• 从“刷脸时代”的来临,看中国AI的真实写照

    熟知科技史的人都知道,包括计算机,互联网和智能手机在内,任何革命性技术的最初应用场景,基本都发生在军工,政府和医疗等特定领域,等到技术发展成熟后,再演变为大众产品——但不知你是否察觉,最近几年,拜深度学习算法和大数据所赐,技术成熟度的飞速进化,让很多AI技术向大众转变的过程非常短暂,譬如人脸识别。[详情]

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  • 精研“军力倍增器”,兴图新科如何帮中国打赢信息化战争?

    兴图新科(688081)就是军队专用视频指挥控制系统的专业公司,自2004年成立伊始,兴图新科一直专注于视音频领域的产品服务,如今其已经成为军队视频指挥领域的重要供应商,更是参与保障了 “中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年阅兵”、“中国人民解放军建军90周年朱日和阅兵”、“香港回归20周年活动”等多项重大任务。[详情]

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  • 从参数到性能,再到生态,看数据中心价值观进化

    近日,英特尔宣布英特尔?至强?可扩展平台正式迎来针对性能和性价比优化的全新英特尔?至强?可扩展处理器。 平均来说,全新第二代英特尔至强金牌处理器相比第一代至强金牌处理器,性能提升达1.36倍,性价比提升1.42倍。[详情]

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  • 华为重磅发布网络AI领域10大公开数据集

    在华为开发者大会HDC.Cloud 3月20号直播间,华为网络人工智能数据湖专家周尧,向开发者们正式发布了网络AI领域10大公开数据集,解决了网络AI开发缺乏工业级数据的难题。[详情]

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  • 全球开源!钟南山团队与腾讯研发新冠重症AI预测,成果登上《Nature》子刊

    医护人员只需输入患者的临床特征,重症早期分诊系统就可以返回患者在5、10和30天内病情发展至危重的概率,进而对患者进行早期分诊。[详情]

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  • 大数据与工业深度融合 企业提质增效成效显

    贵州大数据、工业4.0带来的时代之变,贵阳“千企改造”工程的深入推进,一个个智能工厂在贵阳应运而生。自2014年以来,贵阳有力源液压、贵阳海信等6家企业获批国家级智能制造试点示范;航天电器、振华新云电子等4家企业获得国家智能制造新模式应用示范;黎阳航空、雅光电子等31家企业获批国家级两化融合贯标试点。[详情]

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  • 如何运用大数据进行分析?

    如何运用大数据进行分析?[详情]

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  • 云计算与大数据合体,能给我们带来什么?

    云计算和大数据的结合可以说是相辅相成,因为云计算为大数据提供了可以弹性扩展相对便宜的存储空间和计算资源,使得中小企业也可以像大型企业一样通过云计算来完成大数据分析。大数据是对数据进行专业化处理,最终根据我们的需要分析加工形成我们能够理解的可视化资料。[详情]

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  • 中国首个大数据综合试验区的“融合”发展之道

    作为中国首个国家级大数据综合试验区的贵州近年来将“融合”二字贯穿经济社会发展始终,探路传统企业转型升级的同时,创造了大数据与实体经济深度融合发展的“贵州模式”。[详情]

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  • 5G、大数据、物联网、人工智能广泛应用 城市变得更“智慧”

    如今,5G、大数据、物联网、人工智能等新技术不断发展,在我国新型智慧城市建设过程中得到广泛应用,催生了数字化、网络化、智慧化的公共服务新模式和城市治理新理念,给人们的生产生活带来诸多便利。未来,应如何更好地推动新型智慧城市建设?[详情]

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    供稿:智汇婷婷

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  • 索尼拟通过软件订阅售卖AI数据分析图像传感器

    据外媒报道,索尼公司打算复制PlayStation的成功方法来发展图像传感器业务。索尼计划通过让用户订阅软件的方式就地销售数据分析传感器,以此降低其在瞬息万变的智能手机市场中对少数制造商的依赖程度。[详情]

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    供稿:智汇小新

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  • 腾讯云贺永红:混合云存储为大数据应用提供更强便利性

    从技术上看,大数据业务由于数据体量大,且数据量很多时候呈急速膨胀状态;在进行大数据计算分析时,对资源的需求呈现浪涌式特征,又偶有突发性,因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势,成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。[详情]

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  • 大数据中心产业迎新一轮发展高潮

    “加强新型基础设施建设,发展新一代信息网络,拓展5G应用,建设大数据中心,增加充电桩、换电站等设施,推广新能源汽车,激发新消费需求、助力产业升级。”作为“两新一重”关键内容,大数据中心既拉动消费惠及民生,又促进产业升级,推动数字经济发展。正在推进的“全国一体化大数据中心”更兼具“新基建”“重大工程”双重属性,为我国治理能力现代化提供坚实支撑。[详情]

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    供稿:智汇婷婷

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  • 谷歌提出基于世界模型的的大规模强化学习方法Dreamer

    目前研究领域主要使用两种方法:一种是无模型(model-free)的强化学习方法,通过试错的方式来学习预测成功的行为,其中著名的方法包括用于完成雅达利游戏的DeepMind的DQN方法和在星际争霸二中与世界冠军同台竞技的AlphaStar,但这类方法需要与环境进行大量的交互限制了其在真实场景中的应用。[详情]

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  • 福特开放了迄今为止最全面的数据集

    最近十年来,自动驾驶开源数据集变得越来越多,无论是企业或者其他组织,都选择与世界上的其他开发者共享数据,促进技术的进步。但其实这些不同的数据集之间类型并不完全一样。[详情]

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