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  • 管理人工智能開發(fā)人員的軟件工程團隊

    不管它的行業(yè)如何,每個組織都有一個AI解決方案,正在致力于AI集成,或者在其路線圖中有一個計劃。雖然開發(fā)人員正在接受發(fā)展所需的各種技術技能的培訓,但高級領導必須側重于整合這些努力并使之與更廣泛的組織協(xié)調一致的戰(zhàn)略。在本文中,讓我們回顧一下整個AI產品環(huán)境。我們將確定組織可以在哪些領域增加重要的客戶價值,開發(fā)開發(fā)人員的必要技能,利用現(xiàn)代人工智能開發(fā)工具,以及構建團隊以提高效率。

  • 理解神經網絡，第二部分神經網絡的類型

    神經網絡的類型

  • 理解神經網絡，第三部分神經網絡和人工智能

    神經網絡與人工智能transformer主要差異

  • 利用人工智能和數據庫技術刺激創(chuàng)新

    本文全面概述了近年來在數據庫管理系統(tǒng)領域取得的進展,包括關系數據庫和非關系數據庫。它概述了數據庫技術的現(xiàn)狀,確定了將影響未來數據庫管理的新興技術,并討論了今后可能的研究和發(fā)展方向。在不斷變化的技術環(huán)境中,數據庫管理是許多企業(yè)和組織的基石。隨著數據量繼續(xù)呈指數增長,對更高效、可伸縮和安全的數據庫解決方案的需求變得至關重要。

  • 利用人工智能進行有效知識管理的指南

    如果有一個領域人工智能清楚地顯示了它的價值,那就是 知識管理 .每個組織,無論規(guī)模大小,都被大量文件和會議記錄淹沒。這些文檔通常組織得很差,使任何人幾乎不可能閱讀、消化和掌握一切。然而,利用大型語言模型(LLMS)的力量,這個問題最終得到了解決。LLMS可以讀取各種數據并檢索答案,從而徹底改變我們管理知識的方式。

  • 人工智能的隱藏成本為什么數據中心的策略需要重新思考

    人工智能已經成為世界上一些變革性最強的技術背后的推動力。從醫(yī)療、金融到汽車和娛樂等行業(yè)的重塑潛力無窮。然而,隨著人工智能的采用繼續(xù)激增,對訓練和部署這些復雜模型所需的巨大處理能力的需求也隨之激增。這導致了數據中心資本支出和業(yè)務支出的上升,而數據中心是這場數字革命的支柱。

  • 人工智能時代的數據架構關鍵策略和見解

    數據體系結構就是這樣:用戶在存儲和使用數據時必須遵循的規(guī)則和指導方針。將這一數據管理集中到一個單一的統(tǒng)一平臺上,對住房和發(fā)展都有很大好處,但也有一些新出現(xiàn)的挑戰(zhàn),如數據的復雜性和安全方面的考慮,這將使這種簡化變得更加復雜。受歡迎的?生成的人工智能 ,這將推動技術產業(yè)的發(fā)展,這意味著數據架構將在這個革命性的現(xiàn)代時代完全改變。

  • 人工智能應用的基礎構件

    通過利用人工智能技術,初創(chuàng)公司正在徹底改變他們的成長軌跡。從處理客戶詢問的智能聊天機器人到復雜的個性化用戶體驗推薦系統(tǒng),人工智能工具使小型團隊實現(xiàn)了巨大的影響?，F(xiàn)代創(chuàng)業(yè)公司現(xiàn)在可以自動化復雜的操作,從數據中獲得可行的見解,并有效地擴展他們的服務--這些曾經為大型企業(yè)保留的能力。讓我們從系統(tǒng)體系結構的角度來探討在初創(chuàng)企業(yè)中人工智能的實際實現(xiàn),研究基本的技術堆棧和現(xiàn)實世界中的應用程序。

  • 為什么人工智能是一個真正的系統(tǒng)而不僅僅是軟件

    當它不是一個魔法或邪惡的實體,?人工智能 往往被減為一個任期: 軟件 .這種簡化可能會掩蓋構建真正的AI系統(tǒng)的元素的復雜性和豐富的結構性相互作用。

  • 未來的數據取決于transformer模型與大數據轉換

    去年,我們目睹了大型AI的爆炸性崛起,產生了全球性的熱情,使人工智能看起來像是所有問題的解決方案。今年,隨著大肆宣傳的減弱,大型模型進入了更深層次,目的是重塑各個行業(yè)的基本邏輯。在大數據處理領域,大型模型與傳統(tǒng)ETL(提取、轉換、負載)流程之間的沖突引發(fā)了新的爭論。

  • 旋轉記憶器在人工智能中使用功率

    大腦做出復雜決策所需的能量水平與人工智能處理器做出同樣決定所需的能量消耗之間存在差異。通過模仿人類大腦的節(jié)能操作,TDK公司。已經開發(fā)出一種神經形態(tài)的元件,叫做旋轉記憶器,它有可能將人工智能應用的耗電降低到傳統(tǒng)設備的1/100。

  • 用人工智能改進您的AI流程

    不過,應該指出的是?AI的 實際上已經更好地重塑了項目管理,同時,掌握其流程實際上相當復雜。它是最好的資本,這使人工智能在這里發(fā)揮作用。眾所周知,人工智能已經徹底改變了我們執(zhí)行AI的方式,使我們的流程更加高效、適應性和數據驅動。

  • 在iOS開發(fā)中實現(xiàn)自動化開發(fā)程序

    今天,在如此迅速增長的發(fā)展環(huán)境中,?日常手動任務的自動化 是企業(yè)競爭力的重要手段。這種手動和可重復的任務極大地減緩了創(chuàng)新;因此,自動化是現(xiàn)代軟件開發(fā)實踐的重要組成部分之一。使用SWIFT使開發(fā)人員例程自動化不僅簡化了工作流程,還降低了錯誤率并提高了生產率。此外,它為團隊提供了一個沙箱,用于測試新的API、技術和方法,為實驗打開了重要的價值。

  • 執(zhí)行人工智能道德，使人工智能與人類價值相一致的實用技術

    AI現(xiàn)在在所有的軟件開發(fā)生命周期中很常見,特別是在應用程序設計、測試和部署中。然而,此類系統(tǒng)的存在日益增加,因此必須確保它們服務于而不是違背人類價值觀。人工智能代理人的不一致可能導致意外后果,如違反道德、決策中的歧視或濫用某些能力。

  • 用于語音控制的正面應用程序的自然語言處理架構、進展和未來方向

    由于智能設備、虛擬助理和免提接口越來越受歡迎,語音控制的前沿應用程序獲得了巨大的吸引力。?自然語言處理(NLP)它位于這些系統(tǒng)的核心,使人類能夠理解和生成語言。本白皮書對語音控制前置應用的NLP方法進行了深入研究,回顧了語音識別、自然語言理解和生成技術方面的最新技術,以及它們在現(xiàn)代Web前置中的體系結構整合。它還討論了相關的使用案例、技術挑戰(zhàn)、道德考慮以及新出現(xiàn)的方向,如多式聯(lián)運互動和零射學習。通過綜合最近的研究、最佳實踐和公開挑戰(zhàn),本文旨在指導開發(fā)人員、研究人員和行業(yè)專業(yè)人員利用NLP來實現(xiàn)包容性、響應性和有效的語音控制的前沿應用程序。

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