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102 search results for "电信"

中国电信宣布:全国用户可免费提速至200M

中国电信在2020年2月26日宣布, 全国中国电信宽带用户,在活动期间2月26日~6月30日,可免费升级至200M带宽,全国支持。 具体方法: 下载电信提速专用APP,小翼管家, https://a.app.qq.com/o/simple.jsp?pkgname=com.yueme.itv 进入之后就可以看到首页活动:宽带提速,为爱守护, 在点击“一键提速”的时候,手机的网络状态需要是连着提速的宽带WiFi。 点一次提速可提速7天,结束后重新申请。

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中国电信官方防骚扰功能,还你清朗世界

每天接骚扰电话已经成为一个日常了,毕竟现在的电话号码已经不能算是什么隐私了,被各种不法分子倒卖,中国电信推出了骚扰电话拦截定制服务,并且完全免费。 中国电信推出的这项服务《天翼防骚扰》利用中国电信新一代网络拦截防护技术,根据个人意愿拦截各类骚扰电话,对不愿接听的电话实现谢绝来电。 主要功能 骚扰拦截设置,您可自行设置拦截选项,如高频呼叫或95/400等营销电话及互联网用户标记的疑似骚扰电话。 黑名单设置,添加号码后,来自黑名单中号码的呼叫将全部被拦截。 白名单设置,添加号码后,来自白名单中号码的呼叫则不会被拦截。 骚扰电话投诉,将依规依法对被举报号码进行核实处置。 关注微信公众号“天翼防骚扰”→“点此登陆,开通天翼防骚扰!”申请开通即可。业务开通后会有短信通知,并默认启动高频呼叫、诈骗电话的拦截服务。

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工信部:电信运营商不得干扰用户携号转网

11月11日,工信部印发《携号转网服务管理规定》,规定自2019年12月1日起施行。规定明确,电信业务经营者应当为用户提供便捷的携号转网服务,明确服务办理条件和流程并向社会公开。规定要求电信业务经营者在用户提出携号转网申请后,不得干扰用户自由选择;在提供携号转网服务过程中,不得为携号转网用户设置专项资费方案和营销方案;不得采取拦截、限制等技术手段影响携号转网用户的通信服务质量等。

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移动 / 联通 / 电信 官方防骚扰电话屏蔽功能业务免费开通方法教程

如今互联网几乎在每个角落都会用到我们的手机号码隐私信息,而你又不知道它在什么时候什么地方被泄露过,以致于每天都会收到大量的垃圾广告/诈骗/骚扰电话,简直烦得要死。         其实移动、电信、联通等运营商都推出了官方免费的防骚扰电话屏蔽业务,开通后就像有了一个云端的“来电防火土啬”,帮你自动过滤屏蔽掉大量群发/诈骗/中介/保险/广告电话。如果你一直受尽了这些垃圾推销电话的烦扰,那么快试试今天的方法教程吧…… 中国移动 – 绿盾防护 (骚扰电话拦截功能)绿盾防护开通/取消方法:         要注意的是,如想开通绿盾防护这个云端骚扰电话拦截服务,你的手机号有两个前提条件,就是必须先开通 4G 服务,同时还需开通 VoLTE 服务。(基于 4G 的全数字通话高清语音业务,这也是免费的,开通后能实现同时通话与上网) 开通:发送短信 KTFSR 到 10086 即可开通。 取消:发送短信 QXFSR 到…

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这篇人工智能论文揭示了DeWave:用一种新的人工智能框架革新了EEG到文本翻译,为开放词汇BCI提供了革命性的方法

悉尼科技大学(UTS)GrapheneX-UTS人本人工智能中心的研究人员已经开发出一种令人瞩目的系统,能够解码无声思维并将其转化为书面文字。这项技术在帮助那些因中风或瘫痪等情况而无法说话的人进行交流,并促进人与机器之间的改进互动方面具有潜在的应用。 在新奥尔良的NeurIPS会议上作为焦点论文展示的研究团队介绍了一种便携式和非侵入性的系统。GrapheneX-UTS HAI中心的团队与悉尼科技大学工程与信息技术学院的成员合作,开发了一种将脑电信号转化为可理解文字内容的方法,而无需进行侵入性手术。 在研究过程中,参与者戴着一顶装有电极的专用帽子,通过脑电图(EEG)记录脑部活动。捕获到的脑电图数据使用名为DeWave的AI模型进行处理,该模型由研究人员开发,将这些脑电信号转化为可理解的单词和句子。 研究人员强调了这种创新在将原始脑电波直接转化为语言上的重要性,突出了离散编码技术在脑到文字翻译过程中的整合。这种方法在神经科学和人工智能领域开辟了新的可能性。 与以往需要侵入性手术如脑植入物或核磁共振成像机使用的技术不同,该团队的系统提供了一种非侵入性和实用的替代方案。重要的是,它不依赖于眼动跟踪,使其在日常使用中更具适应性。 该研究涉及29名参与者,相比过去仅限于一两个个体的研究,确保了更高水平的鲁棒性和适应性。虽然使用帽子收集脑电信号会引入噪声,但研究报告显示在脑电翻译方面表现出色,超过了先前的基准。 团队强调了该模型在匹配动词而非名词方面的熟练程度。然而,在解析名词时,系统显示出倾向于同义词对而不是完全翻译的趋势。研究人员解释说,在处理单词时,语义上相似的词可能会引发类似的脑电波模式。 目前的翻译准确性,以BLEU-1分数衡量,约为40%。研究人员的目标是将这个得分提高到与传统语言翻译或语音识别程序相媲美的水平,这些程序通常可以达到约90%的准确性水平。 这项研究基于UTS在脑机接口技术方面的先前进展,表明它对于改变之前受到身体限制影响的个体的交流途径有着巨大的潜力。 这项研究的发现为将思维无缝转化为文字提供了希望,为面对交流障碍的个体提供了力量,并促进了更好的人机交互。

