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人工智能在云迁移中的前景

在迅速发展的商业技术领域中,人工智能和云迁移已经成为颠覆和新可能性的同义词更令人印象深刻的是,越来越明显地,它们可以同时利用,以实现令人印象深刻的结果为此,让我们来看看人工智能如何革新云迁移的各个方面,… 人工智能在云迁移中的前景 阅读更多 »

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2023年就业的10个必备大数据技能

介绍 在快速发展的现代商业世界中,大数据技能已成为发掘数据潜力的必不可少的工具。本文深入探讨了在大数据领域中有效导航所需的核心能力。无论你是一个有抱负的数据科学家、经验丰富的IT专业人士还是一位商业领导者,掌握数据分析、处理和高级机器学习技术对于在当今以数据驱动的时代保持竞争力和繁荣至关重要。 什么是大数据? 当提到大数据时,指的是一大量的数据,这些数据可以是非结构化、结构化或半结构化的。文本、视频、照片和社交媒体帖子等数据格式都包括在内。这些庞大的数据量对传统的数据处理技术提出了挑战。大数据需要采用专门的存储、处理和分析设备和技术来有效处理其5个特征: 真实性 容量 多样性 速度 价值 为什么大数据很重要? 创新和产品开发:大数据通过帮助组织更好地了解客户偏好、新兴模式和市场趋势推动创新。凭借这些知识,他们可以开发出针对特定消费者需求的独特解决方案。 洞察力和决策:大数据使企业能够分析和提取海量、多样化的信息中的重要洞察。通过识别模式、趋势和相关性,企业可以进行数据驱动的决策,优化流程,并获得竞争优势。 提高效率和生产力:大数据分析帮助组织识别低效、瓶颈和流程改进的地方。通过资源配置、优化运营和供应链管理,企业可以提高效率和生产力。 风险管理和欺诈检测:大数据分析对于检测潜在危险、欺诈倾向和异常非常重要。通过实时分析大量数据,组织可以主动检测和降低威胁,确保资金交易和敏感数据的安全。 个性化客户体验:大数据帮助企业收集和分析大规模的客户数据。这些数据有助于开发有针对性的营销活动、个性化体验和定制建议,提高消费者的满意度和信任。 科学和医学进步:大数据正在改变科学研究和医学进展。通过分析大量信息,研究人员可以获得洞察,发现新药物,预测疾病爆发,并改善公共健康。 2023年大数据市场趋势 让我们来看一些有关大数据重要性的重要事实和统计数据: 全球大数据和分析市场价值为2740亿美元。 机房租用数据中心每年产生超过500亿美元的收入。 每天产生约2.5千亿字节的数据。 43%的IT决策者认为他们的IT基础设施无法满足未来的数据需求。 到2028年,医疗卫生领域的大数据分析市场可能价值792.3亿美元。 数字宇宙中包含超过44泽字节的数据。 终端用户对云计算的消费估计每年约为5000亿美元。…

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2023年超参数优化的顶级工具/平台

超参数是用于调节算法在创建模型时的行为的参数。这些因素无法通过常规训练来发现。在训练模型之前,必须对其进行分配。 选择产生最佳性能的超参数组合的过程被称为机器学习中的超参数优化或调整。 根据任务的不同,有几种自动优化方法,每种方法都有其优点和缺点。 随着深度学习模型的复杂性增加,用于优化超参数的工具数量也在增加。对于超参数优化(HPO),通常有两种类别的工具包:依赖云计算资源的开源工具和服务。 下面展示了用于ML模型的顶级超参数优化库和工具。 贝叶斯优化 基于贝叶斯推断和高斯过程,一种名为BayesianOptimisation的Python程序使用贝叶斯全局优化来找到未知函数的最大值,迭代次数最少。这种方法最适用于高成本函数优化,其中在探索和开发之间取得正确平衡至关重要。 GPyOpt GPyOpt是一个基于贝叶斯优化的Python开源包。它使用GPy构建,GPy是一个用于建模高斯过程的Python框架。该库可以创建湿实验、自动设置模型和机器学习方法等。 Hyperopt Hyperopt是一个用于串行和并行优化的Python模块,可以包含条件、离散和实值维度的搜索空间。对于希望进行超参数优化(模型选择)的Python用户,它提供了并行化的技术和基础设施。该库支持的贝叶斯优化技术基于回归树和高斯过程。 Keras Tuner 使用Keras Tuner模块,我们可以找到机器学习模型的理想超参数。该库包含了HyperResNet和HyperXception两个预构建的可自定义的计算机视觉程序。 度量优化引擎(MOE) 度量优化引擎(MOE)是一个用于最佳实验设计的开源黑盒贝叶斯全局优化引擎。当评估参数需要时间或金钱时,MOE是一种有用的系统参数优化方法。它可以帮助解决各种问题,例如通过A/B测试最大化系统的点击率或转化率,调整昂贵批处理作业或机器学习预测方法的参数,设计工程系统或确定实验的理想参数。 Optuna Optuna是一个用于自动超参数优化的软件框架,非常适用于机器学习。它提供了一个用户API,具有命令式、按运行定义搜索空间的设计,可以动态构建超参数的搜索空间。该框架提供了许多库,用于平台无关的架构、简单的并行化和Pythonic的搜索空间。 Ray Tune Ray Tune是一个用于耗时任务(如深度学习和强化学习)的超参数优化框架。该框架具有多种用户友好的功能,包括可配置的试验变体创建、网格搜索、随机搜索和条件参数分布,以及可扩展的搜索算法实现,包括Population Based Training(PBT)、Median…

