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【企业架构】企业架构角色和职责
数据分析
企业
网络安全
神经网络
深度学习
有几个角色与企业架构以及团队/项目级别的架构相关。请记住，这些是角色，而不是职位。小型组织可能有一个人担任这些角色中的每一个，而大型组织可能有几十个细粒度的职位。请记住，上下文很重要。我们为 Disciplined Agile® (DA™) 企业架构定义了以下角色：
首席架构师智库
2022-09-26
615
0
【数据仓库】现代数据仓库坏了吗？
数据库
sql
api
机器学习
神经网络
The modern data warehouse architecture creates problems across many layers. Image courtesy of Chad Sanderson.
首席架构师智库
2022-09-26
1.7K
0
【应用安全】IAM之身份验证
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
身份验证，有时也称为身份证明，是验证最终用户身份的过程，以确保他们的数字身份与其真实身份相关联。这让您更加确信您的用户从一开始就是他们声称的正确人选。
首席架构师智库
2022-09-26
886
0
【移动应用开发】2022/2023 年 8 大移动应用程序开发趋势
区块链
机器学习
5g
神经网络
迄今为止，技术进步见证了超过 500 万个应用程序的开发。在全球范围内，应用程序开发市场很火爆，预计未来几年将继续火爆。
首席架构师智库
2022-07-29
1.9K
0
【搜索引擎】Apache Solr 神经搜索
apache
lucene/solr
数据结构
深度学习
神经网络
Sease[1] 与 Alessandro Benedetti（Apache Lucene/Solr PMC 成员和提交者）和 Elia Porciani（Sease 研发软件工程师）共同为开源社区贡献了 Apache Solr 中神经搜索的第一个里程碑。
首席架构师智库
2022-06-08
961
0
【思维模型】拥抱复杂性（第 1 部分）
神经网络
深度学习
人工智能
数据集成
数据湖
那些拥有人工智能（人工智能）的组织和那些没有人工智能的组织之间似乎存在着危险的鸿沟。为什么 Google 可以识别你的脸，理解你的讲话，并且显然知道你对新浓缩咖啡机的秘密渴望，而你的组织却需要几个月的时间才能在你的状态报告中添加几个字段？ 这个问题的简单答案是，解决方案根本不在于简单，而在于接受和尊重复杂性。谷歌等组织并没有接受简单的“快速修复”解决方案的最新主张，而是通过将网络置于其工作的核心来接受复杂性。数据、计算机和人工神经元网络可以对复杂系统进行建模。任何希望在未来证明自己并保持竞争力的组织都必须毫不拖延地采用这种“网络模式”。
首席架构师智库
2022-05-30
226
0
【数据编制架构】Data Fabric 架构是实现数据管理和集成现代化的关键
数据集成
知识图谱
机器学习
神经网络
深度学习
在日益多样化、分布式和复杂的环境中，数据管理敏捷性已成为组织的任务关键优先事项。为了减少人为错误和总体成本，数据和分析 (D&A) 领导者需要超越传统的数据管理实践，转向现代解决方案，例如支持人工智能的数据集成
首席架构师智库
2022-05-30
770
0
【认知计算】认知风险管理
机器学习
uml
编程算法
神经网络
深度学习
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而，如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档，从而在大海捞针。
首席架构师智库
2022-05-05
638
0
【企业架构】IT 不重要，但企业架构重要
物联网
企业
神经网络
深度学习
人工智能
Nicholas G. Carr 撰写他的文章“IT 无关紧要”已经 18 年多了。我记得读过标题；令一位年轻的 IT 顾问感到震惊，认为本世纪这个世界会如此需要我和我的同事。但是在阅读这篇文章时，我很快就明白了卡尔的意思；电子数据处理成为一种商品，就像电力已经存在了几十年一样。电子数据处理对其早期采用者具有战略优势，但时间有限。因此，随着每个人都可以使用这种信息技术，认为您可以通过“购买 IT”来获得公司的战略优势显然是一个错误的愿景，它仍然适用于新技术。在 IT 集合中，人工智能、物联网、量子计算、虚拟
首席架构师智库
2022-04-14
454
0
【人工智能】人工智能、机器学习和数据工程 InfoQ 趋势报告 - 2021 年 8 月
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
大数据
关键要点 我们看到越来越多的公司使用深度学习算法。因此，我们将深度学习从创新者转移到了早期采用者类别。与此相关的是，深度学习存在新的挑战，例如在边缘设备上部署算法和训练非常大的模型。 尽管采用率正在缓慢增长，但现在有更多的商业机器人平台可用。我们在学术界之外看到了一些用途，但相信未来会有更多未被发现的用例。 GPU 编程仍然是一项很有前途的技术，但目前尚未得到充分利用。除了深度学习，我们相信还有更多有趣的应用。 借助 Kubernetes 等技术，在典型的计算堆栈中部署机器学习变得越来越容易。我们看到越来越
