间的关系进行建模。非线性回归可以用来模拟科学和经济学中常见的关系，例

    深度学习

    AI科技大本营 . 2020-02-24 660

  • 工业物联网领域有哪一些技术支持

    据物联网咨询集团声称，到2020年物联网经济估计产值3万亿美元，工业物联网到时将占到一半左右的收入。同时，埃森哲估计到2030年，工业物联网有望为全球经济贡献14.2万亿美元。 这些数字表明了技术解决方案提供商在未来几年有望获得大好机会，但只有密切关注工业物联网领域的最新技术和趋势，才有希望获得机会。下面介绍工业物联网领域值得关注的五大技术和趋势。 1. 推行与供应商无关的平台 Jeff Brow

    工业物联网

    物联网IoT996 . 2020-02-06 930

  • 区块链分析中的过度拟合还有什么挑战

    当与区块链数据集一起使用时，机器学习模型往往会过拟合。什么是过度拟合以及如何解决？ 乍一看，使用机器学习来分析区块链数据集的想法听起来非常吸引人，但这是充满挑战的道路。在这些挑战中，当将机器学习方法应用于区块链数据集时，缺少标记数据集仍然是要克服的最大难题。这些局限性导致许多机器学习模型使用非常小的数据样本进行操作，以训练和过度优化那些引起过拟合现象的模型。今天，我想深入探讨区块链分析中的过度拟合

    区块链

    链团财经 . 2020-02-05 610

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