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涉足 大数据驱动京东未来?

未来的务被称作是大数据。按照大数据的定义,未来的大数据至少包含如下三个方面,一是O2O,即线下与线上的结合;二是实交化,即用户与厂之间的积极互动;三是个性化,即千千面。 移动端普及不忽视在今年双十一中,京东新引入的微软著名“黑科技”——管家小冰。据了解,此次小冰技升级,最大的颠覆性创新在于大数据集成和的底层运用。 面对阿里的大数据布局,京东也希望够推进云计算大数据的发展,促成云计算大数据技术在整个务领域业产品的推广,驱动京东的技术和业务升级。 面对微软亚洲互联网程院的橄榄枝,京东无法抗拒。 此次小冰与京东的合作中,小冰对内集成了京东数万个类目品的近千万条信息,对外匹配微软必应覆盖整个互联网和兴趣类目的大数据分析。在大数据基础上,形成了的自主判断力。 见砍柴网:涉足 大数据驱动京东未来?

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、强、超

文章目录 弱(Weak AI) 弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力 知识表示的力,包括常识性知识的表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通的力 将上述力整合起来实现既定目标的力 ——Stackexchange 超(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    名片,新零售发展的新动力

    客好推名片是一款帮助企业提升经营力的小程序系统,从递出一张名片开始,无缝整合六大系统,从而高效地连接企业老板、员、客户,帮助企业解决获客难、成交难、管理难等企业经营难题! 传播过程中,用户只需递出一张名片即可同步展示个、产品、品牌、企业动态等信息,再通过一度脉,二度脉,快速实现流量的聚合和裂变。 基于这样的产品技术背景,简单直接,又快速引发社交裂变,客好推对“名片”进行了深度思考和大胆尝试:将名片具与相互结合,通过一张名片赋个体,激活个体流量,家/业务员可以充分利用自身社交关系获取流量 ,最终将获取的流量进行分析、管理、转化、服务、留存,实现整个销售交易的闭环,由此便形成了“名片”这一全新业态。 具备这些天然优势,名片或将成为撬开新时代的一根有力杠杆。 名片,新零售发展的新动力

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    广播视拥抱

    最近几年(AI)领域出现了许多令惊叹的发展。尽管如此,AI仍然是一个容易被炒作和误解的术语。 被认为是新的力,推动下一次业革命,从根本上改变作、创造、经营和组织生活以及社会的方式。 机器学习 是教机器学习行为的科学与程。 我们最终将应用机器学习——从而“认知”——我们的组织和日常生活中的几乎每个任务和作流。就像力和互联网一样,将无处不在,同时又或多或少地不可见。 与此同时,EBU的JEAN-PIERRE EVAIN描述了技术与创新部门内与相关的活动。 ? 被视为“新”这一事实揭示了技术热情掩盖混乱的程度。 操作阐释 EBU的媒体信息管理和战略计划正在准备一份旨在揭开,机器学习,深度学习,神经网络(深度或循环)和认知作流的神秘面纱的报告。

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    在未来中的作用

    如果没有,从信用卡欺诈检测到子邮件垃圾过滤器、预测交通警报到个性化提醒等许多如今被认为是理所当然的服务都不可实现。 AI被广泛使用的一个领域是软件使企业够将数据分解为可管理的见解,并理解大数据。 也有可改变分析的动态。传统的数据分析侧重于描述性分析或分析数据来报告发生了什么。 将语音和面部识别带到了舞台中央 由驱动的声控数字个助理已经极大地吸引了千禧一代。 将入侵更多领域 已经在大力帮助金融服务、医疗保健、证券交易和生命科学等行业。例如,正在取代临床助理的角色,帮助医生做出更快、更可靠的诊断。 已经站稳脚跟。有可改变高管的决策方式、营销员与客户打交道的方式、企业之间的竞争方式以及企业整体发展的方式,使其变得更加强大。未来的必将由系统驱动。

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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 的概述 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器, 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。 ? 1.2 的应用领域 随着、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ?

