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2021年04月

• 04.14 14:59:42
  发表了文章 2021-04-14 14:59:42

  企业如何利用AI、IOT、AR、VR、区块链和大数据留住客户

  企业正在实施诸如人工智能（AI）、物联网（IoT）、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、区块链和大数据等现代技术，以提高客户的保留率和体验，防止他们输给竞争对手。

  
• 04.13 15:51:53
  发表了文章 2021-04-13 15:51:53

  未来人工智能在物流和运输中的作用

  虽然AI当前是一个流行的技术流行语，但它仅对解决实际的业务问题有用。评估你希望基于AI的系统要解决的问题，将其纳入你的业务目标，并使用适当的度量标准来衡量效率。

  
• 04.12 15:18:38
  发表了文章 2021-04-12 15:18:38

  人工智能在未来将要经历的七个阶段

  自2000年以来，全球对人工智能的投资增长了6倍。据统计，到2025年，全球AI市场预计将增长到600亿美元。

  
• 04.09 14:09:04
  发表了文章 2021-04-09 14:09:04

  人工智能技术的起点与终点

  人工智能技术发展的结果，不仅体现于机器在一个局部生产环节中可以独立地创造价值。人工智能技术发展的结果，也体现于机器体系在一个行业生产线中的多个局部生产环节中，以科学的方式进行有机地协作。

  
• 04.06 15:15:41
  发表了文章 2021-04-06 15:15:41

  人工智能的市场驱动因素、制约因素和机会

  如今，越来越多的企业依靠人工智能技术为运营业务提供帮助，本文对人工智能的市场主要驱动因素、制约因素和机遇进行了分析。

  
• 04.01 16:35:20
  发表了文章 2021-04-01 16:35:20

  深度学习：突破新兴技术的边界

  从大数据到AI，几乎每个正在发展的技术分支都受益于深度学习的深刻价值。

  

2021年03月

• 03.31 18:46:44
  发表了文章 2021-03-31 18:46:44

  人工智能可以帮助创建更安全、更环保的交通系统

  人工智能已经成为解决交通行业面临的许多复杂挑战的首选技术。我们来看看人工智能正在产生显著影响的一些领域。

  
• 03.26 17:11:48
  发表了文章 2021-03-26 17:11:48

  人工智能来袭，独居老人养老不再难，养老进入科技时代

  中国到底有多少老人，2018年底，我国60岁以上老人已经达到2.49亿，并且预计到2050年，人数将突破5亿。那么未来我们到底怎么样老？尤其是子女不在身边的时候，应该依靠什么来养老？今天我们就从科技的角度来探讨一下这个问题。

  
• 03.25 14:28:20
  发表了文章 2021-03-25 14:28:20

  AIOps的7个关键功能

  企业在选择AIOps工具时，务必小心谨慎。只有满足七项基本要求的出色AIOps工具，才能巩固业务战略成果、带来稳固可靠的IT运营能力。

  
• 03.23 16:46:45
  发表了文章 2021-03-23 16:46:45

  2021 年，以 API 为核心驱力的五大数字化转型趋势

  2021 年的第一项挑战，在于解决 2020 年诸多问题带来的持续影响。而展望未来，企业需要筹划未来十年之内如何超越数字化转型、全面实现数字卓越。

  
• 03.22 14:48:13
  发表了文章 2021-03-22 14:48:13

  解决AI大难题：如何降低AI运行对能源的消耗？

  就当下来看，AI领域实现突破性进展的深度学习模型，其规模越大，能耗和成本也随之增加。自然语言处理模型GPT-3就是个典型的例子，为了能够在准确性与速度方面与人类相匹敌，该模型包含1750亿个参数、占用350 GB内存并产生高达1200万美元的模型训练成本。

  
• 03.18 16:22:29
  发表了文章 2021-03-18 16:22:29

  人工智能将如何解决农业用水效率问题

  通过灌溉优化用水一直与农业的发展和成功耕作密不可分。但是，在对技术和基础设施管理费用进行标准成本效益分析的同时，有效管理自然水资源是一项微妙的平衡行动。

  
• 03.11 16:21:47
  发表了文章 2021-03-11 16:21:47

  基于云计算的人工智能移动应用程序将不断增长和改进

  近年来，移动学习和人工智能极大地影响了人们与机器协作的方式，对更适合个人客户的体验的需求与日俱增。

  
• 03.10 14:34:42
  发表了文章 2021-03-10 14:34:42

  人工智能有能力部署到的几个应用

  人工智能已经统治世界很多年了，不同领域的主要问题都是通过人工智能来解决的，这当然是值得一提的。几十年前，该技术还不够先进，无法满足业务需求和问题。但随着人工智能的出现，情况变得更好了。人工智能在几乎所有领域的部署程度值得赞赏