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2024年的17个预测:从贫穷到财富,从披头士狂热到国家宝藏

向一边去,韦伯斯特:今年企业发现了许多候选词来评选年度词汇。紧随其后的是诸如“生成式人工智能”和“生成式预训练变压器”之类的术语,整个行业都将注意力转向变革性的新技术,如“大型语言模型”和“检索增强生成”(RAG)。 一开始,“生成式人工智能”只是一个较小的关注点,但最后却以耀眼姿态收场。许多公司正在迅速利用其能够处理文本、语音和视频的能力,产生革新性的内容,从而彻底改变生产力、创新力和创造力。 企业正在顺应这一趋势。根据麦肯锡公司的数据,像OpenAI的ChatGPT这样的深度学习算法,再加上企业数据的进一步训练,每年可以为63个商业用例带来相当于2.6万亿至4.4万亿美元的价值。 然而,管理大量的内部数据往往被认为是扩展人工智能的最大障碍。一些AI领域的NVIDIA专家预测,2024年将成为联络朋友的一年——与云服务提供商、数据存储和分析公司以及其他掌握处理、优化和高效部署大数据的技能的公司建立伙伴关系和合作。 大语言模型是这一切的核心。NVIDIA专家表示,LLM研究的进展将越来越多地应用于商业和企业应用领域。通过几乎任何平台,诸如RAG、自主智能代理和多模态互动等AI功能将变得更加易于获取和部署。 听取NVIDIA专家对未来一年的预测: MANUVIR DAS企业计算副总裁 一刀切不适用于所有情况:定制化即将进入企业。企业将不会只有一两个生成式人工智能应用,它们会有数百个定制应用,使用适合于业务不同部分的专有数据。 一旦投入生产,这些定制化的LLM将具备RAG功能,将数据源与生成式人工智能模型连接起来,以获得更准确、更明智的响应。像Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow和Snowflake这样的领先公司已经在构建使用RAG和LLM的全新生成式人工智能服务。 开源软件引领潮流:得益于开源预训练模型,解决特定领域挑战的生成式人工智能应用将成为企业运营策略的一部分。 一旦公司将这些先导模型与私有或实时数据结合起来,他们就可以开始在整个组织中看到加速的生产力和成本效益。从基于云计算和人工智能模型铸造服务到数据中心、边缘和桌面,AI计算和软件将在几乎任何平台上变得更加易于获取。 现成的人工智能和微服务:生成式人工智能促使应用程序编程接口(API)端点的采用增加,这使得开发人员能够构建复杂的应用程序更加容易。 到2024年,软件开发工具包和API将升级,开发人员将使用生成式人工智能微服务(例如RAG作为服务)来定制现成的AI模型。这将帮助企业充分发挥以智能助手和摘要工具为代表的以AI驱动的生产力的潜力,这些工具可以获取最新的业务信息。 开发人员将能够直接将这些API端点嵌入到他们的应用程序中,而无需担心维护支持这些模型和框架所需的基础设施。最终用户将能够体验到更直观、更具响应性和更符合需求的应用程序。 IAN BUCK超大规模和高性能计算副总裁 国家财富:人工智能将成为新的太空竞赛,每个国家都希望建立自己的卓越中心,推动研究和科学的重大进展,提高国内生产总值。 只需要几百个加速计算节点,各国就能迅速构建高效、高性能、百亿亿次量级的AI超级计算机。政府资助的生成式AI卓越中心将通过创造新的工作岗位和建设更强大的大学项目推动国家经济增长,培养下一代科学家、研究人员和工程师。 量子飞跃:企业领导者将以两个关键驱动因素启动量子计算研究项目:利用传统AI超级计算机模拟量子处理器的能力以及混合经典量子计算的开放统一开发平台的可用性。这使得开发人员可以使用标准编程语言而不需要定制的、专门的知识来构建量子算法。 曾经在计算机科学中被认为是一个隐晦的领域,随着企业加入学术界和国家实验室追求材料科学、制药研究、亚原子物理和物流的快速进展,量子计算探索将变得更加主流。 KARI BRISKI副总裁,AI软件 从试错到致富:随着企业采用这些AI框架,对试错增强生成技术(RAG)将会有更多的讨论。 当企业培训LLM来构建生成式AI应用程序和服务时,当模型在某种用例下没有足够准确、相关的信息时,RAG被广泛视为解决不准确或荒谬回答的方法。…

