-
经验共享 如何在自己的创业中，用上GPT-3等AI大模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-04 热度：157
随着机器学习技术的逐渐成熟并从学术走向工业，支持大规模机器学习所需的方法和基础设备也在不断发展。利用这些进步对初创公司来说机遇与风险并存几乎所有初创公司，都以各种方式利用机器学习来竞争各自的市[详细]
-
航空航天类专业解读 智能飞行器科技
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：65
航空航天类专业解读 智能飞行器科技： 一、智能飞行器技术专业是什么？ 智能飞行器技术属于航空航天类专业，基本修业年限为四年，授予工学学士学位。智能飞行器技术专业为服务国家在智能飞行器技术领域对高素质专业的人才需求，培养具有扎实的数学、力学、[详细]
-
比亚迪公布车辆面部识别系统专利 处理3D摄像设备应用不便问题
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：74
昨日，比亚迪公开了一种面部识别系统及车辆专利，公开号为 CN114120484A。 专利摘要显示，该发明提供了一种面部识别系统及车辆，解决现有 3D 摄像设备体积过大应用不便的问题，包括 3D 模块和控制器模块。 3D 模块与所述控制器模块连接，所述控制器模块包[详细]
-
元宇宙概念火爆，虚拟数字人变重要载体
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：126
2022年不仅是元宇宙元年，更是虚拟数字人元年。由于人们对虚拟内容需求增加、消费级VR硬件快速发展，使得虚拟数字人也进入快车道。通俗来讲，虚拟数字人是指具有数字化外形的虚拟人物。与具备实体的机器人不同，虚拟数字人普遍依赖显示设备存在，要通过手[详细]
-
深度合成科技是进步还是危害？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：152
近年来，视频换脸、合成语音、修复影像、虚拟数字人等越来越频繁地出现在社交娱乐、影视制作、教育、广告营销等领域，发展出多元化的商业应用。这些应用的背后，是深度合成技术的广泛应用。据统计，2021年新发布的深度合成视频的数量较2017年已增长10倍以[详细]
-
从百度的AI至AI的百度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：173
百度就是一家搜索引擎公司这一传统认知正在被以下几点所打破：智能云和智能驾驶等其他业务增长强劲；AI创新业务表现越来越亮眼；长期的研发投入已等来了回报期。 百度发布2021年四季度及全年未经审计的财报。第四季度，百度营收331亿元，归属公司的净利润[详细]
-
学术论文上已验证，人工智能能够帮助电网检查故障
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：51
电网异常检测是识别可能由电缆断裂或，绝缘损坏等原因引起的异常。使用先进的机器学习技术，从电网数据中学习出错的模式，以期能够诊断电网故障。 一项研究显示，机器学习有朝一日可以帮助电力能源供应商更好地查明电网中出现故障或受损的部分。 由美国麻[详细]
-
为啥黑科技刷屏北京冬奥？看完这篇文章你就明白
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：113
在刚刚过去的这半个月里，全世界顶尖冰雪项目运动员齐聚一堂，于北京冬奥会挑战自我勇攀高峰，人们的奥运热情也在冰雪之间被这场盛会再度点燃。在中国运动员突破历史，收获属于个人和全民族的荣誉的同一时刻，呈现出来的各类全新科技创新成果也吸引了我们[详细]
-
小心陷阱！ AI算命 正在 觊觎 你的隐私
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：84
随着互联网以及AI技术的飞速发展，占卜算命也逐渐从线下走到了线上，在社交平台吸引了不少用户。通过手机上传照片、个人信息，就能收到面相评分和命运报告，AI算命一时风靡网络，引发关注。 记者在某应用商店搜索AI算命人工智能测面相等关键词，会出现很多[详细]
-
国产外骨骼机器人登场 助力北京冬残奥火炬传递
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：90
今天下午，北京2022年冬残奥会火种汇集暨火炬传递起跑仪式在北京天坛祈年殿举行。负责点燃火种台的9位代表走到台上，其中一位，是穿戴着AI外骨骼机器人设备的高位截瘫患者邹海鹏，引发关注。 他曾因高空坠落导致截瘫，双下肢失去行走功能。如今，银色和红[详细]
-
人类如何应付人工愚蠢
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：196
一般认为，符合人类整体利益的人工智能设计，既能够凸显机器、程序、算法的智能，还能够增强人类的智能，呈现出机器智能和人类智能增强的叠加效应。大多数人工智能的发展与应用，都会以建造造福人类的新工具为目标。然而，立足现实，人工智能在一定程度上[详细]
-
四川云上天府云计算中心预计8月运营
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：142
2021年底召开的中央经济工作会议提出，适度超前开展基础设施投资。作为数字经济发展的重要支撑，以大数据中心、5G基站、工业互联网等为代表的新型基础设施，正发挥出越来越重要的作用。新年伊始，新基建已经成为不少地方拉动经济增长的新引擎。 2月底，媒[详细]
-
智慧楼宇节能创建助力碳中和
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：150
刚刚过去的2021年，碳中和成为各行各业关注的焦点，我国明确提出了3060的双碳战略目标。在政策引导下，各行各业都在循序渐进推进碳中和进程。 在近期的采访中，青云科技物联网解决方案业务总监胡加友与记者分享了青云在赋能智慧建筑落地等方面的设计思考和[详细]
