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亞馬遜云科技如何通過(guò)主動(dòng)防御保護(hù)客戶免受安全威脅
亞馬遜云科技一直致力于贏得并維護(hù)客戶對(duì)我們的信賴。安全是我們的首要任務(wù)，我們一開始在服務(wù)設(shè)計(jì)階段就將安全考慮其中，并采取主動(dòng)措施減少潛在安全威脅，讓客戶專注于自己的業(yè)務(wù)。為了提高安全能力，我們不斷地創(chuàng)新和投入。
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當(dāng)AI遇見(jiàn)光子——研究顯示前沿交叉學(xué)科正成為科研朝陽(yáng)領(lǐng)域
11月3日發(fā)布的一份藍(lán)皮書表明，全球光子技術(shù)研究呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)和多學(xué)科交叉的特性，尤其是“光學(xué)圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)”等研究主題的論文數(shù)量保持較高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，這與人工智能、精密傳感、量子技術(shù)等前沿領(lǐng)域的發(fā)展需求密切相關(guān)。
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使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)FPGA的執(zhí)行時(shí)間與功耗：一種創(chuàng)新的方法
隨著科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）在高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設(shè)計(jì)的復(fù)雜性和功耗問(wèn)題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時(shí)間與功耗預(yù)測(cè)提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行FPGA的執(zhí)行時(shí)間與功耗預(yù)測(cè)，并分析其優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)。
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機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何改變移動(dòng)應(yīng)用中的醫(yī)療診斷
長(zhǎng)期以來(lái)，醫(yī)療保健一直是一個(gè)數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域，而如今，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合正在開辟新的領(lǐng)域，尤其是在診斷領(lǐng)域。作為開發(fā)人員，我們處于這一轉(zhuǎn)變的前沿，構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用程序，幫助患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員更快地做出更好的決策。從提高診斷準(zhǔn)確性到加快早期疾病檢測(cè)，人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)應(yīng)用程序正成為現(xiàn)代醫(yī)療保健中不可或缺的工具。
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利用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)安全
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的快速發(fā)展，我們的生活、工作和生產(chǎn)方式正在經(jīng)歷前所未有的變革。然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，其安全性問(wèn)題也日益凸顯。黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露、惡意軟件入侵等安全威脅層出不窮，給個(gè)人、企業(yè)和國(guó)家?guī)?lái)了巨大的風(fēng)險(xiǎn)和損失。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)正逐漸成為增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)安全的重要手段。本文將探討如何利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)安全，并分析其在實(shí)際應(yīng)用中的效果與前景。
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何提升物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的安全性