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超越噱头:探索生成人工智能在各行业中的实际应用

介绍 当今世界上,”生成式人工智能”这个词引起了广泛讨论。包括麦肯锡、毕马威、Gartner和彭博在内的顶级科技和管理公司不断进行研究,以评估这项新技术的力量并预测其未来。所有这些研究都表明,生成式人工智能在企业中的日益影响力使其成为当今职场的必备技能。调查还显示,到2032年,GenAI市场预计将达到1.3万亿美元,每个人都希望成为其中一员。本文讨论了生成式人工智能在各个行业中的应用、增长和影响,以及如何参与全球变革。 什么是生成式人工智能以及它有多大? 生成式人工智能不再只是一个流行词。这种新技术,AI能够通过练习创造新内容并进行学习,已经席卷全球。GenAI工具基本上是能够根据它们接受的培训数据生成内容的大型学习模型(LLMs)。它们从训练数据中学习模式和结构,并产生遵循类似模式的输出。这些模型可以创建图像、视频、音乐、语音、文本、软件代码、产品设计等。由于目前可用的大量培训数据,这项技术的可能性是无限的。 过去几个月,该领域不断扩展,每天都在发现生成式人工智能的新应用和用例。在企业层面上,GenAI的整合已经带来了更快的产出、更好的生产力和经济增长。因此,越来越多的公司现在使用生成式人工智能来节省时间和金钱。 生成式人工智能的企业应用包括自动化、人员或机器的增强,以及业务和IT流程的自主执行。麦肯锡的报告显示,全球企业正在通过部署生成式人工智能工具来最大程度地提高生产力并将风险降至最低。公司现在投入更多资源进行生成式人工智能培训和辅导、用例选择、员工技能提升和风险控制。未来,组织将需要他们的员工精通生成式人工智能,以保持工作相关性。 生成式人工智能的商业层面 目前,GenAI市场包括模型训练基础设施、LLM推理设备、数字广告、专业软件和服务、个性化助手以及加速编码的副驾驶。尽管开发生成式人工智能工具和软件的公司是该领域的最大受益者,但这些产品的应用正在帮助各个行业获得好处。 那么,生成式人工智能有多大?根据彭博智能的一份报告,2022年GenAI市场的估值为400亿美元,而且显然随着时间的推移而增长。报告预测,由于未来十年内复合年增长率为42%,生成式人工智能市场到2032年将达到1.3万亿美元。 2023年:生成式人工智能在企业中迎来突破性一年 自2020年以来,生成式人工智能一直是Gartner人工智能炒作周期的一部分。然而,2023年是它在企业中的突破之年。尽管这项技术相对较新,但已经发展成为几乎每个行业的一个不可或缺的组成部分。 根据麦肯锡的一份全球报告,33%的领先公司已经在使用生成式人工智能,而另外25%的公司正在进行人工智能整合。报告还指出,22%的高级管理层高管使用AI工具进行工作。 随着技术的不断发展,该技术的新用途和应用进一步扩展。各个行业中所有层级的工作岗位正在自动化,最大限度地减少人为干预,并节省人工工作时间以完成更重要的任务。因此,企业正在寻找具备AI技能的人才,给他们带来竞争优势。 此外,根据麦肯锡的调查,40%的公司计划增加他们对人工智能的投资,因为随着技术的进步。这表明,虽然慢慢地,但肯定地,所有的工作都将涉及某种程度的以AI为动力的功能,我们所有人都需要为此做好准备。 企业领导对生成式人工智能的思考 全球各地的企业领导都对生成式人工智能的可能性感到兴奋,并坚信它真正是一场改变游戏规则的力量。Oracle Analytics Cloud的高级首席数据科学家Vikas Agrawal博士确认,生成式人工智能具有颠覆企业解决方案的潜力,特别是在与文本和用户界面相关的领域。谈到提升员工技能,他说:“随着人工智能工具的发展,数据科学家需要掌握增强和改进这些工具的技能,而不仅仅是运用它们。” 就此类似,Dataiku的前首席人工智能战略师Jepson Taylor表示,人工智能初创公司的成功取决于招募正确的人才。作为纽约大学人工智能硕士班的联席主办者,他预见到未来人工智能系统将能够自主编写和优化代码,为应用程序带来更高效和强大的功能。 在与Analytics Vidhya的一次采访中,Beans.ai应用人工智能主管Sandeep Singh将印度和美国的人工智能生态系统进行了比较。他表示:“印度的人工智能生态系统独特地处于快速采纳和产品化的位置,不同于湾区以研究为主的人工智能领域。” 回顾印度的行业领袖,Fractal…