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    将改变业决策

    简而言之,产业正试图让脑模仿类的,而通过神经网络,他们已经成功了一半。在神经网络中,他们试图让晶体管表现得像类大脑的神经元。机器学习是利用神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。 业决策 在问世之前,企业不得不依赖于不一致的数据。因此,决策过程不是很精确。就在那时,来拯救世界。现在,有了,企业可以转向基于数据的模型和模拟。 在这里,您有一个机器,它可以映射汽车玩家(包括买家、制造和运输服务提供)在各个级别所做的决定。这种的决策帮助汽车制造预测了未来无驾驶汽车的流行趋势。 基于的未来业决策 可以说,那些认为会让员过时的的观点只被认为是一个神话。们实际上不会因为机器而失去作,但会提高他们的作质量。将帮助员更有效地作。 与科幻影所展示的不同,不会让我们做出有害的决定,但只会给我们一个更好的理由,最终让我们做出更好的决定。

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    打击

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。 这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使用了所有类型的和其他自动化技术,从通过组合真实姓名和随机数字来生成并注册真实的子邮件地址的小程序,到通过结合多个真实物的信息来创建合成身份的大型机器学习程序

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史 1.2 的诞生 是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了! ? 但是20世纪70年代开始,研究员利用计算机的存储功,将“知识”存入脑让它变得更加聪明。 斯坦福大学开发的MYCIN就是一个著名的例子。 从诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念 1.1 啥是 ? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和 究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 反而类在不断学习计算机语言,这就是大量程序员的作,和计算机对话。 图灵测试又叫做模仿游戏‘Imitation Game’,一部描绘图灵一生的自传影一样也叫模仿游戏,我觉得很好看哦。 除了这部影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述影中,大多提到会威胁到类生活,而不是给类带来幸福,这让很多谈到都会感到恐慌。

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    -信息识别天猫图片

    概述 图片识别(Businessinfd)基于Opencv ,tesseract4.0。JavaCpp 实现对与tmall的图片进行信息识别,实现数据的结构化处理 ? ? Businessinfd/src/main/java/main下ALLConfig 基本信息配置 Businessinfd/src/main/java/main 即可运行 使用说明 git本项目后下 确保天猫信息执照目录下包含 50张左右的测试数据 运行时间取决于你的机器性 运行结束后会在项目下生成天猫信息.xls文件 下载 https://gitee.com/dgwcode/Businessinfd.git 截图 ? 9、springcloud学习手册-Ribbon(常见问题和补充说明) 10、springcloud学习手册-Hystrix(服务容错保护) 11、springcloud学习手册-Hystrix(程引入

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    业化研究报告(2019)

    文 | 杜玉 2019年3月19日中央全面深化改革委员会第七次会议上,审议通过了《关于促进和实体经济深度融合的指导意见》,提出全面促进与实体产业的融合,业化再迎政策红利。 什么是业化? 业化是相对于实验室概念产品而言,业化即企业如何利用技术来解决实际的问题,并通过市场进行规模化变现的业行为。 基础技术渐趋成熟至达到用条件,从而够在更广泛的场景下发挥价值,是其业化的前提。加之近年来,互联网产业进入洗牌期,资本市场对的投资也表现得更加理性。 可以说,业化将是近几年维持热度的主要力量。 在本篇报告中,我们集中梳理了目前已进入业化阶段的应用场景,并结合案例,阐述行业发展现状。 ? 本篇报告主要内容有: 1.业化背景; 2.业化驱动力; 3.投融资分析: 4.基础层发展现状; 5.技术层发展现状; 6.应用层主要场景:安防、金融