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來(lái)越多的設(shè)備被連接到互聯(lián)網(wǎng)上，形成了一個(gè)龐大的生態(tài)系統(tǒng)。然而，物聯(lián)網(wǎng)的安全性問(wèn)題也日益凸顯，包括數(shù)據(jù)隱私安全、網(wǎng)絡(luò)攻擊與入侵、物理安全、系統(tǒng)穩(wěn)定性以及用戶認(rèn)證與訪問(wèn)控制等方面。傳統(tǒng)的安全方法已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜和變化多端的網(wǎng)絡(luò)威脅，因此，利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)提升物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的安全性成為了一種有前景的解決方案。
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從邊緣到云，Altera以可擴(kuò)展產(chǎn)品組合加快FPGA創(chuàng)新
全新可編程軟硬件和開發(fā)工具經(jīng)過(guò)優(yōu)化，可在廣泛的用例中提升開發(fā)者工作效率、驅(qū)動(dòng)智能計(jì)算。
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革新終端 AI 開發(fā)流程，新唐科技推出 NuEzAI-M55M1 開發(fā)板，打造簡(jiǎn)單、快速、輕松上手開發(fā)體驗(yàn)
臺(tái)灣新竹-2024 年 9 月 24 日-隨著各行各業(yè)對(duì)人工智能 (AI) 潛力的日益重視，將 AI 模型直接部署在設(shè)備端的終端 AI 正成為一股重要趨勢(shì)，并廣泛應(yīng)用于智能家庭設(shè)備、智慧城市、工業(yè)自動(dòng)化、互動(dòng)玩具和穿戴式設(shè)備等領(lǐng)域。這些應(yīng)用場(chǎng)景需要實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析能力，同時(shí)還需保持低功耗和高效能，以確保設(shè)備能夠長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行。這一需求推動(dòng)了新一代微控制器 (MCU)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元 (NPU) 和微處理器 (MPU) 解決方案的乘勢(shì)而起。然而，盡管市場(chǎng)對(duì)終端 AI 的興趣日益增長(zhǎng)，在實(shí)作終端 AI 功能的過(guò)程中，開發(fā)者面臨著諸多設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)。
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Arm 通過(guò)新的 PyTorch 和 ExecuTorch 集成加速?gòu)脑频竭叺娜斯ぶ悄?，賦能開發(fā)者即刻實(shí)現(xiàn)性能提升
Arm 控股有限公司(納斯達(dá)克股票代碼：ARM，以下簡(jiǎn)稱“Arm”)近期宣布通過(guò)將Arm? Kleidi技術(shù)集成到 PyTorch 和 ExecuTorch，賦能新一代應(yīng)用在 Arm CPU 上運(yùn)行大語(yǔ)言模型 (LLM)。Kleidi 匯集了最新的開發(fā)者賦能技術(shù)和關(guān)鍵資源，旨在推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)棧中的技術(shù)協(xié)作和創(chuàng)新。通過(guò)這些重要進(jìn)展，Arm 致力于為任一 ML 技術(shù)棧的開發(fā)者提供更為順暢的體驗(yàn)。
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逐浪AI大潮，以澎拜之力革新產(chǎn)品測(cè)試
產(chǎn)品測(cè)試一直都是開發(fā)過(guò)程中確保產(chǎn)品在功能和性能方面符合市場(chǎng)預(yù)期的關(guān)鍵一環(huán)。然而，傳統(tǒng)的產(chǎn)品測(cè)試流程需要投入大量的時(shí)間和資源。另一方面，現(xiàn)代的新產(chǎn)品設(shè)計(jì)也變得越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)運(yùn)行條件的要求也愈發(fā)嚴(yán)苛，如要求低功耗、融合更多的傳感器以及添加更多的輸入/輸出接口等。
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建立強(qiáng)大的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)管道最佳做法和工具
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)技術(shù)演變?yōu)楝F(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構(gòu)建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),但創(chuàng)建一個(gè)功能齊全的AI系統(tǒng)是復(fù)雜的,涉及多個(gè)階段。
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Cloudera推出機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器 (AMP) 的全新套件
Cloudera的最新創(chuàng)新加速了企業(yè)人工智能用例，并顯著縮短了部署時(shí)間 全新AMP將于9月12日在迪拜舉辦的EVOLVE24期間展出 加利福尼亞州圣克拉拉2024年9月13日 /美通社/ -- Cloudera是唯一真正...
