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【重磅】全球应用博览会Show

为期三天的2018全球应用博览会昨天已经结束,现场参观员对设备的热情非常高。 此次的博会共有来自10个国家的150家企业和机构参展,集中展示基于技术和算法的终端,吸引了近万来体验,一个可听、可视、可玩、可互动的博会。 企业如下:走进2018全球应用博览会会场,仿佛走进了一个“未来世界”,这些黑科技的Demo展示好像在宣告一个时代正阔步到来。 趁热打铁,接下来总结一下本次应用博览会包括的主要: 1.海康脸识别现场体验了的一下,camera捕捉的刷新率很高,现场对脸的追踪体验流畅,可惜的是没有办法在线加载抓拍员的照片,脸追踪后也就没有办法实时验证 为期三天的2018全球应用博览会很快结束了,通过这一次的展会发现们对AI的热爱比想象中还要浓烈,从某一方面也体现了国家对于科技的重视,是第四次业革命的说法是否像传说中的那样我们不得而知

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慧上云 | 腾讯云大数据48元起

微信图片_20191127175053.png腾讯云11.11慧上云活动(点击前往)仅剩6天你有可错过的福利是:① 脸识别、文字识别OCR、语音识别等,开通即送免费送次数! ②5-8折都有!③大数据首次限时折扣,低至350元月这么诱?怎么弄! 耐心看完本文,你就全明白了专场(点击前往)微信截图_20191127175337.png腾讯云提供计算机视觉、语音等技术,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和化转型 10月,文字识别OCR、语音识别ASR都有推出新功!点击查看《动态 | 腾讯云AI 10月更新》。以脸识别100万次的资源包为例,原价31元万次,活动期间仅需15.5元万次,打五折! 万众瞩目的大数据终于迎来了首次限时折扣,历史最低!历史最低!历史最低!观望已久的开发者们别再犹豫了!机不可失,时不再来~

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    全球应用博览会明年在苏举办

    为加快发展以大数据和云计算为支撑的相关业,推进制造、软硬件终端和服务业等领域的应用,2018年5月10日至5月12日,以“体验,慧生活”为主题的“全球应用博览会 此次博会由国家相关部委、江苏省民政府作为指导单位,市政府主办,苏州业园区管理委员会承办,将分为开幕式(包括主旨论坛和颁奖)、分论坛以及应用博览会三大板块,展区包括家居、教育、医疗 期间,组委会还将评选出“全球年度金奖和银奖”。近年来,我市在技术、业、应用以及跨界融合等方面取得了积极进展。 苏州业园区更是抓住机遇,大力发展业,在原有云计算业基础上,布局以大数据和云计算为支撑的业,打造国内领先、国际知名的业集聚中心。 未来,我市将继续大力发展业,苏州业园区也将通过3-5年努力,力争建设成为国内外知名的创新策源地、应用示范地和业集聚地。(苏报融媒记者 袁艺)

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    管理:CEO 的作 25% 可以由机器完成

    【新元导读】《哈佛商业评论》日前就自动化发表评论文章,称现在CEO们大约25%的作时间都花在了可以让机器替代的活动上,例如分析报告和数据以做出决策。 这些活动主要存在于诸如制造业、食服务、运输、仓储以及零售版块。就短期到中期而言,更多的职业将发生变革,而非自动化。 自动化的应用前景比以前更广泛,因为包括机器和机器学习等内容的技术越来越够完成不仅仅是体力活动,而且包括那些涉及到认知力的活动,从唇语阅读到驾驶。 我们需要为们提供他们未来需要的技,包括够与作场所中的机器进行更紧密的交互。 还有一些技要求那些被认为是类固有的力,包括对的管理和发展,与之相伴的是社交和情感方面的推理。 我们的研究表明,未来的自动化可以每年提高全球生率0.8%-1.4%,这对全球经济增长有显著意义,并补偿口老龄化带来的阻力。

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    21天实战系列:经理最佳实践(1)

