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面向家庭和中小型企业的 AI 安全已经来临
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：59
海康威视的 AcuSense 技术首次将人工智能安全的力量带给房主和中小型企业。这意味着这个重要市场的客户现在可以提高安全性并更快地响应事件，同时还可以节省时间并减少他们的工作量和成本，海康威视产品管理总监 Kevin You 说。 大多数技术创新都是之前技术[详细]
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2022 年 AIOPS 趋势和分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：159
企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。 随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现，前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执[详细]
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用知识重塑人际关系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：91
人工智能学会了通过做出人类大师从未想过的动作来赢得国际象棋。另一个人工智能通过分析人类科学家不了解的分子特性发现了一种新的抗生素。现在，人工智能驱动的喷气式飞机正在模拟混战中击败经验丰富的人类飞行员。人工智能正在搜索、流媒体、医学、教育和[详细]
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2021年最稀有的人工智能家居产品
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：164
这些由人工智能驱动的小工具将使您的家庭变得智能。 从2001年《太空漫游》中无所不知的HAL 9000到《I》中的Sonny，再到《Ex Machina》中的Ava，人工智能一直被描绘成一种超凡的智能。但是，随着智能手机的出现，人工智能已经进入日常生活。以下是2021年你能[详细]
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针对物联网的可穿戴健康跟踪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：143
虽然医疗保健行业在采用新技术方面可能是出了名的缓慢，但这种对变革的抵制也使其免受市场适应性差的时尚产品的繁荣和萧条的影响。幸存下来的那些对医疗保健技术领域产生了持久的影响。大多数这些创新在很大程度上仍不为公众所知但近年来，技术的逐渐小型化[详细]
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人工智能和 5G 将如何助力下一波创新浪潮
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：83
未来10年，人工智能有望改变每一个行业，而这种变革的催化剂就是5G。 这两种技术将共同实现物联网设备和智能网络的快速、安全和经济高效的部署。 图形芯片制造商和软件平台开发商NVIDIA负责电信业务的高级副总裁罗尼瓦西什塔(Ronnie Vasishta)几周前在巴塞[详细]
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对企业至关重要的人工智能技术走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：174
根据 2020 年麦肯锡全球人工智能 (AI) 调查，2020 年，超过 50% 的公司已在至少一个业务部门或职能部门采用了人工智能，因此我们见证了新的人工智能趋势的出现。 组织应用人工智能工具来创造更多价值、增加收入和客户忠诚度。 人工智能领先公司将至少 20%[详细]
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人工智能技术正在发动一场农业革命
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：149
国际知名学者周海中教授在上世纪90年代曾经预言：随着科技进步，人工智能时代即将到来；届时，人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。如今，越来越多的事实证明了他的这一预言；目前，人工智能技术已经应用到了农学方面。有关专家认为[详细]
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2022 年最值得关注的物联网趋势和分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：176
一窥2022年即将发生的物联网的顶级趋势和预测 物联网（IoT）是科技界和制造业人士讨论的热门话题。物联网是一项被大肆宣传的未来技术，也因其社会和技术奇迹而闻名。最新的物联网趋势可以证明这项技术已经彻底改变了几个行业。它帮助企业改进流程，提高收益[详细]
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人工智能将怎样为未来的城市提供动力？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：130
改变城市公用事业运营背后的战略是使其更智能、更可持续的主要关键之一。人工智能解决方案已经在这方面取得了重大进展。作为一家为公用事业部门开发软件的人工智能公司的首席执行官，先进解决方案已经对行业产生的影响令我感到非常兴奋。 人工智能为智慧城[详细]
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郑州新材料数字智造研究院落户航空港
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：158
郑州新材料数字智造研究院签约仪式暨项目发布会在郑州航空港经济综合实验区管委会举行。中国科学技术大学教授江俊和航空港区科技人才局局长杨晓峰分别代表合作双方签署《共建郑州新材料数字智造研究院合作协议》。以郑州新材料数字智造研究院的签约落户为标[详细]
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这场比拼够 硬核 ！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：104
2021年全国行业职业技能竞赛 第四届全国智能制造应用技术 技能大赛决赛激烈进行 一起来近距离观摩这场 专属于技能人才的 全运会 这是一台履带式机器人，可以识别出10多种物体，精确抓取并投入制定容器，可以应用于垃圾分类。赛场外，成都东软学院学生赵川[详细]
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GPT-3自己上网搜答案！OpenAI新成果，让AI回答开放式问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：196
