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带来最大,是会计心态

如今,会计专业员已经完全适应了从生活各个方面吸收新技术,(或机器学习)也不例外。 随着聊天机器和自动数据输入出现,使用来访问数据将得越来越普遍,它普及将很快成为主流。 仔细观察会计技术行业发展方向,我们可以绘制出一幅地图,用来描绘那些在前线作战会计专业士:最大将是合规领域,这意味着,为会计师简报告,为他们提供繁重税收数据;另一个巨大影响将是数据分类 但带来最大,将会是会计专业心态。以前,会计师会说:“我制作了一个很棒Excel电子表格”,但现在会计师大则成了:“我可以通过机器来操作整个业务。” 企业创始看待会计师方式也会随之改,之前,他们认为会计师是为企业付出劳动、创造价值普及后,他们则可会将会计师视为拥有一定权力。 目前来看,不会马上接管会计界。 因为,要使会计界发生颠覆性,必须有一个单一具或特性来引起这个领域巨大惊喜,否则,进入会计界将是渐进

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理解引起领域框架:技术如何合法和制度

(AI)系统在越来越多样领域运作,从医疗保健到面部识别、股票市场、自动驾驶汽车等。虽然系统基础数字基础设施正在迅速发展,但每个实施领域都受到不同程度和不同进程制约。 本文结合制度理论和信息系统理论,提出了一个分析和理解领域概念框架。 在新或现有领域引入新代理会产生一种动态,在这种动态中,算法(重新)塑造组织和机构,而现有机构基础设施决定了允许发生组织范围和速度。 在制度基础设施和治理安排(如标准、规则和法规)仍然不完善地方,该领域可以快速发展,但也更有可出现竞争。围绕诱发领域制度基础设施一般都不完善,这可系统未来更广泛制度障碍。 理解引起领域框架 技术如何合法和制度.pdf

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    区块链对革:去中心将带来数据新范式

    区块链技术同样——当然以它自己特定方式进行。部分将区块链用于方式目前还很单一,比如在模型上进行审计跟踪(audit trail)。 有些应用几乎是难以置信,比如拥有自己——去中心自治组织(AI DAO)。这些都是发展机会。这篇文章将具体探讨这些应用。 (6)与区块链解锁去中心自治组织(AI DAO/Decentralized Autonomous Organizations)性。这些可以积累财富。 走向现代 & 数据   但是,世界了。2001年,微软研究员Banko 和Brill发表了一篇有着显著成果论文。 当然在这些交换之上也会产生一些基于算法交易:用算法购买模型。交易算法甚至会成这个样子:购买算法来交易模型,然后自己进行更新!

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    5G将为带来怎样

    采用 5G 网络存在许多固有复杂性,行业解决这些复杂性一种方法是将集成到网络中。集成主要重点是减少资本支出、优网络性和创造新收入流。 55% 决策者表示,已经被用于通过提高网络质量和提供个性服务,来改善客户服务和增强客户体验。 70% 受访者认为,在网络规划中使用,是将网络切换到 5G 最佳方法。 最近技术进步已经开始彻底改行业,通过结合大数据、物联网和,所有这些连接可以为消费者提供价值。 5G 加速了这场革命,因为 5G 网络架构轻松支持 AI 处理。 5G网络架构将改未来。5G 将提高其他技术速度和集成度,而将允许机器和系统以类似于水平运行。 当机器学习和与 5G 多接入边缘计算 (MEC) 集成时,无线提供商可以提供: 来自网络边缘分布式机器学习和架构高自动水平 跨接入网络基于应用流量控制 动态网络切片以解决具有不同服务质量

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    气候科学量子(CS)

    气候已成为最大全球性问题之一,日益危及地球宜居性。最近发展,如加利福尼亚和加拿大异常热浪,以及德国毁灭性洪水,都表明了气候在极端天气日益频繁中所起作用。 在过去五十年里,天气和气候数值模拟已经取得了巨大进步,但仍需克服严格限制。在空间和时间上进行局部预测是采取有效适应措施以尽量减少生命和财产损失必要条件。 基于方法在改善预测方面显示出了有希望结果,但在处理地球规模海量数据所需必要硬件和软件可用性仍然有限。量子计算是一个新兴范例,在许多领域都有潜在适用性。 在这篇文章中,我们认为,为量子计算机设计算法——也被称为量子(QAI)——新发展,可为推进气候科学提供必要关键突破。 气候科学量子.pdf