    一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群:想要转型做的传统经理;RD想要转型做AIPM的群;一切想从事或了解经理作的;屏蔽群:希望通过本课程学习编码力的的概念定义2.2.2 、机器学习和深度学习的关系?相关概念的关系2.2.3 的主要特征:自动化+化?两大主要特征2.2.4 的行业格局? 发展简史三、未完待续下期预告:经理力的概念定义和力模型作者介绍张子良现百度在线大数据设计师毕业于烟台大学计算机科学与技术专业,原天云融创数据科技有限公司高级咨询顾问,拥有5年以上金融和互联网广告行业经验 资深数据专家,数据仓库模型设计专家,主要擅长自然语言处理和机器领域。本文已获作者授权

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    21天实战系列:经理最佳实践(2)

    一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群:想要转型做的传统经理;RD想要转型做AIPM的群;一切想从事或了解经理作的屏蔽群:希望通过本课程学习编码力的。二、正文2.1 章节目标? 学习目标2.2 正文2.2.1 什么是? ?的定义2.2.2 什么是经理? ?经理的定义2.2.3 经理需要具备哪些力?? 经理的力模型2.2.4 经理的力层次如何划分??经理的力层次模型三、未完待续下期主题预告:如何进行的业务架构? 四、系列文章21天实战系列:经理最佳实践(1)本文已获作者授权

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    21天实战系列:经理最佳实践(3)

    一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群:想要转型做的传统经理;RD想要转型做AIPM的群;一切想从事或了解经理作的不适应群:希望通过本课程学习编码力的。二、正文2.1 章节目标 ? 章节目标2.2 正文2.2.1 通用业务架构?通用业务架构 三大力: 1. 交互力:与机器进行交互和交流的力,交互力是手段; 2. 任何评估的业务价值三、未完待续系列文章,一天一堂课,跟胖哥一起学。下期主题预告:如何进行的技术架构?已获作者授权,禁止二次转载。 系列文章:1天实战系列:经理最佳实践(1) 21天实战系列:经理最佳实践(2)

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    21天实战系列:经理最佳实践(4)

    一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群:想要转型做的传统经理;RD想要转型做AIPM的群;一切想从事或了解经理作的不适应群:希望通过本课程学习编码力的。二、正文2.1 章节目标? 技术架构三大层次:基础层:基础设施,包括硬件设施、软件设施、数据资源;技术层:技术框架,包括基础框架、算法模型、通用技术;应用层:系统应用,包括应用平台和;2.2.2 典型的技术架构? 系列文章: 21天实战系列:经理最佳实践(1) 21天实战系列:经理最佳实践(2) 21天实战系列:经理最佳实践(3)

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    21天实战系列:经理最佳实践(2)

    一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群:想要转型做的传统经理;RD想要转型做AIPM的群;一切想从事或了解经理作的屏蔽群:希望通过本课程学习编码力的。二、正文2.1 章节目标? 学习目标2.2 正文2.2.1 什么是? ?的定义2.2.2 什么是经理? ?经理的定义2.2.3 经理需要具备哪些力?? 经理的力模型2.2.4 经理的力层次如何划分??经理的力层次模型三、未完待续下期主题预告:如何进行的业务架构?

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    21天实战系列:经理最佳实践(4)

    上期回顾《21天实战系列:经理最佳实践(3)》一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇, 算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群: (1)想要转型做的传统经理; (2)RD想要转型做AIPM的群; (3)一切想从事或了解经理作的 本文是《经理最佳实践》系列的第二部分:系统架构篇, 第二章:的技术架构。 三、下期预告《的应用架构》四、未完待续《经理最佳实践》全部内容已录制成视频课程,发布在网易云课堂和CSDN学院

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    21天实战系列:经理最佳实践(3)

    上一期回顾《21天实战系列:经理最佳实践(2)》一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇 ,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群: (1)想要转型做的传统经理; (2)RD想要转型做AIPM的群; (3)一切想从事或了解经理作的 本文是《经理最佳实践》系列的第二部分:系统架构篇, 第一章:的业务架构。 2.3 典型 ? 2.4 思考延伸 ?三、下期预告《如何构建的技术架构》四、未完待续

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    21天实战系列:经理最佳实践(1)

    一、前言打算面向想从事经理职位的,写一个系列的专题,对经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群:1.想要转型做的传统经理;2.RD想要转型做AIPM的群;3.一切想从事或了解经理作的;屏蔽群:希望通过本课程学习编码力的。 二、正文2.1 章节目标 了解是什么是?了解核心概念?了解发展简史?了解当前的市场格局?2.2 内容2.2.1 的概念定义 ? 的概念定义2.2.2 、机器学习和深度学习的关系?相关概念的关系2.2.3 的主要特征:自动化+化?两大主要特征2.2.4 的行业格局? 中国市场生态图谱2.2.5 发展简史?发展简史三、未完待续下期预告:经理力的概念定义和力模型

