端侧AI
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使用 Python 进行机器学习：数据预处理技术
机器学习仍然是发展最快、需求量最大的技术领域之一。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够学习和采用类似人类的特质，最终导致人工智能机器的发展。 下表列出了人工智能领域中，机器学习可以赋予计算机的八种关键类人特质。
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康佳特推出基于恩智浦i.MX 95系列处理器的新款SMARC模块
康佳特模块为边缘AI应用的安全性树立新标杆
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软件定义汽车中的 MLOps：集中式平台方法
ML 平台应具有完善的实用程序来跟踪训练 ML 模型所需的数据沿袭，例如数据提取、数据转换和用于训练当前模型的最终数据集。良好跟踪的数据沿袭可以帮助使用该平台的功能团队深入了解用于训练模型的数据点，从而改进模型以有效地帮助该功能。
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人工智能在低代码和无代码开发中的作用
大型语言模型 (LLM) 的出现导致人们急于将人工智能 (AI) 强行塞入每一种有意义的产品，以及相当一部分不有意义的产品。但有一个领域已经证明人工智能是一个强大而有用的补充：低代码和无代码软件开发。
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人工智能风险管理框架：面向人工智能开发人员的技术深度探究
人工智能 (AI) 快速融入软件系统，为软件开发社区带来了前所未有的机遇和挑战。作为开发人员，我们不仅要负责构建功能齐全的 AI 系统，还要确保它们安全、合乎道德且负责任地运行。本文深入探讨了NIST AI 风险管理框架的技术细节，为构建和部署 AI 解决方案的软件开发人员提供具体指导。
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了解机器学习的贝叶斯建模和概率规划
传统机器学习 (ML) 模型和 AI 技术通常存在一个严重缺陷：它们缺乏不确定性量化。这些模型通常提供点估计，而不考虑其预测的不确定性。这种限制削弱了评估模型输出可靠性的能力。此外，传统 ML 模型需要大量数据，通常需要正确标记的数据，因此，在数据有限的问题上往往会遇到困难。此外，这些模型缺乏将专家领域知识或先验信念纳入模型的系统框架。如果无法利用特定领域的见解，模型可能会忽略数据中的关键细微差别，并且往往无法发挥其潜力。ML 模型正变得越来越复杂和不透明，人们越来越需要数据和人工智能做出的决策具有更高的透明度和可问责性。
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了解 RLAIF：使用 AI 反馈扩展 LLM 对齐的技术概述
随着最近法学硕士 (LLM)的成就和关注，以及随之而来的人工智能“夏季”，模型训练方法开始复兴，旨在尽快获得最优、性能最佳的模型。其中大部分是通过大规模实现的——更多芯片、更多数据、更多训练步骤。然而，许多团队一直专注于如何更高效、更智能地训练这些模型，以实现预期结果。
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可解释的人工智能：解读 BERT 模型
近年来，随着人工智能的发展，专门针对人工智能的法规也应运而生，例如制药行业的良好机器学习实践 (GMLP) 和金融行业的模型风险管理 (MRM)，以及其他涉及数据隐私的广泛法规，如欧盟的 GDPR 和加州的 CCPA。同样，内部合规团队在验证基于模型预测的决策时可能也希望解释模型的行为。例如，承保人希望了解为什么特定的贷款申请被 ML 模型标记为可疑。
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联发科研发AI服务器芯片：最先进的台积电3nm
天玑系列在智能手机领域已经打下一片江山，联发科也在寻求更多突破，除了联合NVIDIA打造PC处理器，还在悄然开发自己的AI服务器芯片。
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机器学习分类技术的进步对数据质量的改善
数据质量差会导致信息驱动系统中的分析和决策不准确。机器学习 (ML) 分类算法已成为解决各种数据质量问题的有效工具，它通过自动查找和纠正数据集中的异常来解决问题。有各种方法和策略可用于将 ML 分类器应用于数据净化、异常值识别、缺失值插补和记录链接等任务。用于衡量机器学习模型在解决数据质量问题方面的有效性的评估标准和性能分析方法正在不断发展。
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100％自主龙芯架构！北航成功流片两款CPU
7月15日消息，近日，北京航空航天大学计算机学院基于龙芯中科的LoongArch龙架构指令集，成功流片Lain、EULA两款处理器。
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何时应将分布式 PostgreSQL 用于 Gen AI 应用程序？
Postgres 继续推动数据库格局的发展，超越传统的关系数据库用例。其丰富的扩展和派生解决方案生态系统使 Postgres 成为一股强大的力量，尤其是在时间序列和地理空间等领域，以及最近的生成式 AI 工作负载。
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YOLOv10：SOTA 实时物体检测
YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度神经网络的物体检测算法，旨在实时识别和定位图像或视频中的多个物体。YOLO 以其快速的处理速度和高精度而闻名，非常适合需要快速检测物体的应用，例如实时视频分析、自动驾驶和智能医疗。
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从架构师的视角看待，GenAI 时代的 API 安全革命
作为一名经验丰富的安全架构师，我见证了人工智能和机器学习对软件开发领域的变革性影响，尤其是在API 安全方面。GenAI 的出现及其快速生成代码和整个应用程序的能力为创新带来了前所未有的机会。然而，这种开发速度的加速也带来了复杂的安全挑战，需要先进的解决方案。
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AI热潮难掩商业地产市场困境，旧金山办公室空置率再创新高
虽然AI行业发展热潮一直在为旧金山的房地产行业注入活力，但仍然难以帮助该市场解决当前的挑战与困境。
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