  
• 03.08 16:51:44
  发表了文章 2021-03-08 16:51:44

  python深度学习：为什么要学习深度学习？

  深度学习是机器学习与神经网络、人工智能、图形化建模、优化、模式识别和信号处理等技术融合后产生的一个领域。在严谨的学术期刊中,这个新兴学科的模型一直受严肃理智的学者所推崇:"深度学习网络是神经网络革命性的发展,人们甚至认为可以用它来创建更强大的预测模型。”

  
• 03.02 16:05:18
  发表了文章 2021-03-02 16:05:18

  人工智能和物联网——5个新兴的应用案例

  AI(人工智能)和IoT(物联网)的融合为全球企业释放了巨大的潜力。为了说明这一潜力，我们收集了5个新兴的人工智能物联网应用。

  

2021年02月

• 02.25 17:08:29
  发表了文章 2021-02-25 17:08:29

  人工智能如何改变制造业和工业物联网？

  许多组织在其工业物联网（IIoT）应用中采用了各种AI算法来做出实时决策。

  
• 02.24 16:15:07
  发表了文章 2021-02-24 16:15:07

  人工智能将在2021年及以后改进研究技术的4种方法

  研究技术为人工智能和机器学习应用在现代商业环境提供了一个很好的途径，以下是人工智能在2021年及以后改进研究技术的4种方法

  
• 02.22 14:37:59
  发表了文章 2021-02-22 14:37:59

  使数据中心更智能：人工智能如何发挥作用？

  随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件，数据中心正处于这种数字化转型的关键。

  
• 02.19 14:49:47
  发表了文章 2021-02-19 14:49:47

  物联网和机器学习促进企业业务发展的5种方式

  物联网和机器学习是当今商业领域最具颠覆性的两项技术。另外，这两种创新都能给任何公司带来显著的好处。它们一起可以彻底改变企业业务。

  
• 02.18 15:22:59
  发表了文章 2021-02-18 15:22:59

  细数从Al算法到产品化落地的八大鸿沟

  AI产业要真正产生价值，推动社会发展，面临着很多的挑战。从AI算法到产品化落地存在巨大的挑战，可以总结为八大鸿沟。

  
• 02.08 10:59:13
  发表了文章 2021-02-08 10:59:13

  人工智能和物联网-5个不断发展的用例

  虽然物联网传感器检测外部信息，并将其替换为人类和机器可以识别的信号，但帮助建造智能机器的是人工智能。

  
• 02.07 16:42:01
  发表了文章 2021-02-07 16:42:01

  十大AI应用领域：AI从未如此美好

  从1956年达特茅斯会议提出AI开始，AI的研究经历几次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中，不可否认的是，AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。

  
• 02.04 14:57:49
  发表了文章 2021-02-04 14:57:49

  【开局2021】人工智能产业发展仍面临诸多挑战

  作为新基建的重要组成部分，人工智能与5G、云计算、大数据等深度融合，将加速成为数字经济发展的重要驱动力。当前，我国人工智能发展仍面临诸多挑战。

  
• 02.02 10:45:53
  发表了文章 2021-02-02 10:45:53

  2021年人工智能展望

  如今，越来越多的实际用途被发现，这使得专家和最终用户期待2021年人工智能的大发展。

  
• 02.01 15:33:17
  发表了文章 2021-02-01 15:33:17

  简析机器学习和深度学习之间的区别

  人工智能技术中常见的两个概念“机器学习”和“深度学习”，如何理解两者间的区别非常重要，本文将对此做简要的解析。

  

2021年01月

• 01.28 15:31:33
  发表了文章 2021-01-28 15:31:33

  人工智能目前适合的5个领域

  人工智能如何帮助组织解决数字化转型挑战?可以从客户服务到资源优化的一些示例中获得经验。

  
• 01.25 14:45:13
  发表了文章 2021-01-25 14:45:13

  人工智能技术如何在药物开发中识别正确的药物成分

  在采用数字技术时，制药行业的应用往往比较缓慢。迄今为止，很多制药厂商已经推迟了使用人工智能和机器学习策略开发药物的想法。人工智能有可能在药物开发领域掀起创新浪潮。然而，制药行业应努力弥补应用于药物发现和开发过程之间的差距。