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在Amazon SageMaker Studio中使用VPC互连配置Amazon Redshift集群的跨账户访问

随着云计算的出现,随着计算能力和数据的普及,机器学习(ML)现在正在对各个行业产生影响,并且成为每个企业和行业的核心部分亚马逊SageMaker Studio是第一个完全集成的机器学习开发环境(IDE),具有基于Web的可视界面您可以执行所有机器学习开发[…]

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2023年机器学习模型的顶级合成数据工具/初创公司

有意创建的信息,而不是实际事件的结果,被称为合成数据。合成数据是通过算法生成的,并用于训练机器学习模型、验证数学模型,并作为测试生产或操作数据测试数据集的替代。 使用合成数据的优点包括在使用私有或受控数据时减轻限制,根据无法满足准确数据的特定情况调整数据要求,并为DevOps团队生成用于软件测试和质量保证的数据集。 尝试复制原始数据集复杂性时的限制可能会导致差异。完全替代准确数据是不可能的,因为仍然需要准确的数据来生成实际的合成信息示例。 合成数据有多重要? 开发人员需要大量细致注释的数据集来训练神经网络。当神经网络具有更多多样化的训练数据时,通常更准确。 问题在于编制和确定可能包含几千到数千万个项目的数据集需要大量的工作,并且经常是不可承受的。 现在出现了虚假数据。AI.Reverie的联合创始人保罗·瓦尔博斯基认为,从标注服务中获取的一张图片可能需要6美元,但可以以6美分的价格合成生成。 节省金钱只是个开始。瓦尔博斯基继续表示,通过确保您拥有数据的多样性以准确反映现实世界,合成数据对于处理隐私问题和减少偏见至关重要。 合成数据集有时优于现实世界的数据,因为它们可以自动进行标记,并且可以有意地包含罕见但关键的边角情况。 合成数据初创公司和企业名单 Datagen 成立于2018年的以色列公司Datagen获得了2200万美元的资金,其中包括去年2月的1850万美元A轮融资,这是该公司的正式亮相。由于它主要专注于逼真的视觉模拟和自然世界的重建,尤其擅长人体运动,Datagen将其特殊风格的合成数据称为“模拟数据”。Datagen使用生成对抗网络(GANs),这是一种越来越常见的人工智能方法,与许多处理合成数据的其他企业一样。它类似于计算机棋局中的两个系统之间的游戏,但一个系统生成虚假数据,而另一个系统评估结果的真实性。该公司将GANs与称为强化学习人形动作技术和超级渲染算法的东西相结合,在物理模拟器中进行研究开发。 Datagen的目标行业包括零售、机器人技术、增强和虚拟现实、物联网和自动驾驶汽车。以一个Amazon Go店铺为例,它的计算机视觉系统监视购物者,以确保没有人带走任何物品。 Parallel Domain 模拟自动驾驶车辆的环境可能是当今最常见的应用案例之一。这是Parallel Domain的主要业务领域,这是一家成立于2017年的硅谷初创公司,我们之前已经对其进行了介绍。自那时以来,该公司已经筹集了大约1390万美元的资金,其中包括去年年底的1100万美元A轮融资。丰田可能是其最重要的支持者和客户。该公司致力于教育自动驾驶汽车如何避免伤害人员,为其合成数据平台专注于一些最具挑战性的用例。最近,该公司与丰田研究院合作开发了一种使用合成数据教授自主系统对象永恒性的方法。尽管由于Parallel Domain的影响,现在AI可以在物体暂时消失时仍然追踪物体,但当前的感知系统仍然像孩子玩捉迷藏一样。此外,该公司还向公众提供了用于完全注释的合成相机和LiDAR数据集的数据可视化工具。该公司为自动无人机交付和自动驾驶提供人工训练数据。 Mindtech 成立于2017年的英国公司Mindtech筹集了约650万美元的资金。就在上个月,该公司完成了325万美元的种子轮融资。其中一位著名的投资者是In-Q-Tel,这是一家美国政府组织,为具有帮助像CIA这样的组织的潜力的创新提供资金。因此,这就是它。Mindtech开发的模块化工具Chameleon允许用户使用逼真的3D模型即时创建无限数量的场景和情境。根据该公司的说法,Chameleon专门设计为帮助其客户开发“理解和预测人类互动”的AI系统。除了向间谍机构提供服务外,Mindtech还向零售、智能家居、医疗保健、交通运输和机器人技术行业提供产品和服务。 合成人工智能 2019年初创公司合成人工智能在四月份与iRobot(IRBT)进行了450万美元的种子轮融资,可能是为了推进其智能家居机器人吸尘器的发展。与Datagen一样,合成人工智能使用生成对抗网络(GAN)与计算机生成图像(CGI)技术,这种技术几乎应用于每一部现代电影中,用于构建合成人类。该公司的首款产品FaceAPI允许公司为智能助手、远程会议、驾驶员监控和智能手机面部验证创建更强大的人工智能面部模型。为了增强人工智能模型在代表各种面部类型方面的能力,合成人工智能在六月份发布了4万个原始高分辨率的3D面部模型。 Oneview OneView是一家以色列初创公司,成立于2019年,融资350万美元。该公司的主要目标是为从卫星和航空照片中生成地理情报的人工智能算法提供人工数据。这些视图经常涵盖地球上的大片区域,包括城市、机场、港口和其他建筑物。OneView使用开源数据映射服务OpenStreetMap的实际数据来创建合成数据集的基础模型。该公司只需将2D图像转换为多次渲染的3D图像,以模拟各种情况,包括对象、天气、光照等等。您可以在此处了解更多关于该过程的信息。…

