• 利用人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)刺激創(chuàng)新

    本文全面概述了近年來在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)領(lǐng)域取得的進(jìn)展,包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫。它概述了數(shù)據(jù)庫技術(shù)的現(xiàn)狀,確定了將影響未來數(shù)據(jù)庫管理的新興技術(shù),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(shù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)庫管理是許多企業(yè)和組織的基石。隨著數(shù)據(jù)量繼續(xù)呈指數(shù)增長,對(duì)更高效、可伸縮和安全的數(shù)據(jù)庫解決方案的需求變得至關(guān)重要。

  • 利用人工智能進(jìn)行有效知識(shí)管理的指南

    如果有一個(gè)領(lǐng)域人工智能清楚地顯示了它的價(jià)值,那就是 知識(shí)管理 .每個(gè)組織,無論規(guī)模大小,都被大量文件和會(huì)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(gè)問題最終得到了解決。LLMS可以讀取各種數(shù)據(jù)并檢索答案,從而徹底改變我們管理知識(shí)的方式。

  • 人工智能的隱藏成本為什么數(shù)據(jù)中心的策略需要重新思考

    人工智能已經(jīng)成為世界上一些變革性最強(qiáng)的技術(shù)背后的推動(dòng)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(duì)訓(xùn)練和部署這些復(fù)雜模型所需的巨大處理能力的需求也隨之激增。這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)中心資本支出和業(yè)務(wù)支出的上升,而數(shù)據(jù)中心是這場(chǎng)數(shù)字革命的支柱。

  • 人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)架構(gòu)關(guān)鍵策略和見解

    數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)就是這樣:用戶在存儲(chǔ)和使用數(shù)據(jù)時(shí)必須遵循的規(guī)則和指導(dǎo)方針。將這一數(shù)據(jù)管理集中到一個(gè)單一的統(tǒng)一平臺(tái)上,對(duì)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(shù)據(jù)的復(fù)雜性和安全方面的考慮,這將使這種簡化變得更加復(fù)雜。受歡迎的?生成的人工智能 ,這將推動(dòng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,這意味著數(shù)據(jù)架構(gòu)將在這個(gè)革命性的現(xiàn)代時(shí)代完全改變。

  • 人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)構(gòu)件

    通過利用人工智能技術(shù),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(jī)器人到復(fù)雜的個(gè)性化用戶體驗(yàn)推薦系統(tǒng),人工智能工具使小型團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了巨大的影響?，F(xiàn)代創(chuàng)業(yè)公司現(xiàn)在可以自動(dòng)化復(fù)雜的操作,從數(shù)據(jù)中獲得可行的見解,并有效地?cái)U(kuò)展他們的服務(wù)--這些曾經(jīng)為大型企業(yè)保留的能力。讓我們從系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的角度來探討在初創(chuàng)企業(yè)中人工智能的實(shí)際實(shí)現(xiàn),研究基本的技術(shù)堆棧和現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用程序。

  • 為什么人工智能是一個(gè)真正的系統(tǒng)而不僅僅是軟件

    當(dāng)它不是一個(gè)魔法或邪惡的實(shí)體,?人工智能 往往被減為一個(gè)任期: 軟件 .這種簡化可能會(huì)掩蓋構(gòu)建真正的AI系統(tǒng)的元素的復(fù)雜性和豐富的結(jié)構(gòu)性相互作用。

  • 未來的數(shù)據(jù)取決于transformer模型與大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

    去年,我們目睹了大型AI的爆炸性崛起,產(chǎn)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(jìn)入了更深層次,目的是重塑各個(gè)行業(yè)的基本邏輯。在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,大型模型與傳統(tǒng)ETL(提取、轉(zhuǎn)換、負(fù)載)流程之間的沖突引發(fā)了新的爭論。

  • 旋轉(zhuǎn)記憶器在人工智能中使用功率

    大腦做出復(fù)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(jīng)開發(fā)出一種神經(jīng)形態(tài)的元件,叫做旋轉(zhuǎn)記憶器,它有可能將人工智能應(yīng)用的耗電降低到傳統(tǒng)設(shè)備的1/100。

  • 用人工智能改進(jìn)您的AI流程

    不過,應(yīng)該指出的是?AI的 實(shí)際上已經(jīng)更好地重塑了項(xiàng)目管理,同時(shí),掌握其流程實(shí)際上相當(dāng)復(fù)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(jīng)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(yīng)性和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

  • 在iOS開發(fā)中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(dòng)任務(wù)的自動(dòng)化 是企業(yè)競(jìng)爭力的重要手段。這種手動(dòng)和可重復(fù)的任務(wù)極大地減緩了創(chuàng)新;因此,自動(dòng)化是現(xiàn)代軟件開發(fā)實(shí)踐的重要組成部分之一。使用SWIFT使開發(fā)人員例程自動(dòng)化不僅簡化了工作流程,還降低了錯(cuò)誤率并提高了生產(chǎn)率。此外,它為團(tuán)隊(duì)提供了一個(gè)沙箱,用于測(cè)試新的API、技術(shù)和方法,為實(shí)驗(yàn)打開了重要的價(jià)值。

  • 執(zhí)行人工智能道德，使人工智能與人類價(jià)值相一致的實(shí)用技術(shù)

    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(yīng)用程序設(shè)計(jì)、測(cè)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(wù)于而不是違背人類價(jià)值觀。人工智能代理人的不一致可能導(dǎo)致意外后果,如違反道德、決策中的歧視或?yàn)E用某些能力。

  • 用于語音控制的正面應(yīng)用程序的自然語言處理架構(gòu)、進(jìn)展和未來方向

    由于智能設(shè)備、虛擬助理和免提接口越來越受歡迎,語音控制的前沿應(yīng)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(duì)語音控制前置應(yīng)用的NLP方法進(jìn)行了深入研究,回顧了語音識(shí)別、自然語言理解和生成技術(shù)方面的最新技術(shù),以及它們?cè)诂F(xiàn)代Web前置中的體系結(jié)構(gòu)整合。它還討論了相關(guān)的使用案例、技術(shù)挑戰(zhàn)、道德考慮以及新出現(xiàn)的方向,如多式聯(lián)運(yùn)互動(dòng)和零射學(xué)習(xí)。通過綜合最近的研究、最佳實(shí)踐和公開挑戰(zhàn),本文旨在指導(dǎo)開發(fā)人員、研究人員和行業(yè)專業(yè)人員利用NLP來實(shí)現(xiàn)包容性、響應(yīng)性和有效的語音控制的前沿應(yīng)用程序。

  • 壓力傳感器特點(diǎn)及其原理

    壓力傳感器的原理是傳感器內(nèi)部的應(yīng)變計(jì)測(cè)量被測(cè)物體的應(yīng)變量，然后通過電纜輸出電信號(hào)，將這些電信號(hào)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中進(jìn)行處理，最終得到被測(cè)量物體的壓力值。

  • 基本混頻器的工作原理

    在無線通信系統(tǒng)中，信號(hào)必須進(jìn)行上變頻或下變頻后才能進(jìn)行信號(hào)傳播和處理。這種變頻步驟在傳統(tǒng)上稱為混頻，是接收和發(fā)射信號(hào)鏈必不可少的過程。

  • 超聲波傳感器的主要性能指標(biāo)包括哪些？

    超聲波傳感器的工作原理?超聲波傳感器的工作原理?主要涉及超聲波的發(fā)射、傳播和接收三個(gè)核心過程。超聲波傳感器內(nèi)部包含一個(gè)壓電晶體或磁致伸縮元件。

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