本周四，OpenAI基于AI模型GPT-3发布了WebGPT，该模型可在线搜索问题组织答案，并添加引用来源，更准确地回答开放式问题。 在回答问题时，WebGPT可以通过浏览器进行搜索，在不同链接中寻找相关答案，并在最后组织答案时，将引用来源标注上去，使得答案来源的[详细]
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从虚拟歌手到手语主播，从现实生活到元宇宙
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：91
索尼开发出新型机器人：6 条腿设计，可在不平路面稳定高效移动 我是新华社AI合成主播新小浩，我们不仅仅长得像主播本人，还可以不吃不喝不眠不休地进行播报，而且完全不会念错字12月16日，伴着一段简单的自我介绍，全球首个AI合成主播面对面采访虚拟动漫人[详细]
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手把手教你设计大数据流水线
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：51
在数据架构中，数据流水线一般以数据为起点，以洞见为终点。如何从起点到终点，取决于一系列的因素。图1展示了一个数据架构下的数据流水线。 大数据流水线的标准工作流程包括以下步骤： 1)通过合适的工具收集数据(摄取)。 2)持久化存储数据。 3)数据处理或[详细]
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比较Hadoop、Spark和Kafka大数据框架
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：122
大约十年前，大数据开始流行。随着存储成本不断下降，很多企业开始存储他们获取或生成的大部分数据，以便他们可以挖掘这些数据，以获得关键的业务洞察力。 企业分析所有这些数据的需求推动着各种大数据框架的开发，这些框架能够筛选大量数据，从Hadoop开始[详细]
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Cloudera 拥抱云计算，深耕企业数据云平台
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：97
数据湖、数据仓库、数据中台随着大数据技术的不断更新迭代，相关概念如雨后春笋般应运而生。对于这些概念，已经有了无数篇文章去科普，可以简单的总结如下： 数据湖是一个集中的存储库，可以在其中存储超大规模的、所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，[详细]
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记录一次 Hbase 线上问题的分析和解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：68
大家好，我是明哥! 本篇文章，我们回顾一次 hbase 线上问题的分析和解决 - KeyValue size too large，总结下背后的知识点，并分享一下查看开源组件不同版本差异点的方法。 希望大家有所收获，谢谢大家! 01 Hbase 简介 Hbase 作为 hadoop database, 是一款开[详细]
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建立数据策略的六个关键组成部分
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：190
现如今，每个公司都是一个由数据业务包围的企业。从跟踪库存水平的街角小店，到预测市场趋势和全球运输成本的跨国制造商，我们都在依靠数据来运行。 更准确地说，我们在使用许多类型的数据。例如，所有类型的企业都有交易、引用和客户关系的数据。我们也可[详细]
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数据驱动的电子邮件验证至关重要的六个原因
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：72
大数据在电子邮件通信的未来中扮演着非常关键的角色。越来越多的公司正在寻找更具创新性的方法来使用数据技术来简化沟通并在各个利益相关者之间建立更加个性化的关系。 大数据最重要的好处之一在于电子邮件验证。数据驱动型公司正在寻找更智能的方法来使用[详细]
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客户数据分析对于基于客户的营销的未来很关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：180
人们详细讨论了数据分析在营销领域的重要性。数据分析为努力提高市场份额的公司提供了许多有用的见解。 数据分析的最佳应用之一是通过增强的基于帐户的营销。有很多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何营销策略的重要组成部分。 将基于客户[详细]
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聊聊为什么 IDL 只能拓展字段而非修改
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：91
本文转载自微信公众号「董泽润的技术笔记」，作者董泽润 。转载本文请联系董泽润的技术笔记公众号。 前几年业界流行使用 thrift, 比如滴滴。这几年 grpc 越来越流行，很多开源框架也集成了，我司大部分服务都同时开放 grpc 和 http 接口 相比于传统的 http1[详细]
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数据结构与算法之合并区间，如此贪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：173
合并区间 给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 1: 输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2: 输入: intervals = [[1,4],[4,5]] 输出: [[1,[详细]
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详解数据治理有关的七个术语和名词
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：165
数据元 1. 名词解释 国标[GB/T 18391.12002]对数据元的定义为：用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元。 数据元由三部分组成：对象、特性和表示。数据元是组成实体数据的最小单元，或称原子数据。例如个人信息中，手机号为数据元，135********[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的三个步调
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：198
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从人[详细]