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阿里巴巴推出了一种新的人工智能工具,可以根据文本输入生成图像

今天,技术巨头阿里巴巴正式推出了备受期待的人工智能工具同一万象据报道,它可以通过文本输入生成图像有趣的是,该人工智能允许用户输入中文和英文提示来生成图像样式包括从素描风格到3D风格的一切…

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机器学习洞察总监【第四部分】

如果您有兴趣更快地构建ML解决方案,请访问:hf.co/support 今天! 👋 欢迎回到我们的ML洞察系列的总监!如果您错过了之前的版本,您可以在这里找到它们: 机器学习洞察总监[第1部分] 机器学习洞察总监[第2部分:SaaS版] 机器学习洞察总监[第3部分:金融版] 🚀 在这第四部分中,您将听到以下顶级机器学习总监对机器学习对各自行业的影响的看法:Javier Mansilla,Shaun Gittens,Samuel Franklin和Evan Castle。所有这些人目前都是拥有丰富领域洞察的机器学习总监。 免责声明:所有观点均来自个人,与任何过去或现在的雇主无关。 Javier Mansilla – Mercado Libre的机器学习市场科学总监 背景:经验丰富的企业家和领导者,Javier是Machinalis的联合创始人和首席技术官,自2010年以来一直致力于构建机器学习(是的,在神经网络突破之前)。当Machinalis被Mercado Libre收购时,这个小团队发展成为一个拥有超过10,000名开发人员、影响近1亿直接用户的技术巨头,使机器学习成为其能力。每天,Javier不仅领导他们的机器学习平台(NASDAQ MELI)的技术和产品路线图,还领导他们的用户追踪系统、AB测试框架和开放源代码办公室。Javier是Python-Argentina非营利性组织PyAr的积极成员和贡献者,他喜欢与家人和朋友一起度过时间,喜欢Python、骑自行车、足球、木工和慢节奏的自然假期! 趣闻:我喜欢阅读科幻小说,我的退休计划包括重新开始写短篇小说的少年梦想。📚 Mercado Libre:拉美最大的公司,也是该大陆的电子商务和金融科技无处不在的解决方案…

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Inflection AI 获得由科技巨头和行业巨头领导的 13 亿美元融资

人工智能初创公司Inflection AI在其增长轨迹上迈出了巨大的一步在推出他们的首个名为Pi的聊天机器人不到两个月后,福布斯报道称,总部位于帕洛奥图的人工智能公司已获得了惊人的13亿美元的融资这笔巨额投资由微软、英伟达和另外三家公司领头

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通过数据清洗提升数字化转型指南

数字化转型是现代企业的关键,它使企业能够在快速发展的数字化环境中适应和蓬勃发展为了充分利用数字化转型的好处,组织必须依赖准确可靠的数据然而,许多公司在数据质量方面存在问题,这可能阻碍他们的数字化转型努力本文是一份指南,旨在通过数据清洗来增强数字化转型