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    世界

    这三大定律也成为了后世学术界默认研发原则。 而一词真正出现却是在1956年。 在当年达特茅斯会议上,科学家们探讨用机器模拟等问题,并首次提出了术语,AI(名称和任务得以确定。 ,这都标志着飞速发展。 然而在飞速发展下,一些对质疑声音也渐渐显露出来。那么,未来到底是怎样呢?实际上,从1956年概念提出,时至今日,已经渗透进生活方方面面。 我们可以把当做类思维模式模仿与复制,毕竟出发点是为了让机器以思维模式配合机器高效来提高作效率,推动经济及业进程发展,而且复杂性,创造力思想力是无穷

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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),指是专注于且只解决特定领域问题。 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),指是可以胜任类所有。 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,制定决策力 知识表示力,包括常识性知识表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通力 将上述力整合起来实现既定目标力 ——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,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    世界

    (在当当网居于类新书销售榜前5位) 读书在于探索真知,让我们可以认识世界、改世界。 刘庆峰:用世界 ? 刘庆峰,1990年考入中国科学技术大学,1998年获“通信与电子系统”专业硕士学位,2003年7月获“信号与信息处理”专业博士学位。 尤其是伴随着大数据、云计算等新一代信息技术快速发展和应用需求日益凸显,领域在全球范围内掀起了全新热潮。 现在业界所依赖大闭环优、深度学习和大数据,跟脑科学研究思路结合也是完全有可。因为现在网络借助于新学习机理甚至拓扑结构上改进,将可以进一步成为发展强有力推动力。 RNN就是一种非常新网络拓扑结构,它和脑神经网络可以在时间上进行信息积累类似,通过网络拓扑结构和改,可以实现对序列性数据更好处理力。

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    系统

    即将改商业和社会。金融公司瑞士联合银行预测,由于技术巨大进步和更广泛应用,明年市场价值将达到125亿美元。 提供各种各样解决方案,其中最主要是开发一种以安全为重点,这种具有适应网络免疫系统,类似于免疫系统。在体内,当发现问题时,白血球会自动发挥作用,与感染作斗争。 在网络中,同样可以用来识别威胁、发起和协调响应,与病毒作斗争。 第一代被设计成使用机器学习模型来学习和关联它所关联特定一切,然后决定特定行动过程。 而当进入第三代,它将得更加引注目。将不再依赖中央单片处理中心,而是将其区域学习节点相互连接,这些节点本身就是机器学习模型,因此本地收集数据可以以更分布式方式共享、关联和分析。 区域机器学习数据之间差异可以被集中和解释。信息共享将在确保保护和控制符合单一系统中本地要求方面发挥关键作用。

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    今天来谈谈研究作中所做一些基本抽象。 一、概念 研究对象称为体(Agent),其他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,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。 感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。 编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 二、衡量 我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大这个期望标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大行动理性体。

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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 概述 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学 是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器, 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,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。 ? 1.2 应用领域 随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。 ?

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    怎么改生活

    回首整个2017,是今年耀眼热点。今天我们谈谈英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学。 是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器、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,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性科学,从事这项必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛科学,它由不同领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总说来,研究一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成复杂作。

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    模型具——Auptimizer

    寻找正确超参数(算法中量有助于控制整个模型作通常极为耗时,如:作业调度、跟踪数据等。 这就是LG高级部门科学家开发Auptimizer原因,Auptimizer是一个开源超参数优框架,旨在帮助模型调整和记账。它可以从GitHub上获得。 它与所有超参数算法一样,够在为超参数赋值之前初始搜索空间和配置,然后训练目标模型并更新结果。最终重复命题、训练和更新阶段,直到确定最优值。 Auptimizer采用基于梯度架构搜索,其中基于AI模型控制器够生成“子模型”字符串,这些“子模型”架构由字符串量指定。 用户可以指定实验配置中使用资源,包括:处理器、图形芯片等,它与现有资源管理具兼容,并够在数据库中跟踪可用资源和作业。另外,它还有一个可视历史结果基本具。

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    NAT CHEM|、增强和自动

    我们目标是将参与前沿研究员,包括传统知识程方面和最近机器学习方面,与参与实验和理论研究员结合起来。我们一直试图保持对广泛关注。 是什么让这些科学领域适合使用和机器学习方法?是否有任何你认为不适合这些方法学领域或方面? 您认为哪些方面最容易被广大科学界误解?又做些什么来解决这个问题? Jeremy Frey:究竟实现什么?业界可希望AI对预测分子特性做些什么。 然而,技术兴起有可彻底改从原始实验数据中提取信息(和知识)方式,从而改哪些实验可需要进行这个问题本质。 有什么具体技术是你希望看到,可以扩大和机器学习方法效用? 本科学课程重新设计正在进行中,但高素质学家再培训机会也将非常重要。同样重要是把力带给年轻观众,亲身体验学和推广是必须