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    出门问问优雅造:看如何“软硬结合”

    以及ADAS高级驾驶辅助系统问问魔眼Ticeye,至此,出门问问“软硬结合”的化道路愈加清晰。 、首款车载机器问问魔镜Ticmirror以及ADAS高级驾驶辅助系统问问魔眼Ticeye,至此,出门问问“软硬结合”的化道路愈加清晰。? 一条软硬结合的化之路作为一家科技创业公司,出门问问坚持技术驱动,致力于将技术落地到生活场景中去。 通过在领域持续深耕,出门问问目前已经打磨了一整套自主知识权的交互技术框架,这一整套语音交互技术自成一体,包括语音交互、推送、手势交互、计算机视觉、以及机器SLAM技术,在多个维度 在化路径上,以本次发布的手表问问手表Ticwatch 2、可穿戴移动支付Ticpay、首款车载机器问问魔镜Ticmirror以及高级驾驶辅助系统问问魔眼Ticeye为例,出门问问正在走一条从算法到系统

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    Siri之父揭秘如何成功创造千亿市场

    此后,Siri程序运用到每一代苹果,成为一款划时代的应用软件,为消费者从手机中受益开辟了新的道路。 为何Siri从一种象牙塔里的新技术成功转型为爆款民用? 为何Siri从始至终专注同一套价值主张,没有频繁试错调换方向?为何Siri获得众多风投青睐,成功撬动手机千万市场? 除了关注手机领域的潜藏的市场机遇,这只研究团队还搭上了美国国防高级研究计划局(下文简称“高研局”)项目的顺风车。 这些价值主张的实现需要充分利用和进一步开发领域最新的研究成果。 Siri发展到今天,已经成为高端技术商业化的典范,在它身上我们不仅看到了对未来生活可带来的革命性变化,也窥见新型创业公司如何把握时代和市场的机遇,采用合理的管理运营方式,将有趣的科技理念商业性地植入到们的日常生活

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    深度 | 以为本的机器学习:谷歌设计概述

    我们在谷歌的队伍与公司内的用户体验程师共同开发了加速核心机器学习理论的算法,他们知道如何将机器学习与用户体验相结合,并且保证以包容性的方式构建机器学习和。 诞生于我们与 UX 和谷歌的团队共同完成的作,这些要点将帮助你把用户放在首位、快速迭代并理解机器学习创造的独特的机会。让我们开始吧1. 不要指望机器学习帮你找出需要解决的问题如今有很多围绕机器学习和的夸张的宣传。许多公司和团队将机器学习视做一些策略的解决方案,而忽略了真正需要解决的、有意义的问题。 许多可以在没有机器学习的情况下让感受到「」或者「个性化」。不要认为只有通过机器学习这些才有可实现。? 只需要一名队友扮演一方与「」聊天快速提示:巫师研究的参与者们与他们所认为的系统进行互动,但是该自主系统实际上由控制(通常是一个队友)。

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    如何成为(AI)经理

    在大数据技术发展起来之前,一直没大规模地爆发。 算法——深度学习算法的成熟 比如,以前图像识别、语音识别有一些技术瓶颈。 正因为有这样社会发展需求的背景,国家从去年七月份(2017年7月)起,将上升到了国家战略层面。现在公司提交上市的时候,有即报即审这样的优先策略。可以优先得到资本市场的支持。 AI经理出现的历史发展背景我们纵观第一次、第二次、第三次业革命,到现在为代表的第四次业革命。历史的发展其实是循着明确的路径的:一个是自动化,另一个是化。? 很多做得非常臃肿,希望适应所有的情况,但是这样的就会变得非常复杂,非常不易接入。这个阶段,我们推荐系统中的很多作是来做的,非常不自动化、不。 之前可都是需要或者一些其他手段,但是其实这个最适合目前弱中识别和预测的力。Q9:数据打标(Tagging)是不是外包的居多?

