• 数据驱动的未来：M2M系统中的大数据分析与处理

    在科技日新月异的今天，数据已成为驱动各行各业发展的核心动力。特别是在机器对机器(M2M)通信系统中，大数据的分析与处理正引领着一场前所未有的变革。M2M系统，通过设备间的直接通信，实现了数据的实时采集、传输与分析，为各行各业，尤其是医疗健康、智慧城市、工业制造等领域，带来了深远的影响。本文将深入探讨M2M系统中大数据分析与处理的重要性、挑战以及未来趋势。

    智能应用
    2025-02-10
    M2M 数据驱动

  • 机器视觉中的缺陷检测技术：保障产品质量

    在现代化制造与生产过程中，确保产品质量是企业持续发展和赢得市场信任的关键。随着科技的飞速进步，机器视觉技术作为一种非接触、高精度、高效率的检测手段，正逐步成为保障产品质量的重要工具。机器视觉中的缺陷检测技术，通过模拟和分析人类视觉系统，能够在生产线上实时监测并识别出产品中的各种缺陷，从而有效提升了生产效率和产品质量。本文将深入探讨机器视觉中的缺陷检测技术，包括其原理、应用、优势以及面临的挑战。

    智能应用
    2025-02-10
    机器视觉 缺陷检测

  • 在开发人员平台中驱动AI创新

    传统的内部开发人员平台(IDP)改变了组织如何管理代码和基础架构。通过通过CI/CD管道和基础架构(IAC)等工具标准化工作流程，这些平台可以快速部署，减少手动错误以及改进的开发人员体验。但是，他们的重点主要是运营效率，通常将数据视为事后的想法。

    智能应用
    2025-02-10
    AI 代码管理

  • 无服务器AI推断

    无服务器计算是一个云计算模型，诸如AWS，Azure和GCP之类的云提供商管理服务器基础架构，并根据需要动态分配资源。开发人员要么直接调用API，要么以函数的形式编写代码，并且云提供商对某些事件响应这些功能。这意味着开发人员可以自动扩展应用程序，而不必担心服务器管理和部署，从而可以节省成本和提高敏捷性。

    智能应用
    2025-02-10
    云计算 AI

  • 使用AI的实时数据流

    此外，使用AI流媒体数据为企业和行业提供了竞争优势。实时和流数据分析的AI允许及时，连续的流程管理最新的数据，而不是传统方式，并且以不同的间隔处理了几批信息。带有一个用于流和批处理数据的平台的数据孤岛是旧新闻，用自动化工具和统一治理简化操作的管道是未来的方式。

    智能应用
    2025-02-10
    流媒体 AI

  • 使用AI构建全栈简历筛选应用

    DeepSeek开源AI模型的发布在技术界引起了很多兴奋。它允许开发人员完全在本地构建应用程序，而无需连接到在线AI模型(例如Claude，Chatgpt等)。开源模型在构建与生成AI集成的企业应用程序时为新机会打开了大门。

    智能应用
    2025-02-10
    AI 简历筛选

  • 使用Azure数据服务构建现代数据体系结构

    考虑到它们为企业提供并促进了处理大量数据的系统方式，并且回报做出更快，更快的决策，现代数据体系结构仍然相关。现代企业依靠这些架构，因为它们提供了实时处理，强大的分析和众多数据源。

    智能应用
    2025-02-10
    Azure数据服务 Microsoft Azure

  • 了解推理时间计算

    在机器学习和人工智能领域，推断是将经过训练的模型应用于现实世界数据以生成预测或决策的阶段。在模型接受了训练之后，可以在计算上进行密集且耗时，推理过程允许模型进行预测，以提供可行的结果。

    智能应用
    2025-02-10
    人工智能 机器学习

  • 了解超置logog以估计基数

    基数是数据集中不同项目的数量。无论是计算网站上的唯一用户数量还是估计不同搜索查询的数量，估计基数在处理大量数据集时都变得具有挑战性。这就是超置式算法进入图片的地方。在本文中，我们将探讨HyperLoglog及其应用程序背后的关键概念。

    智能应用
    2025-02-10
    HyperLoglog 概率算法

  • 从传统规则引擎到机器学习

    在技术领域，个性化是使用户参与和满意的关键。个性化最明显的实现之一是通过推荐系统，该系统根据其互动和偏好为用户提供量身定制的内容，产品或体验。从历史上看，推荐系统的第一个实施是建立在基于旧规则的引擎(例如IBM ODM(运营决策经理)和Red Hat Jboss BRMS(业务规则管理系统)的基础上。

    智能应用
    2025-02-10
    人工智能 机器学习

  • 大规模分布培训

    随着人工智能(AI)和机器学习(ML)模型的复杂性增长，训练它们所需的计算资源呈指数增长。在庞大的数据集上培训大型模型可能是一个耗时且资源密集的过程，通常需要数天甚至数周才能完成一台机器。

    智能应用
    2025-02-10
    机器学习 人工智能(AI)

  • Openai的推理模型对GPT和AI意味着什么

    Openai关于其推理模型的最新公告确实使我停下来，思考AI的发展方向。多年来，我已经看到GPT模型从实验性变成了我们现在每天从内容创建到客户支持的所有事物的工具。但是，就像GPT一样令人印象深刻，我们都注意到了它的缺点，尤其是在解决复杂问题或建立逻辑联系的任务时。这就是为什么推理模型的想法感觉就像是一大步的原因。这不仅仅是升级;这是AI能力的转变。

    智能应用
    2025-02-10
    AI Openai

  • LLM推理的局限性

    大型语言模型(LLMS)以其产生连贯的文本，翻译语言甚至进行对话的能力而破坏了AI。但是，尽管具有令人印象深刻的能力，但在推理和理解复杂环境方面，LLM仍然面临重大挑战。

    智能应用
    2025-02-10
    AI LLMS

  • AI系统内存的重要性

    近年来，人工智能(AI)已取得了巨大的进步，从基本的模式识别系统转变为能够理解和产生类似人类反应的复杂，互动实体。此进化中的关键组成部分是AI系统中内存的概念。正如记忆对于人类认知，实现学习和过去经验在新情况下的应用至关重要一样，AI系统中的记忆也是基本的，因为它们具有智能和适应性的功能。

    智能应用
    2025-02-10
    AI 系统内存

  • 人工智能与传感器技术：农业生产力提升的双引擎

    在全球人口持续增长、粮食需求不断攀升的背景下，提高农业生产力成为保障粮食安全的关键。传统农业生产方式面临着资源利用效率低、劳动强度大、生产管理粗放等诸多挑战，而人工智能和传感器技术的飞速发展，为农业领域带来了全新的变革契机，二者协同作用，成为推动农业生产力提升的强大动力。

    智能应用
    2025-02-10
    传感器 人工智能 农业生产力
首页 上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页 尾页
更多
发布文章

活动预告

更多

论坛

更多

相关标签

课程视频

更多