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改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)分類技術(shù)的進(jìn)展
數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致信息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分類算法已成為解決一系列問(wèn)題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過(guò)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來(lái)解決問(wèn)題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識(shí)別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題方面的效力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在演變。
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了解貝葉斯建模和機(jī)器學(xué)習(xí)概率編程
傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和人工智能技術(shù)往往存在一個(gè)嚴(yán)重的缺陷:它們?nèi)狈Σ淮_定性的量化。這些模型通常提供點(diǎn)估計(jì),而不考慮預(yù)測(cè)的不確定性。這種限制削弱了評(píng)估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數(shù)據(jù),往往需要正確的標(biāo)記數(shù)據(jù),因此,往往難以解決數(shù)據(jù)有限的問(wèn)題。此外,這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識(shí)或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒(méi)有利用特定領(lǐng)域的洞察力的能力,模型可能會(huì)忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)微差別,并傾向于無(wú)法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來(lái)越復(fù)雜和不透明,雖然越來(lái)越多的人要求在根據(jù)數(shù)據(jù)和大赦國(guó)際作出的決定中增加透明度和問(wèn)責(zé)制。
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GE醫(yī)療與亞馬遜云科技達(dá)成戰(zhàn)略合作，通過(guò)生成式AI加速醫(yī)療健康領(lǐng)域轉(zhuǎn)型
GE醫(yī)療已選擇亞馬遜云科技作為其戰(zhàn)略云服務(wù)合作伙伴，致力于推出全新的定制化基礎(chǔ)模型，加速創(chuàng)新醫(yī)療應(yīng)用快速開發(fā)。GE醫(yī)療將利用亞馬遜云科技的機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI技術(shù)，訓(xùn)練和部署臨床基礎(chǔ)模型，助力醫(yī)療服務(wù)提供商優(yōu)化臨床和運(yùn)營(yíng)流程，進(jìn)而提升護(hù)理服務(wù)質(zhì)量。
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通過(guò)異常檢測(cè)確保數(shù)據(jù)完整性是數(shù)據(jù)工程師需要掌握的基本工具
當(dāng)前最有趨勢(shì)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在不知疲倦地創(chuàng)新,為客戶提供最先進(jìn)的解決方案。然而,在這一快速演變過(guò)程中,確保一個(gè)以高質(zhì)量和完整性為特征的穩(wěn)健數(shù)據(jù)宇宙是不可或缺的。雖然人們經(jīng)常把重點(diǎn)放在改進(jìn)人工智能模型上,但原始數(shù)據(jù)集的重要性有時(shí)會(huì)被掩蓋。
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使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)仍然是發(fā)展最快、需求量最大的技術(shù)領(lǐng)域之一。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)和采用類似人類的特質(zhì)，最終導(dǎo)??致人工智能機(jī)器的發(fā)展。 下表列出了人工智能領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以賦予計(jì)算機(jī)的八種關(guān)鍵類人特質(zhì)。
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了解機(jī)器學(xué)習(xí)的貝葉斯建模和概率規(guī)劃
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型和 AI 技術(shù)通常存在一個(gè)嚴(yán)重缺陷：它們?nèi)狈Σ淮_定性量化。這些模型通常提供點(diǎn)估計(jì)，而不考慮其預(yù)測(cè)的不確定性。這種限制削弱了評(píng)估模型輸出可靠性的能力。此外，傳統(tǒng) ML 模型需要大量數(shù)據(jù)，通常需要正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)，因此，在數(shù)據(jù)有限的問(wèn)題上往往會(huì)遇到困難。此外，這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識(shí)或先驗(yàn)信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無(wú)法利用特定領(lǐng)域的見(jiàn)解，模型可能會(huì)忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)微差別，并且往往無(wú)法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來(lái)越復(fù)雜和不透明，人們?cè)絹?lái)越需要數(shù)據(jù)和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問(wèn)責(zé)性。
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機(jī)器學(xué)習(xí)分類技術(shù)的進(jìn)步對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善
數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致信息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 分類算法已成為解決各種數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的有效工具，它通過(guò)自動(dòng)查找和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來(lái)解決問(wèn)題。有各種方法和策略可用于將 ML 分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)凈化、異常值識(shí)別、缺失值插補(bǔ)和記錄鏈接等任務(wù)。用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題方面的有效性的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在不斷發(fā)展。
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亞馬遜云科技推出多項(xiàng)創(chuàng)新，讓生成式AI觸手可及
北京——2024年7月12日 在亞馬遜云科技紐約峰會(huì)上，亞馬遜云科技宣布正式推出多項(xiàng)新技術(shù)和新服務(wù)，讓每個(gè)人都能更輕松地開始構(gòu)建AI應(yīng)用。其中，Amazon Q Apps已正式可用，能夠根據(jù)簡(jiǎn)單描述創(chuàng)建應(yīng)用程序;Amazon Q Developer成功集成到Amazon SageMaker Studio中并正式可用，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)過(guò)程帶來(lái)極大便捷;Amazon Bedrock更新了微調(diào)Anthropic Claude 3 Haiku、Guardrails(安全防護(hù))和Agents(代理)等功能，幫助用戶更快、更輕松地構(gòu)建和部署生成式AI應(yīng)用程序。
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