  
• 01.22 15:30:30
  发表了文章 2021-01-22 15:30:30

  全新的智能人脸识别测温系统解决方案

  随着春节假期的来临，全国各大城市的火车站、机场、地铁等公共场所将成为疫情防控的重点区域。在这些人流密集的区域实现非接触式筛查、高温群体快速检测是许多城市共同面临的挑战。需要全新的智能人脸识别测温系统来解决这些难题。

  
• 01.21 16:50:28
  发表了文章 2021-01-21 16:50:28

  2021年人工智能，数据科学和机器学习的趋势概述

  人工智能正日益成为每个企业战略的一部分，随着大流行在2020年席卷全球经济，麦肯锡（McKinsey）估计到2023年增长将超过90B美元，从而加速了对人工智能技术的投资。

  
• 01.19 15:37:41
  发表了文章 2021-01-19 15:37:41

  数据治理对于人工智能的未来发展至关重要

  有时候，人工智能机器人的预测能力可能为注重隐私的人们带来困扰和影响。随着人工智能和机器学习的普及，数据治理将成为未来最关键的事情之一。

  
• 01.18 14:45:26
  发表了文章 2021-01-18 14:45:26

  AI赋能医学影像，让潜在疾病无处可逃

  医疗是最重要的民生大事之一。人工智能作为一种提高效率的工具，主要应用在医学影像、健康管理、疾病预测及辅助诊疗等，其中在医学影像中的应用最为热门。

  
• 01.14 16:39:27
  发表了文章 2021-01-14 16:39:27

  热度持续火爆，医疗AI迎来行业爆发临界点

  2021年哪个领域的AI发展值得关注呢？智能制造网认为，或许还得是医疗AI。当前，虽然全球的目光都集中在5G方面，但人工智能的发展依然不容小觑。

  
• 01.13 11:24:13
  发表了文章 2021-01-13 11:24:13

  人工智能+医学影像结合应用的4大核心价值

  “人工智能+医学影像”，是将目前最先进的人工智能技术应用于医学影像诊断中，帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应用场景。借着疫情因素的影响与推动，目前这种应用在医疗领域已经非常广泛。

  
• 01.11 16:34:28
  发表了文章 2021-01-11 16:34:28

  人工智能的真正潜力

  为了成功地采用人工智能，组织可以从消费者的行为和理解中学到很多东西。

  
• 01.08 15:12:54
  发表了文章 2021-01-08 15:12:54

  人工智能应用场景的回顾与展望

  2020年，是不平凡的一年，令人难忘的一年，对于人工智能来说也是如此。

  
• 01.07 15:46:53
  发表了文章 2021-01-07 15:46:53

  深度学习中的图像分割：方法和应用

  介绍使图像分割的方法，包括传统方法和深度学习方法，以及应用场景。基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。

  
• 01.06 10:27:18
  发表了文章 2021-01-06 10:27:18

  无触发后门成功欺骗AI模型 为对抗性机器学习提供新的方向

  尽管存在挑战，但无触发后门仍是目前最具潜在威胁的攻击方法，很可能给对抗性机器学习提供新的方向。

  
• 01.04 14:40:42
  发表了文章 2021-01-04 14:40:42

  人工智能赋能，实现更高质量的就业

  伴随着科技发展，人工智能引发的新一轮科技和产业革命将给我国就业带来持续、广泛而深刻的影响，人工智能技术进步下如何全面落实“就业优先”政策，实现更高质量就业，成为“保民生”的重要议题。

  

2020年12月

• 12.30 10:34:45
  发表了文章 2020-12-30 10:34:45

  在边缘AI与云AI之间寻找平衡

  将更多的AI从云转移到边缘的关键挑战之一是，能够在边缘AI芯片中高效运行的神经网络架构。

  
• 12.28 11:28:43
  发表了文章 2020-12-28 11:28:43

  什么是深度智能：2021年深度智能的发展趋势

  关于人工智能的发展，可以追述到60几年前，但因为技术的原因数次沉寂，直到深度学习的出现，让人工智能再次掀起热潮。那，什么是深度智能呢？2021年深度智能的发展趋势又是如何的呢？

  
• 12.24 17:05:23
  发表了文章 2020-12-24 17:05:23

  工业4.0：支持AI的故障检测

  人工智能的改进与更好的机器视觉控制相结合，为智能制造行业创造了至关重要的新组成部分–高精度和可扩展的故障检测。这项技术的前景广阔，不仅可以提高效率，而且可以提高安全性并提供实时可见性。