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“NVIDIA 加速为企业定制生成型人工智能模型的开发”

如今,免费的开源大型语言模型(LLMs)的景象就像是一家任君选择的自助餐厅,满足企业的需求。对于开发者来说,这种丰富多样可能会让他们在构建定制的生成型人工智能应用程序时感到不知所措,因为他们需要满足独特的项目和业务需求,包括兼容性、安全性以及用于训练模型的数据。 NVIDIA AI Foundation Models 是一系列精心策划的企业级预训练模型,为开发者在企业应用中引入定制的生成型人工智能提供了快速的起步。 NVIDIA 优化的基础模型加速创新 NVIDIA AI Foundation Models 可以通过简单的用户界面或 API 直接从浏览器进行体验。此外,这些模型可以通过 NVIDIA AI Foundation Endpoints 进行访问,以便在企业应用中测试模型的性能。 可用的模型包括领先的社区模型,如 Llama 2、Stable Diffusion XL…

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MLOps 使用实施欺诈交易检测

介绍 在当今数字化的世界中,人们越来越倾向于通过在线交易和数字支付来进行交易,而不是使用现金,这是因为它的便利性。随着过渡的增加,欺诈行为也在增加。欺诈交易可以是任何类型,因为它涉及使用虚假身份或虚假信息要求钱款。这给个人和金融机构带来了重大问题。在这个项目中,我们将使用信用卡数据集来设计使用Airflow工具监控实时交易并预测其是否真实或欺诈的MLOPs模型。 学习目标 检测欺诈交易的重要性。 清理数据,转换数据集和预处理数据。 对数据集进行可视化分析以获得洞察力。 在数据科学中使用欺诈交易检测模型的实际应用。 使用Python编程语言进行欺诈交易数据分析 使用MS Azure和Airflow构建端到端的欺诈检测 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 什么是欺诈交易估计模型? 欺诈交易数据集包含来自不同来源的数据,其中包含交易时间、姓名、金额、性别、类别等列。欺诈交易估计模型是一个用于预测虚假交易的机器学习模型。该模型是在大量有效交易和欺诈交易的基础上进行训练的,以预测新的虚假交易。 什么是欺诈交易分析? 欺诈交易分析是分析过去数据集的过程。数据集分析旨在发现数据中的异常情况并找出数据集中的模式。欺诈交易分析在保护客户和减少财务损失方面起着关键作用。有不同类型的欺诈交易分析,例如基于规则的分析和异常检测。 基于规则的分析:基于规则的分析涉及创建规则来标记无效交易。例如,可以根据地理区域制定规则。 异常检测:异常检测涉及发现异常或异常的交易。例如,从新的IP地址进行的交易。 检测欺诈交易的重要性 对于企业和金融机构来说,检测欺诈交易对于保护客户免受欺诈和保护他们的资金至关重要。以下是检测欺诈交易的一些关键原因。 减少财务损失:欺诈交易给企业带来巨额财务损失,从而减少它们的利润。因此,企业检测欺诈交易变得至关重要。 维护声誉:维护声誉对于企业来说是至关重要的,因为它会导致潜在客户和顾客的流失。 保护客户和企业:欺诈交易可能对客户造成财务损失和情感影响。通过检测欺诈交易,企业可以保护客户和他们的业务。 数据收集和预处理 数据收集和预处理是开发欺诈检测模型的重要部分。一旦收集到数据,需要对数据集执行多个步骤。 数据清理:数据清理包括删除不需要的数据,例如重复数据,并填充缺失的数据值。…

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揭开拜登总统里程碑式的人工智能行政命令

在人工智能正在重新塑造全球技术格局的时代,美国通过拜登总统发布的一项全面行政命令旨在巩固其领导地位这个备受期待的举措正值一个关键时刻,全球各国正在竞相利用人工智能的承诺,同时减少其中固有的风险这项命令涵盖范围广泛,…

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亚马逊以40亿美元投资Anthropic进一步推进人工智能

亚马逊宣布向人工智能初创公司Anthropic投资40亿美元,以在人工智能竞争中占据更大份额这是最近几个月来科技巨头投资人工智能领域的最新一项高层投资,越来越多的已建立的公司都将目光投向人工智能,希望从中获得新的经济机会根据…

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