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    -移动运营的机会

    在信息化技术不断发展的今天,如何够在不从技术实现和业务角度探讨最新技术的情况下应对市场的多样化需求,这给通信服务提供(CSP)带来了挑战。 也不例外。互联网服务提供(ISP)和CSP向数字服务提供(DSP)的转变为更广泛的业务组合打开了大门,这些业务一直局限于语音、数据、连接服务和基本VAS。 除了自然语言处理(NLP)、机器技术和其他流媒体之外,机器学习也是的主流技术之一。 01 移动流量预测 移动运营的流量预测是一个定义未来2-3年流量预期增长和预测的过程。 02 客户支持/预防性维护 在运营组织中,管理客户投诉是最繁忙的作。 5G浪潮被认为是探索ML力、建设未来网络的理想时机。 尽管运营专注于5G的实现,但越来越多的业案例正在计划之中,这并不奇怪,是其中的催化剂之一。

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    全书共分为6个章节,6个主题: 现状 发展历程 类有威胁吗 目前的典型应用场景 带来的创新创业机遇 时代教育与个发展 用第一章中提到的Primsa软件 但,本书作者看好第三次也就是当前我们正在经历的AI热潮,一句话概括原因就是,本次AI热潮有业需求推动且AI被用于解决具体场景中的实际问题(如:自动驾驶,语音识别等)。 强 又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 在这个基础上进行推导,会得出: 一个系统花了几十年时间达到了类脑残障的水平,而当这个节点发生的时候,脑对于世界的感知大概和一个4岁小孩一般;而在这个节点后一小时,脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论 届时AI将不再是冷冰冰的机器,影黑客帝国就是讲述类反抗具有自我意识的机器的暴政的故事;则讲述了具有情感的机器融入类家庭的故事。

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除) 相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了) 二 行业冲突 客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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    亚马逊进军汽车?或为打造其王国

    只是进军汽车这么简单? 绝对没有这么简单!要是你这么认为,镁客君只说这想法很傻很天真。 首先有一点很简单,亚马逊它始终是一个交易平台,也就像我们所熟知的淘宝,不促成交易的不是一个好平台。 此次汽车频道的成立,收集来的用户数据,加上地图数据的开发,想必亚马逊必然够加速自己在无驾驶领域的开发速度。 低调而神秘的亚马逊 ? 在领域,亚马逊其实很低调并没有什么大动作曝出。 可是不难看出,其实亚马逊还是在布局,只是不让你知道罢了。 早在2012年,亚马逊就收购了Kiva机器,在自己的仓库内取代。 尝到甜头的亚马逊必然会紧紧抱住这个大腿。现如今,亚马逊将Kiva改名为Amazon Robotics,而且还在今年三月份举行了一次有关的神秘会议。 一次神秘会议、机器项目的更名,这些举动都不难看出,亚马逊在领域的布局。用机器来替代仓库、研发无驾驶飞机、研发无机、进军无驾驶领域……这一切的一切,还都只是我们目前所知道的。

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    写作:京东AI闪写作引擎

    京东也在写作领域做了非常多的作,而且也与阿里妈妈创意中心一样,有试用界面,也接受API调用与务合作。 AI闪 来自京东卖家论坛(见阅读原文) 闪平台支持“四维矩阵”式内容输出,为用户、平台提供最全面的内容创作服务支持,包括:写作、详、视频、摄影(待上线)。 写作——生成内容流量&转化率提高。 案例:接入京东·发现好货频道为例,算法模型根据业务场景不断升级,更贴合频道调性及用户喜好。不仅文案内容生成速度强于类创作者,内容生成质量也高于普通写手。 详——两分钟生成精致详页,解放设计师。 一键生成详的创作具。基于京东大数据图片处理技术,自动生成精致详情页,减少重复作。 ? 视频——瞬间提升店铺内主图视频覆盖度100%不是梦。 支持以京东在售品链接/SKUID输入,一键生成品短视频。 当然,AI闪目前支持的类目还是比较有限的: ?

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。 一、体的概念 研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。 ? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。 感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。 编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量 我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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