为什么人工智能和机器学习对于有效的IT安全越来越关键
人工智能和机器学习的力量 人工智能和机器学习可以在这里交付真正的价值。当涉及到识别和预测某些类型的模式时，机器学习提供了比人类更好的能力。这些新工具还可以超越基于规则的方法，这些方法需要已知模式的知识。与其相反，他们可以学习IT基础设施中的
分析：大数据是原材料，机器学习是原材料加工厂
这两个因素同时作用出一个效果，即人需要的干预越来越少，而机器在与环境交互反馈中的自主学习比重越来越大。 大数据驱动的机器学习 AlphaGo的围棋棋力来自于30万张人类对弈棋谱以及3千万次自我对弈，这是一个典型的大数据机器学习产物。 相比之下，1996年
大数据分析：人工智能的下一步是机器向人靠拢
2015年8月30日，在中山大学校友会会长论坛上，涂子沛作为大数据专家，受到了挑战。上海校友会的一位副会长是围棋高手，在论坛上，两人开始争论，机器人能否战胜人类围棋冠军，涂子沛的答案是能。 双方约定了1500万的赌注，赢了则捐给母校。 一个月之后，谷
机器学习将给电力行业带来巨大重塑
比尔盖茨(Bill Gates)在2017年表示：如果我今天刚开始并寻找同一种对世界产生重大影响的机会，我将考虑三个领域。一是人工智能;第二是能源;第三是生物科学。 毫无疑问，能源的未来在于可持续、可靠和智能的发电和配电系统，以及主动而不是被动的网络。电力
机器学习的几个步骤
机器学习的应用正在迅速发展，已迅速成为医学，电子商务，银行等不同领域不可或缺的一部分。今天，我们将把机器学习分解为一个过程，并了解从开始到实现的所有步骤。它的实际应用。 收集数据 为了开发我们的机器学习模型，我们的第一步将是收集可用于区分这
埃夫特与阿里云打造智能机器人云平台
安徽省芜湖市市委常委、常务副市长宁波表示：希望埃夫特与阿里云的合作能带动更多本地企业以工业互联网、工业大脑为抓手，改造提升传统产业、发展先进制造业。 中国是工业机器人最大的终端使用市
让人更加智能化，让机器有触觉！
在我们的日常语境中，「黑科技」则代表着当前人类无法实现或根本不可能产生的技术、产品，或是现实中那些不明觉厉的新硬件、新软件、新技术、新工艺、新材料等。 在知乎上有这样一个问题：你所知道的最黑的黑科技是什么？ 有人认为是能在火星移民时派上用
不担心芯片供应链的稳定，机器视觉本土化优势明确
海康2017年开始提出AI Cloud的架构，云业务定位集中在主业的客户需求，聚焦公司擅长的领域，不是为了做云而做云。 海康过去20年做的都是to G和to B的业务模式，以一次性收入为主，但海康凭借好的服务、产品，收入粘性很强。 to B市场非常碎片化，一方面可
为什么大型机器学习模型不能扩大？
更大的规模不一定更适合机器学习。但是，随着研究人员相互竞争追求最先进的基准，深度学习模型和训练它们的数据集不断扩展。不管它们如何突破，更大的模型都会对预算和环境产生严重的影响。比如 GPT-3，一个在去年夏天推出的大受欢迎的自然语言处理模型，
利用机器学习实现更智能的公用事业管理
诸如能源、天然气、水和废物管理等公用事业已经依靠智能设备来优化基础设施和供需平衡。 现在，正在出现更智能的公用事业，由技术驱动的复杂市场组成的整个生态系统。他们从机器学习的使用中受益匪浅。特别是能源领域和智能电网将从ML和AI的最新进展中受益