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数据科学与统计学的区别

介绍 随着Indeed上数据科学家岗位的增长率达到256%,数据科学已成为行业的热门词汇。在各个领域对数据科学角色的需求不断增长,导致大众选择专业学位和培训计划来学习数据科学。企业和政府广泛使用数据来做出重要决策并规划未来的投资和活动。然而,在数据科学中,统计学的步骤对决策起到同等重要的作用。 想知道哪一个更有用-数据科学还是统计学? 让我们来探讨一下! 什么是数据科学? 数据科学是对数据进行分析以获取重要的业务见解。它包括多个学科,如统计学、人工智能、数学和计算机科学。这些学科帮助分析大量的数据。数据科学家利用他们的知识来找到解决问题的方法,弄清楚为什么会发生这个问题,可以预期什么,还能实现什么。 今天许多行业都使用数据科学来预测消费者的模式和趋势,发现新的机会。它帮助企业在产品开发和销售方面做出明智的决策。它也作为一个改进流程和检测欺诈的学科。政府也使用数据科学来提高公共服务的效率。 什么是统计学? 统计学是一门应用科学,涉及收集和分析数据以发现模式和趋势,消除偏见,并帮助决策。它是商业智能的一个特征,包括收集和分析商业数据并呈现趋势。 企业可以通过统计评估在许多方面受益,例如识别表现最佳的产品线,识别表现不佳的销售人员,了解收入增长在不同地区的变化情况。 预测建模可以从使用统计分析方法中受益。统计分析工具使企业能够深入研究,查看更重要的细节,相比于只显示可能受到各种外部事件影响的简单趋势预测。 数据科学 vs 统计学 数据科学和统计学之间的主要区别如下: 数据科学 统计学 它基于科学计算方法。它使用统计学和应用数学从大数据中获得新的信息。 统计学是对数据的研究。它应用统计函数和算法来确定数据的值。 它应用于解决与数据相关的问题。 统计学用于设计和制定基于数据的现实世界问题。 它从原始或结构化数据中提取见解。 它计划数据收集、分析和表示以进行进一步的研究。 数据科学的应用领域包括医疗系统、金融、欺诈检测和市场分析。 统计学的应用领域包括贸易和商业、人口研究和物理科学。…

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什么是数据管理,为什么它很重要?

介绍 数据在商业世界中扮演着至关重要的角色。可以说,没有数据分析、预测和精细规划,很难想象这个世界。95%的C级高管认为数据是业务战略不可或缺的一部分。毕竟,这需要深入了解,释放出更大的可能性,这对任何组织来说都是改进决策必不可少的。但要拥有这一切,你必须了解数据管理在其中不可或缺的作用。什么是数据管理?继续阅读,了解所有相关内容! 组织中的数据管理是什么? 数据管理是为组织的数据分析操作收集、组织、转换和存储数据的过程。该过程仅确保各种目的(如获取见解和规划营销活动)的干净、良好管理的数据。当数据易于查找、可视化和调整时,它有助于组织获得可操作的见解,并做出知情的决策。 关键组成部分和目标 有效的数据处理和控制是数据管理的几个组成部分和目标的产物,其中每个因素都鼓励特定的计划或下一步行动。因此,现在你已经知道了它是什么,以下是不同的方面和目标,它们将其实践付诸行动: 数据质量 确保数据的质量和准确性是主要目标之一。这涵盖了实施过程和控制来验证和清理数据、识别和纠正错误以及消除不一致的记录。高数据质量标准增强了准确信息的可靠性,有助于决策、报告和分析。 数据安全 谈到数据管理是什么,就不能不提安全。防止未经授权的访问、侵犯和丢失数据是数据管理的重要目标。这包括实施安全措施,如加密、用户身份验证、访问控制和数据备份策略。保护数据使组织能够保持客户的信任、遵守数据保护法规并应对潜在风险。 数据治理 数据治理意味着在组织内部管理和控制数据资产。它旨在建立定义管理数据的角色、责任和流程的政策、程序和框架。实行数据治理的组织比不实行数据治理的组织更有信心(增加了42%)。它包括定义数据所有权、建立数据标准并确保遵守法规。 数据可访问性 在数据管理中,一个很好的关注点是确保数据易于授权用户访问和使用。组织建立高效的数据存储和检索机制,实施数据归档和备份策略,并优化数据基础设施和系统,使可用性和可访问性变得简单。这导致了提高运营效率和改进决策。 数据管理生命周期 数据管理生命周期是在不同阶段管理数据。它涵盖了各种实践,以发挥数据的最大潜力。下面是生命周期的概述: 数据收集:在基础阶段,从各种来源(如内部系统、外部合作伙伴或公共存储库)收集数据。可以执行数据质量检查和验证过程,以确保数据的准确性和完整性。 数据存储:现在,数据已经收集完毕,是时候存储和组织数据了。这个阶段涉及确定适当的数据存储工具和技术、数据库设计、数据建模和索引策略。此阶段还实施数据安全措施,如访问控制和加密。 数据转换:往往需要将数据集成和转换为全面的格式,以进行适当的分析。此DMLC阶段包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据丰富流程。 数据归档:在数据发挥其主要作用后,最好将其归档或保留以供将来使用或遵守合规要求。此过程涉及制定数据保留政策、确保存储期间的数据安全以及实施不同的长期数据保留策略。 数据处理:数据不再需要了吗?它已经完成了它的目的吗?如果是,那么现在就是时候舍弃它了。在最后阶段,组织处理不相关的数据,这主要是为了保护隐私和遵守数据保护法规。 关键概念 在数据管理中,有各种重要的概念结合在一起,以确保组织、处理和利用数据的有效性。以下是四个基本概念: 数据治理 数据治理涉及组织内数据资源的整体管理。它包括定义数据政策、设置数据标准、维护数据质量和完整性以及分配责任。…

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毕业后应该做什么?