-
全国一体化算力网络建造 算力 碳中和两手抓
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：199
众所周知，数据中心作为数字经济的重要载体，承担着推动数字经济发展的重要使命。在十四五期间，数字经济已迎来发展的黄金时期，而作为其重要载体的数据中心也必将步入发展的快车道。 全国一体化算力网络建设下，如何在保障数字经济发展的同时，实现数据中[详细]
-
大咖热议 2022数据中心产业有哪些发展趋向？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：178
回顾2021年，伴随着数字经济发展，数据量爆发式增长，推动数据中心产业规模不断扩大，同时，数据中心也在向更加节能低碳的方向发展。2022年已经开始，数据中心的发展会发生何种变化？哪些方面将进行更加深入的创新变革？哪种技术将达到更广泛的应用普及？[详细]
-
用机器学习算法处理密度泛函问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：103
最近，权威学术媒介 QuantaMagazine 发表了一篇文章，介绍了 DeepMind 在内的许多研究团队正使用机器学习算法攻破物理领域的一个著名难题密度泛函理论。 他们企图通过机器学习算法来寻找第三级密度泛函的方程式，找出人类无法用数学描述的电子行为，从而突[详细]
-
腾讯AI手语解说亮相冰雪赛事 业务能力堪比真人
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：152
2022北京的冰雪赛场热闹非凡，相信即使没有看比赛这几天来你也一定被金牌、谷爱凌等热词刷屏了。 而和我们一起在屏幕前关注中国健儿们表现的还有一群处于无声世界中的特殊人群，尽管他们能够看到赛场上的精彩画面，不过对于赛场细节的解说却无法传入耳中。[详细]
-
完美的优化效果，人工智能的盲点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：164
人工智能（AI）系统的脆弱性一直被行业人员所诟病，稍微的数据错误就会使系统发生故障。例如在图像识别中，图片微小的像素改变，不会干扰人类视觉，但机器可能会发生紊乱。正如CVPR 2017论文中所论述的那样修改一个像素,就能让神经网络识别图像出错。 至于[详细]
-
斯隆奖新晋得主宋舒然 从视觉出发，建造机器人之眼
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：86
「我一直希望家里有一个机器人，可以帮我洗衣服、做饭。」 宋舒然谈道。而要实现这一设想，机器人视觉研究是不可缺少的一环。 近年来，计算机视觉与机器人的「联姻」在人工智能领域如火如荼。单就自动驾驶来看，就有许多研究人员拥有计算机视觉的学科背景[详细]
-
人工智能在过去十年里成功打败了摩尔定律
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：186
自 1990 年代以来，计算机科学家一直使用基准测试任务评判世界上最强超级计算机的性能。每个月，他们都会发布排名前500位的计算机，这些超级计算机在各国之间的竞争非常激烈。这个排名的历史表明，随着时间的推移，超级计算机的性能按照摩尔定律增长，大约[详细]
-
AI行业到底缺怎样的人才？怎样培养？来听大咖发言
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-03 热度：136
如何培养人工智能开发人才，在AI时代是一个急需面对的课题。 高校培育和产业需求的脱节让新生代开发者人才的培育面临一定的挑战。 在今天(2月26日)举办的WAIC 2022上海人工智能开发者大会上，来自商汤智算、上海海洋大学、上海海洋智能信息与导航遥感工程[详细]
-
数据解析八大模型 漏斗模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-02 热度：103
今天跟大家分享的是漏斗模型。漏斗模型，是一个大家能在各式各样的场合听到，但是总是感觉没讲到位的模型，今天简单分享一下。 一、为什么叫漏斗 漏斗模型是个形象的称呼，指的是：当业务流程变长的时候，用户会流失。这样把整个流程串起来看，就好像一个[详细]
-
Spark 数据倾斜及其处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-02 热度：130
本文从数据倾斜的危害、现象、原因等方面，由浅入深阐述Spark数据倾斜及其解决方案。 一、什么是数据倾斜 对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。 对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模(节点数量)的[详细]
-
想要做好数据可视化？你应该关注这三个问题
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-02 热度：64
大数据时代，人人都在谈数据可视化。好的可视化能够帮助我们快速发现规律，找到原因;不好的可视化有可能会得出错误的结论，产生误导。想要做好数据可视化，先要明白给谁看、看什么、怎么看这三大问题。 给谁看 作为产品经理，首先需要秉承着用户为先的理念[详细]
-
手把手教你完成四类数据清洗操作
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-02 热度：66
一、 缺失值清洗 相信大家都听说过这样一句话：废料进、废品出(Garbage in, Garbage out)。如果模型基于错误的、无意义的数据建立，那么这个模型也会出错。因此，如果源数据带有缺失值(NaN)，就需要在数据预处理中进行清洗。缺失值是最常见的数据问题，有[详细]