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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 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸是,网络罪犯同样也利用创建自己合成身份,产生结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为。 这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频战壕中展开。 根据 Johnston 说法,这些大量 Fake 使用了所有类型和其他自动技术,从通过组合真实姓名和随机数字来生成并注册真实电子邮件地址小程序,到通过结合多个真实信息来创建合成身份大型机器学习程序 Beridze 说,“这项技术一直存在,但直到最近才被‘民主’,通过众多应用程序得更容易使用,使那些没有什么技术诀窍,也创造出自己 Deepfake。

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    赠书 | 障”?关于因果关系新科学

    无法进行因果推断只是“障”,是永远不可透过数据看到世界因果本质。 ? 《类简史》作者尤瓦尔·赫拉利(Yuval Noah Harari)认为类发展出描绘虚构事物力正是类进过程中认知革命,反事实推理是类独有力,也是真正每一次进步与发展,都离不开反事实推理,想象力帮助类生存、适应并最终掌控了整个世界。因果论提供了一套反事实推理具,若被应用于领域,有望实现真正。 但科学进步从不因失败而停止,不管是无驾驶,还是其他各项技术发展,最终都依赖于“”,类会研究出够理解因果对话机器吗?制造出像三岁孩童那样富有想象力吗? 回答这些问题关键在于,如果类自身还无法理解因果之梯,又要怎么样使“得“”? 机器不必复制类,却可以比类表现更优秀,这着实是一个可怕事实。

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    在改医疗保健同时进自己

    在众多例子中,医疗领域显然是领先者之一。它已经在很多方面重塑了医学,影响力在未来几年内只会增加。 但是,尽管机器拥有很高精确度,却也仍然需要有经验外科医生来确保手术每个步骤都做得正确,机器带来最大只在于:你可以选择用一个非常精确机器手来代替手来完成手术。 和机器学习有很多交集,区分这两者一个非常简单方法是:是利用现有类知识和经验把它们交给机器,让它们够以一种自动、更快、更有效、更便宜、更好方式得到充分利用,机器学习是其中一个子集 其实,就现实而言,并不是真正意义上,现在它或许用另一种方式称呼更为贴切——增强型。 目前,类只是在利用机器,增强类自身经验或力。 它会改医疗保健领域,并在同时进自己,当进到一定量程度后,类就会享受到真正科技成果。 到了那个时候,它就不再是增强型,而是真正。 END????

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    出现利用新技术犯罪 给法律带来哪些“”与“不

    在世界互联网大会主题为“让生活更美好”分论坛上,业和信息部副部长陈肇雄透露,近期,正在组织编制促进新一代产业发展行动规划,着力培育产品,夯实核心基础力,完善公共支撑服务体系 目前应用是爆炸式应用也让我们生活得更加便利。”沈浩说。 在北京市中关村王先生是一名科技爱好者,但凡出现新科技产品,他都要尝试一下。 现阶段尚未改现有法律关系 “飞速发展,带来了应用快速落地,产生了货币两面效应。一方面,降低了风险,另一方面也带来了新风险。 会对法律制度带来挑战,但现阶段无需过于担心。其实,没有从根本上改我们现有法律关系。法律关系是在社会活动中之间产生权利义务分配关系。迄今还只是一个辅助具。 很多似乎都在关注机器,但在法律环境研究初期,建议大家尽可开拓思路。如虚拟(生命结束后格存续问题)、侦查(控制有犯罪动机)等也值得研究。”

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    是如何改Google地图

    到今天,谷歌地图已经通过和机器学习改了位置搜索。 从推荐到即时交通提醒,谷歌地图正在改用户导航体验。如今,大多数都拥有装有谷歌地图手机,这使得移动得容易。 Google首席执行官Sundar Pichai表示,和机器学习解决方案已经改了Google地图,越来越多可以更快地访问位置。 有关手机上交通和通勤路线实时信息使体验得流畅。 谷歌地图之旅 机器学习提供了一个清晰建筑物视图,ML程师在此训练模型,以了解建筑物外观和形状。 过去,从区分建筑物到最新解决方案,为了使这一功得用户友好,谷歌地图一直面临着挑战。 Google地图和数据团队都在审查建筑特性和使用算法以更好地理解这些特性方面进行了合作。 这在20年前几乎是不可,而且有了基于解决方案,谷歌地图正在得更好。

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