在完成Btech学位之后该做什么?这个普遍的问题困扰着所有的大四学生和刚毕业的学生。虽然许多人选择传统的职业道路,但有些人决定研究和探索新领域的职业。通过探索更多的选择,关注技能发展,不断学习并跟上不断发展的技术,个人可以在快节奏的Btech毕业后的旅程中蓬勃发展。在本文中,我们涵盖了Btech毕业后最佳的职业选择。 Btech毕业生的传统职业道路 工程师职位 软件工程师/开发人员:计算机科学Btech毕业的软件工程师参与在线和移动应用程序的开发,数据库管理和软件架构。 硬件工程师:硬件工程师创建、开发和测试计算机硬件组件,确保其最佳运行。 机械工程师:他们在各种行业中开发、分析和构建机械系统,如产品设计、机器人、工业机械等。 电气工程师:他们规划、开发和维护发电、电子、通信和可再生能源系统。 土木工程师:他们规划、设计、建造和维护基础设施项目,保持结构完整性、安全性和环境可持续性。 航空航天工程师:他们负责设计、开发和测试飞行器、航天器和相关技术。 化学工程师:他们在广泛的行业中创建和管理过程,包括石油化工、制药、环境工程和材料科学。 环境工程师:他们为环境保护、可持续性和废物管理提供解决方案,同时保证符合法规。 高等研究和研究 MTech或ME: Btech毕业生可以追求MTech或ME等研究生学位,其中包括研究机会、高级课程和工程专业。 MS: Btech毕业生可以获得工程硕士学位,专注于研究、课程、合作和论文完成。 博士: 对研究感兴趣的Btech毕业生可以申请博士项目,他们将专注于工程领域,撰写博士论文,并与导师和研究人员合作。 研究奖学金:研究机构和大学为Btech毕业生提供奖学金和教学机会,提供财务支持和教学机会。 与工业合作:为了获得实践经验和行业曝光,Btech毕业生可以参加面向行业的研究项目,与公司或研发中心合作。 技术政府工作 印度工程服务(IES):印度工程服务考试由印度铁路和UPSC管理,吸引Btech毕业生在政府部门如中央工程服务、水利工程服务和电力工程服务等工程职位。 PSUs: PSUs(公共部门企业)在工程、项目管理、研究和发展等技术职位上聘用Btech毕业生,其中包括BHEL、ONGC、NTPC、IOCL和HAL等组织。 国防领域:…

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人工智能如何改变汽车工业?

现在,您可能正在加快步伐迎接飞行汽车成为现实的日子,但您也会想象成为自动驾驶汽车的乘客。人工智能(以及特斯拉和Waymo)将这个快速而迷人的概念转化为现实。然而,AI在汽车行业中的潜力并不仅局限于自动驾驶汽车。它涉及许多功能,解锁所有人的舒适度:汽车制造商、驾驶员和乘客。我们将深入探讨这是如何发挥作用的。 汽车行业中的AI是什么? 汽车工业中的AI意味着在汽车世界的多个领域中实施人工智能技术。各种AI技术,如机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)和计算机视觉,有助于将人工智能集成到汽车工业中,旨在实现更好的驾驶体验。在AI汽车世界中,这些技术自动化许多任务,如路线规划、导航、停车等,同时提高效率和安全性。 为什么我们需要汽车行业中的AI? 从设计和制造到生产和售后,将AI集成到汽车工业中已经开始了,而且有许多原因可以成为某些异常舒适、安全和快速的开端。请继续阅读以下人工智能在汽车工业中的一些关键优势: 提高安全性 在汽车中使用AI启用先进的驾驶员辅助系统(ADAS),改善道路安全性前景光明。AI算法可以分析传感器数据以实时识别潜在危险,从而降低事故风险。自动紧急制动和车道保持辅助是AI汽车环境中的功能,可实现即时监测和更安全的驾驶体验。 自动驾驶 自动驾驶汽车是AI的产物,自动驾驶汽车已经引起足够的关注。这些汽车使用AI技术的集成来帮助理解周围环境,实现快速决策,并在没有人类干预的情况下驾驶。称之为现象或革命,AI在自动驾驶汽车中表明了更少的人为错误、更有条理的交通流和无法驾驶的人士的可访问性。特斯拉Model 3、沃尔沃XC40、宝马iX和雷克萨斯LS是最近和高科技的自动驾驶汽车。 提高效率 汽车行业中的AI可以最小化交通拥堵并优化燃油效率。无人驾驶车辆可以帮助燃料经济性下降10%。人工智能算法分析道路条件和交通模式以建议最佳车辆路线,降低燃油消耗和排放。此外,AI驱动的智能交通管理系统可以控制流量以管理拥堵。 另请阅读:zPod,印度的第一辆AI驱动的自动驾驶汽车 自动驾驶汽车中的AI应用 在汽车工业中使用各种人工智能技术为汽车带来了巨大的可能性。以下是AI汽车技术的应用,为汽车行业的未来驾驶带来了轻松: 高级驾驶员辅助系统(ADAS) AI是各种ADAS功能的动力源,包括车道保持辅助、自动紧急制动、自适应巡航控制和泊车辅助。这些系统利用AI算法和传感器来监视车辆周围环境,识别潜在危险,并协助驾驶员轻松实现无碰撞驾驶、泊车等。 自动驾驶和自动驾驶汽车 AI已经因为为世界引入自动驾驶汽车而受到欢迎。该技术引入了机器学习算法、计算机视觉和传感器融合技术,以了解车辆周围环境、实时决策并管理整个驾驶范围内的汽车。自动驾驶车辆正在加速重新定义交通运输、增强道路安全、减少事故并改善交通流。 传感器融合和感知系统 传感器融合收集来自摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器等传感器的数据,以创建对车辆周围环境的集体理解。AI算法处理传感器数据并将其集成以检测对象并预测行为,从而帮助实时做出明智决策。这些系统激活高级驾驶员辅助功能,包括自适应巡航控制和行人检测,从而实现高效的驾驶体验。 路径规划与导航 路径规划和导航是汽车工业中人工智能的重要方面。它包括了感知、定位和避碰等组件,以指导优化路线。 车辆安全与预测性维护的人工智能 风险评估和决策是预测性分析在每个行业中的强大成果,而在增强驾驶员安全方面,汽车行业也不遗余力地利用这种人工智能技术。…

