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Oracle将利用AI，自主云平台中的机器学习

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甲骨文周二在纽约的Oracle CloudWorld上展示了Oracle Cloud Platform在人工智能和机器学习方面的进步。

2020-12-25

9130

机器学习正在改变软件测试的未来

腾讯云测试服务机器学习神经网络深度学习人工智能

大多数软件开发团队认为他们的测试效果不佳。他们知道质量缺陷的影响是巨大的，因此他们在质量保证上投入了大量资金，但是他们仍然没有得到想要的结果。这不是由于缺乏人才或精力-支持软件测试的技术根本无效。该行业服务不足。

2020-12-25

7780

机器学习正在改变软件测试的未来（Computing）

腾讯云测试服务机器学习神经网络深度学习人工智能

大多数软件开发团队认为他们的软件测试能力不足。他们明白质量缺陷所带来的影响是巨大的，在质量保证方面投入了大量资金，但仍然没有得到想要的结果。这并不是因为缺乏人才或努力，而是因为软件测试的技术效率极低。软件测试这一行业一直没有得到很好地发展。

2020-12-18

8390

自主的端到端测试

腾讯云测试服务机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习在端到端测试中的核心优势是能够利用高度复杂的产品分析数据来识别和预测用户需求。 ML驱动的测试能够观察Web应用程序上的每个用户交互，了解用户经历的常见（和边缘）过程，并确保这些用例始终按预期运行。如果该机器正在测试许多应用程序，那么它可以从所有这些应用程序中学习，以预期对应用程序的新更改将如何影响用户体验。借助这些数据，机器学习驱动的测试已经可以比人类建立更好，更有意义的测试。由ML驱动的自动化开发的测试比由人类构建的测试自动化更快，更便宜地构建和维护。这样的测试可以带来更快（和更高质量）的部署，这对任何工程副总裁的预算都是一个福音。

2020-12-14

4170

传染动力学的流形学习

感染性传染地图利用激活次阈值分配向量在高维欧氏空间节点的网络。作为传染病地图图像的点云既反映了网络的底层结构，也反映了传染病在网络上的传播行为。直观地说，如果传染病沿着该结构传播，那么这样的点云展示了网络底层结构的特征，这一观察表明，传染图是一种可行的多形学习技术。我们在许多不同的真实世界和合成数据集上测试传染映射作为一种流形学习工具，并将其性能与最著名的流形学习算法之一Isomap进行比较。我们发现，在一定条件下，在有噪声的数据中，传染病映射能够可靠地检测底层流形结构，而Isomap由于噪声引起的误差而失效。这巩固了传染病映射作为一种多方面学习的技术。

2020-12-11

3270

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2020及之后的五个云计算趋势

自动化机器学习神经网络深度学习人工智能

云科技在过去的十五年内不断成熟，现在已经完美地完成了从过去信息技术业内部的财富到如今云科技驱动的灵活的工作场所的转变。

2020-12-10

5910

2020年值得关注的6大客户服务趋势(Technology)

机器人机器学习渠道代理神经网络深度学习

2020年提供良好客户服务体验的基本原则将与2019年大致相同：客户将期待便捷的渠道解决方案，而这些解决方案几乎不需要他们付出任何努力。然而，随着面向客户服务的无摩擦、异步和个性化的私人消息传递渠道的兴起，品牌的联系中心必须相应地进行调整。

2019-12-23

5690

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