首席架构师智库
2022-03-14
428
0
【软件架构】2022 年软件行业的主要趋势
云计算
机器学习
大数据
数据处理
神经网络
关键要点 混合工作将继续存在。要问的关键问题包括：什么是正确的平衡？我们需要多少时间亲自在一起？入职如何受到影响？另外，就时区而言，我们需要同步多少时间？ 康威定律可能有 COVID 推论；能够有效开发松散耦合系统（通常具有微服务架构）的公司最好设置为远程工作并使用分布式方法。使微服务工作的是独立且高度一致的团队和人员。 2021 年，数据工程和 AI/ML 领域出现了三个有趣的发展：数据管理——摄取和清理数据；基础设施——基于云技术的数据工程平台和服务的兴起；和运维——“DataOps”的出现和DevO
首席架构师智库
2022-03-14
477
0
「搜索和非结构化数据分析」2020年值得关注的5大趋势
语音识别
搜索引擎
企业
神经网络
机器学习
大多数组织都很好地利用了结构化数据(表格、电子表格等)，但是很多未开发的业务关键的见解都在非结构化数据中。
首席架构师智库
2022-01-25
654
0
「分布式计算」什么是严格一致性和最终一致性？
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
当单片系统达到它们的极限时，它们开始被扩展的分布式系统所取代。这一趋势始于20年前的计算领域，当时大型机被服务器群所取代。然后进入了存储领域(数据库、文件系统)。在数据库世界中，关系与NoSQL的争论已经激烈了一段时间。
首席架构师智库
2021-01-06
1.1K
0
「数字转型」CIO和CDTO必读，数字转型与技术无关
神经网络
深度学习
人工智能
公司正投入数百万美元用于“数字化转型”计划，但其中很高比例的项目未能获得回报。这是因为公司本末倒置，专注于特定的技术（“我们需要一个机器学习策略！）而不是先将变革融入整体商业战略。内部人士应该认识到，他们不应该把那些从外部借来的技术知识与技术投资结合起来，而不是仅仅依靠内部人员的经验来改变自己的业务流程，原型设计等）以促进变革。
首席架构师智库
2020-11-24
516
0
「自然语言处理」使用自然语言处理的智能文档分析
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
NLP 服务
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的，因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处，例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
首席架构师智库
2020-08-28
2.3K
0
「数据战略」成果驱动的企业数据战略：工具和技术
物联网
微信
自动化
神经网络
深度学习
企业数据战略系列的一部分，探讨了领导力和责任感在指导与业务成果相关的总体数据战略方面的重要性。
首席架构师智库
2020-07-20
423
0
「主数据架构」介绍下一代主数据管理(MDM)
大数据
uml
机器学习
神经网络
深度学习
主数据管理是旨在创建和维护权威、可靠、可持续、准确、及时和安全的环境的过程和技术框架。这个环境代表了一个单一版本的事实，作为跨不同的系统、业务单元和用户社区的可接受的记录系统。
首席架构师智库
2019-12-10
2.9K
0
「首席架构师推荐」文本挖掘软件列表
NLP 服务
api
机器学习
神经网络
深度学习
文本挖掘，也称为文本数据挖掘，大致相当于文本分析，是指从文本中获取高质量信息的过程。高质量的信息通常是通过设计模式和趋势通过统计模式学习等手段获得的。
首席架构师智库
2019-10-09
1.3K
0
「首席架构师推荐」深度学习软件比较
https
网络安全
深度学习
机器学习
神经网络
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 [1]
首席架构师智库
2019-10-09
518
0
机器学习，数据科学，人工智能，深度学习和统计有何异同
机器学习
编程算法
深度学习
神经网络
人工智能
在本文中，我阐述了数据科学家的各种角色，以及数据科学如何与机器学习，深度学习，人工智能，统计学，物联网，运筹学和应用数学等相关领域进行比较和重叠。 由于数据科学是一门广泛的学科，我首先描述在任何商业环境中可能遇到的不同类型的数据科学家：您甚至可能发现自己是一名数据科学家，而不知道它。 与任何科学学科一样，数据科学家可以借用相关学科的技术，尽管我们已经开发了自己的工具库，特别是技术和算法，以自动方式处理非常大的非结构化数据集，即使没有人工交互，也可以实时执行交易 或者做出预测。
首席架构师智库
2019-06-02
690
0
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腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
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