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网络安全与数据科学:哪个是更好的职业选择?

介绍 网络安全和数据科学已经成为当今快速变化的数字环境中的强大力量,带来了令人兴奋的职业前景和产生巨大影响的能力。这些领域的专业人员备受追捧,因为企业需要帮助保护其敏感数据并利用大数据的潜力。但是重要的问题仍然存在:应该选择哪条路线?网络安全和数据科学哪个更好?让我们一起来探讨网络安全与数据科学领域,剖析它们的细微差别,对比它们的技能集,研究它们的职业道路,并最终确定更好的职业道路。 所以,系好安全带,准备穿越充满创新的网络安全与数据科学交叉路口,这里是技术、创造力和机会的聚合地。 什么是网络安全? 网络安全的目标是保护计算机系统、网络和数据免受未经授权的访问、盗窃或损坏。网络安全专家负责发现漏洞,采取预防措施,发现和处理安全事件,并制定风险缓解计划。他们的工作范围包括网络安全、数据安全、应用程序安全和事件响应。 什么是数据科学? 相比之下,数据科学旨在从大量结构化和非结构化数据中获取洞见、模式和重要信息。数据科学家使用统计分析、机器学习和各种算法来解决复杂问题、做出数据驱动的决策和创建预测模型。他们使用编程语言、统计工具和可视化技术来提取有用信息并产生实用洞见。 技能集比较 为了评估数据科学与网络安全作为职业道路的适宜性,了解每个领域所需的必要技能集是至关重要的。 网络安全所需的技术技能 网络安全专业人员需要扎实的操作系统、网络协议和安全概念基础。他们应该了解入侵检测、渗透测试、加密、漏洞评估和事件响应等方面。 此外,了解安全工具和监管合规框架也是必要的。 数据科学所需的技术技能 数据科学家必须精通 Python、R 或 SQL 等编程语言。他们需要扎实掌握大数据技术、数据可视化、机器学习技术和统计学。实际的数据科学工作还需要熟练掌握特征工程、探索性数据分析和数据处理等方面的技能。 重叠的技能和可转移的知识 虽然网络安全与数据科学具有明显的技术技能要求,但也存在重叠和可转移的知识领域。两个领域都需要扎实的数学基础、问题解决、批判性思维和分析能力。 此外,编程和处理大型数据集的熟练程度在两个领域中都非常有价值。 教育背景和培训 网络安全专业人员的学术资格和认证 在计算机科学、信息技术或相关学科方面有学历背景的人适合从事网络安全工作。但是,诸如认证信息系统安全专业人员(CISSP)、认证道德黑客(CEH)和认证信息安全经理(CISM)等专业证书可以提高就业机会并证明专业素养。 数据科学专业人员的学术资格和认证…

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直播自台北: NVIDIA CEO 发布面向各行业的 Gen AI 平台

