企业的安全威胁一直存在,只是因为网络的发展,威胁从实体空间转移到了网络空间。 如今的商业世界围绕着“数据”展开,数据为企业和消费者都增加了内在价值。 而随着技术的进步,商业运作变
2019年制造商的领先增长战略是通过投资机器学习平台来提高车间生产率,这些平台提供了提高产品质量和产量所需的洞察力。 使用机器学习来简化生产的每个阶段,从入库供应商质量开始,从制造计划到
人工智能在风口上已经飞了很长一段时间了,一直以来,不乏有市场人士指出其概念炒作,但在另一面,依托于人工智能技术的新产品及新应用不断涌现,人工智能往行业纵深发展落地的趋势越来越明显。从早期的图像识
(文章来源:C114通信网) 网络信息安全,信息网络的广泛使用使其安全性,包括两个方面,Safety/secunity。这也是与人们生活、工作密切相关而又难以解决的问题。对网络高度依赖使
物联网正在不断产生不可思议的数据量。分析师预计,2019年将有266.6亿台物联网设备投入使用。此外,IDC预计,到2025年,物联网设备将产生超过90 zettabytes的数据。 所
(文章来源:Forbes) 人工智能应用的范围非常广,从制造业到保险业在内的各行各业都在使用人工智能的方法改善业务,有时候还会和机器学习等其他一些新兴技术一起使用。 当
毫无疑问,无人机应用正在成为工业4.0的一个组成部分。当无人机与人工智能相结合,无论是在繁忙的施工现场、壮观的太阳能阵列上空,还是在一望无际的农场、鲨鱼出没的海滩,两者不断为人类管理者提供全新的
英国牛津大学发布新研究成果显示,研究人员基于人工智能技术开发出一种新工具,可在心脏病发作前至少5年就判断出一个人是否属于这类疾病的高风险人群。 目前,如果一个人出现胸部疼痛等疑似心脏病症
自工业革命以来,原材料和能源一直是每种制成品的基础。在工业4.0中,数据变得比以往任何时候都更加重要,不仅可以降低运营成本,提高效率,还可以减少产品的每一部分,并从原材料和能源中获取利润。
5G作为更高、更快、更强的通信协议,人工智能与高级分析技术对海量数据进行分析,区块链为数字资产交换保驾护航,语音技术打破各种人机交互界面的界限,自动化完全改变我们的生产与生活方式……这些技术的发
当今热门的颠覆性技术正在改变商业格局,它们是机器学习(ML)和人工智能(AI)。 几乎我们所有人都听说过或读到过它们,但我们真的知道它们是怎么回事吗? 这些企业正试图利用先进算法
机器学习正快速成为物联网(IoT)设备不可分割的特征。家用电器开始装备可以智能地回应自然语音的语音驱动接口。机器人开始通过智能手机相机上的演示视频学习如何在工厂车间移动材料并为其他机器编程……
随着人工智能和物联网的应用越来越广泛,有必要了解这两种技术如何协同工作,以使企业和普通人受益。 物联网设备产生大量数据,而人工智能和机器学习可以用来分析和跟踪这些数据。以这种方式将人工智
“目前我国已有庞大的数据加工队伍,仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司,全国从事这项工作的人大概超过千万,很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。” 目前人工智能落地场景不断
(文章来源:百家号) 近几年,受产业技术、政策、投融资、领军企业产业生态布局的多维因素推动下,中国人工智能产业快速发展,成为全球人工智能产业热门发展地区之一。从中央到地方,各级
随着越来越多的企业开始采用机器学习技术以实现流程的自动化,人们也逐渐开始质疑计算机决策中的伦理含义。我们如何处理计算机系统中潜在的偏见?相对较少被提及但同样重要的,是人类本身的偏见,它与分析和商
人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念,ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务,那么ML就是机器从数据中摄取、
由于需要比以前更快地提供业务和客户价值,许多企业正在将敏捷软件开发实践提升到新的水平,并采用DevOps方法和微服务。这些举措成功的关键是可以支持这些工作方式,同时仍然保持高效率和利用率。
机器学习和人工智能是当今IT专业人员的热门话题,而在企业的数据中心,它们拥有真正的前景。 机器学习软件可比你或你的团队更快预测情况,甚至可能更快地解决它们。这些系统是当今混合数据中心环境
机器学习和人工智能是当今IT专业人员的热门话题,而在企业的数据中心,它们拥有真正的前景。 机器学习软件可比你或你的团队更快预测情况,甚至可能更快地解决它们。这些系统是当今混合数据中心环境