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    观点 | 化的关键是基础架构和数据,而非算法

    的关注度正在直线飞升,其中不乏大量炒作,而实际情况是技术依然处于起步阶段,并且难以实现化。从原型到,需要克服很多新挑战:比如训练数据从何而来? Skymind 是一家为企业提供解决方案的初创公司,其联合创始和首席技术官 Adam Gibson 说:把化是一个不小的挑战,基础架构是最难以解决的问题之一。 原始数据就像液体,在流入的管道之前,需要数字化和聚集原始数据。接着,在使用 Hadoop 等被存储之前,数据流需要通过具 Apache Kafka 或者 Apache Storm 进行处理。 事实上,这也是证明一家公司是否对持严肃态度的办法。的炒作似乎不会减缓,吹嘘这些方面也增加了上头条或博得更多投资的机会。 他们在 logistic 回归中使用 if-then 却称其为。」不走大众路线从制药贸易到政府部门,从不缺乏将应用到数据中的商业兴趣。

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    从头到尾:医疗保健中开发的实用框架(CS AI)

    医疗保健中的(AI)具有巨大的潜力,可以提高获得高质量医疗保健的机会,同时降低总体系统成本。尽管这定期成为头条新闻,并且有许多证明概念的出版物,但有关的认证仍未突破临床。 医疗保健中的AI是一个多方流程,需要们在多个单独领域中具备丰富的知识。因此,缺乏对该领域的特定挑战的理解是导致无法兑现完成化保健的主要原因。 因此,我们为从概念到市场启动的AI驱动生物医学的开发提供了一个决策性的视角框架。我们的框架强调了风险,目标和关键结果,通常需要经过三个阶段才将经过实践的医疗AI推向市场。 我们重点介绍了关键时间点,以在整个过程的相关部分中指导创始,投资者和主要利益相关者。 我们的框架应被视为创新框架的模板,该框架可用于协调团队沟通和责任,以制定合理的开发路线图,从而释放AI在医学中的潜力。

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    学习的三个核心要素

    这大半年,有这样几个问题一直在脑子里:学习中“内容”和“”二者的边界在哪里?技术如何从学习找到合适的切入场景?用户会为什么样的学习来付费? 结合这段时间的作、阅读和思考,现在试着总结一下个对这些问题的一些思考。以下是我的思考框架:一款优秀的学习,是内容、和技术三者的紧密结合、彼此赋。一、这三个要素指的是什么?1. 因为形式不同,其逻辑也不同。分别是app 逻辑、内容逻辑、服务的逻辑。3. 技术会贯穿大流程中的所有环节,它的目标是更高的效率和更好的体验。大数据分析技术会将用于优化每个环节。 深度学习模型(机器)则可以直接承担某个环节,或者跟机制合作完成某个环节。因此可会极大改变成本结构。好了,这一部分先引出题目,明确了定义,以及简要介绍了这三个要素的关系。 技术篇:大数据分析和深度学习模型、技术的应用场景、应该如何利用技术、怎么做有味儿的细节和温暖的文案,以及贴近用户场景)NO 47 中的游戏化机制:如何让用户养成学习习惯、学习中游戏化机制的应用汇报

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    如何跨越技术与的鸿沟?

    【AI100导读】:“鸿沟理论”指的就是高科技在市场营销过程中遭遇的最大障碍:高科技企业的早期市场和主流市场之间存在着一条巨大的“鸿沟”,否顺利跨越鸿沟并进入主流市场,成功赢得实用主义者的支持,就决定了一项高科技的成败 在过去几年里,我遇到的许多公司都面临着这个挑战,我称之为“跨越鸿沟”。在本文中,我将站在你的角度分享我在克服技术和困难时的四大教训,我最近在 ApacheCon 上提出了这些知识点。? GIGO(garbage in, garbage out)是机器学习的基本规则,所以一个良好的系统够检测出潜在的问题,并在需要干预的时候向管理员发出警报。鸿沟优化正确的目标。 要想成功,现实世界的必须使用够准确反映业务目标的评估指标。Netflix 开展推荐算法竞赛的故事给大家上了一课。 请注意,如果客户不信任,就不会使用它驱动的。虽然你可以通过显示预测模型的准确性来尝试建立信任,但大多数消费者不真正去关注可靠的科学指标。

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