在疫情以来的首次现场主题演讲中,NVIDIA的创始人兼CEO黄仁勋今天在台北举行的COMPUTEX大会上宣布了一些平台,这些平台可以帮助公司乘风破浪,参与到一波历史性的生成式人工智能浪潮中,这个浪潮正在改变从广告到制造业再到电信等行业。 “我们回来了,”黄仁勋在他的家中厨房进行了几年的虚拟主题演讲之后在舞台上大声喊道。“我已经有将近四年没有公开演讲了–祝我好运!” 他向约3500名观众演讲了近两个小时,介绍了加速计算服务、软件和系统,这些都使新的商业模式成为可能,也让现有的商业模式更加高效。 “加速计算和人工智能标志着计算机的重新发明,”黄仁勋说道,他在过去一周在家乡的旅行每天都被当地媒体追踪报道。 为了展示它的强大,他使用了他所在的巨大的8K墙,展示了一个文本提示,生成了一首主题歌,可以随意地唱,就像任何卡拉OK歌曲一样。黄仁勋偶尔用他的家乡语言和观众开玩笑,并短暂地带领观众唱了这首新歌。 “现在我们处于一个新的计算时代的临界点,加速计算和人工智能已经被全球几乎所有的计算和云计算公司所接受,”他说道,指出现在有40,000家大型公司和15,000家初创公司使用NVIDIA技术,去年CUDA软件下载量达到2500万次。 主题演讲的重要新闻公告 Grace Hopper提供大内存超级计算机,用于生成式人工智能。 模块化参考架构可以创建100多个加速服务器变体。 WPP和NVIDIA在Omniverse中创建数字广告内容引擎。 SoftBank和NVIDIA在日本建立5G和生成式人工智能数据中心。 网络技术加速基于以太网的人工智能云。 NVIDIA ACE for Games利用生成式人工智能为角色赋予生命。 全球的电子制造商都在使用NVIDIA人工智能。 企业人工智能的新引擎 对于需要最佳人工智能性能的企业,他推出了DGX GH200,一个大内存人工智能超级计算机。它使用NVIDIA NVLink将多达256个NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片组合成一个单一的数据中心大小的GPU。…

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分享一个我常用的直接安装(不用U盘)正版win10的方法

由于本人电脑是某船,加上win10的自动更新,导致我的电脑经常无故开不了机,于是学了一些关于重装系统的方法,下面就给大家分享一个可以直接安装正版win10的方法。 首先介绍一下: (1)此系统为官网原版系统(三合一),即包含教育版、企业版和专业版。 (2)安装系统仅C盘(包含了电脑桌面)数据会全部清空,安装系统前请自行备份。 win10 64位下载连载:https://pan.baidu.com/s/1EN6yIvPHw4SRWHTE6Ji2tg 提取码:oahb 里面包含了系统镜像、激活工具和解压软件。需要下载的是下图中的三个压缩文件。 1、打开下载的文件夹,鼠标右击“windows_10_multi-edition_x64”,选择“解压到当前文件夹”。 2 、 解压完成后,鼠标右击“setup”,选择“以管理员身份运行”。 3、再点击“是”,允许对计算机进行更改。 4、对获取重要更新,勾选“不是现在”,点击“下一步”。 5、选择需要安装的版本点击“下一步”。注:你可能无法选择版本,系统会根据你之前使用的版本自行选择;若系统推荐的版本不是你想装的版本建议使用U盘安装。 附上windows10各版本介绍。 (1)Win10专业版:以家庭版为基础,适用于电脑爱好者以及技术人员的使用,相较于Win10主页,它增加了支持远程和移动办公,保护敏感的企业数据,使用云计算技术。另外,它还拥有Windows Update for Business功能,微软表示该功能可以降低管理成本、控制更新部署,让用户更快地获得安全补丁软件。 (2)Win10企业版:基于专业版,适合大型企业使用。它增加了对企业用户长期服务的支持,以及对微软批量授权客户的设备、身份、应用程序和敏感企业信息的现代安全威胁的高级功能。用户可以选择部署新技术,包括使用Windows Update for business。它没有边缘浏览器,无法获得功能更新,用户也无法免费升级到windows 10企业版。这个版本只能通过Vol渠道发布,普通消费者不能直接购买。…

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阿里巴巴:支持东京奥运推迟

北京时间3月24日晚,国际奥委会(IOC)宣布,原定于2020年7月在日本东京开幕的夏季奥运会将推迟至2021年举行。阿里巴巴集团表示,非常时期要有非常担当,阿里巴巴作为东京奥运会全球合作伙伴,完全理解和支持这一决定。“我们期待全球共克时艰,让奥运之火成为希望和人类命运与共的象征。”   阿里巴巴表示,新冠肺炎疫情在全球持续蔓延,阿里巴巴公益基金会和马云基金会已紧急向全球近百个国家捐助了医疗物资和设备。同时,阿里巴巴发起了一系列数字化抗疫解决方案,协助研究机构、医疗组织和政府应对疫情,并向全球开放数字化能力,分享中国抗疫经验。阿里巴巴作为全球独家的奥运会云计算和电子商务平台服务合作伙伴,是东京奥运会14家全球合作伙伴之一,致力于通过多方合作将奥林匹克赛事带入数字化时代。   阿里巴巴表示,虽然赛事延期,但此刻全球共同抗击疫情,正是奥运精神倡导的“和平、友谊、团结”的最好诠释。在用数字化能力支持全球抗击疫情的同时,阿里参与的各项奥运筹备工作将继续推进。   一段时间以来,阿里巴巴团队全面开放云计算等数字化能力,参与了超过10个奥运项目工作,涵盖赛事支持、赛事推广等方面,致力于将东京奥运会打造成为历史上最具有数字化特色的奥运会。   今年1月,阿里在东京成田机场启动“阿里云画廊”创意活动,为本地艺术家提供平台,展示他们运用云技术创作的数码艺术。这是阿里希望以奥运为平台,通过科技助力年轻一代开创未来的表示。   稿源:环球网

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当年十亿年薪的中国打工皇帝,如今给自己开50万

2011年4月27日,南京林业大学的报告厅里正在举办一场讲座,现场火爆,过道上都挤满了学生。 讲座内容,是主人公辉煌的人生经历: 普通家庭出身,1980年考上北京邮电学院,先后在中国、日本和美国获得物理学学士、电子工程学硕士和计算机科学博士学位; 白手起家打拼到微软中国区总裁,并以终身荣誉总裁身份离开微软,出任盛大集团总裁;后以10亿薪酬跳槽到新华都当CEO…… 这场讲座的主题叫: 我的成功可以复制 演讲人:唐骏。 现场的大学生们又鼓掌又欢呼。就在演讲快要收场时,坐在演讲台上的一个姑娘突然站起来,走到唐骏旁边,拿起讲台上的话筒: 我是南京大学的学生,幸亏你没有来南京大学,因为南京大学的学生不会像南京林业大学的学生那样配合! 演讲的主题叫我的成功可以复制,我觉得唐骏先生的成功不仅可以复制,还可以复印! 01 演讲台上的唐骏老师,还有个兼职身份:作家。 2008年到2010年,他三年出了四本自传,署名都是自己。 分别叫《唐骏日记:价值10亿的人生修炼》、《跟唐骏学管理》、《唐骏:我的商业逻辑》、《我的成功可以复制》。 在书里,他的成功经历相当励志,俨然一副当代小镇青年天才励志史。 唐骏老师说,他1962年出生在江苏常州,文革结束后的1980年考上了北京邮电学院,1985年到日本名古屋大学留学,1990年去美国。 去美国之后,获得了他整个求学经历中最晃眼的学历:美国美国加州理工学院计算机科学博士。校友有钱学森。那可是能顶五个师的科学大师。 唐骏老师追起姑娘来也很有一套。他也知道自己的长相不敢恭维,却偏要迎难而上,追校花。 他给校花连写两封情书,可想而知都是石沉大洋。第三封情书里,他写道: 我知道你不喜欢我。我不要求你做什么,我只要求你让我默默地喜欢你就好了。 结果,校花就被他感动了,成了他的妻子。 唐骏老师还有更惊人的成绩: 1992年,他结合自己在计算机和音乐两方面的特长,发明了卡拉OK打分机,8万美元卖给了韩国三星;发明了大头贴照相机,50万美元卖给了日本一家公司。 1994年,他以倒数第一名的成绩进入微软,8个月就当上了部门经理,十年做到微软中国总裁。 在微软内部,他深受比尔盖茨赏识,凭借着自己努力和天分研发出了Windows软件的新一代基本开发模式,成为Windows…

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网文之王:起点中文网的17年修仙记

那天,阅文集团的高级副总裁,起点中文网的创始人林庭锋告诉我个“小秘密”。 他说自己现在每天依然会捧着手机看上至少三四个钟头的网络小说,他还说,“不是为了工作,就是爱看”。 “都身价好多个亿的霸道总裁了,还成天‘沉迷’网络小说?我信你个鬼!”,我怀疑他在贩卖情怀,但没有证据。 哪知,他真的点开手机让我看。 “《全球高武》读至最新1039章……” “《召唤梦魇》读至最新372章……” “……” 不知为何,我突然想到乔布斯的一个小故事。(请忽略我当场被打肿的脸) 苹果发布第一代 iPod 时,有人问乔布斯,市面上已经有辣么多音乐播放器,你为啥还做? 乔布斯说:“我们热爱音乐,做自己热爱的事业总是美好的。” 起初看到这段,我也以为乔布斯是忽悠记者,可后来种种迹象表明,他的确是个音乐迷,还是鲍勃迪伦的铁杆粉。 中国网络文学在近二十年的跨度里发生了翻天覆地的变化,但是在大多数时间里,起点中文网都站在行业巅峰。 起初我不明白这群人为什么能像披着主角光环一样所向披靡,哪怕跌入谷底也能绝境重生。林庭锋掏出手机时,我好像懂了。 热爱给人力量。 1 2003年夏天,林庭锋四处借钱无门,决定抵押掉老家的房子。 彼时,他和几位网友创办一年多的小说发布平台“起点中文网”正遭遇生死关头,急需100万元来打开局面。 100万,在当时够买上海好几套房,但与之后来产生的影响相比,可忽略不计。林庭锋一行人此时没意识到自己正站在中国网络文学发展史的分叉路口,一场变革将因他们而起。 故事还得从一年前说起。 重度小说迷林庭锋在“榨干”家附近所有租书店后,把目光瞄向互联网。 怎奈当时中国网络文学的萌芽也刚刚探出头,好作品并不多,由于“胃口”太大,林庭锋很快又陷入“无书可读”的饥渴状态。 他和几位境遇类似的网友在QQ聊天室相遇,惺惺相惜情不自禁,便决意一起创建一个小说发布网站,起名“起点中文网”。一来给自己解馋,二来也有“大庇天下书迷俱欢颜”之意。 一年多时间里,几人素未谋面,仅靠网络沟通却分工明确。…

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