当企业开始实施云端迁移项目时，有一些错误值得注意。一位名为“Joe the IT Guy”早期的云计算采用者提出了一些建议，并指出了人们在开展云迁移时要注意的五件事。
企业的指导方针是捕获和记录通过云计算的最佳应用和实现现代化的事物。采用云计算技术是一个更精简、更高效的转型机会，因此建议充分利用这一机会，消除官僚主义，精简组织流程。企业将运营模型分解为基础设施级别和应用程序级别的关注点。
OWASP Top 10 项目始于 2003 年，是 Web 应用程序十大最关键安全风险类别的列表。需要注意的是，这份名单是经过协商一致制定的。
随着科技的不断发展，生成式人工智能（AI）和低代码软件的融合已经成为了一个热门话题。这两种技术的结合可以加速创新并改变组织运作的方式。在本文中，我们将探讨这两种技术如何共同作用，并分析它们对工作管理和组织效率的影响。
Git 经过优化，可处理大量小文件，例如文本文件。仅此一项就使得 Git 不适用于管理此类数据集。
2022年2月23日，总统国家安全电信咨询委员会（NSTAC）投票通过了一份致拜登总统的零信任报告《零信任和可信身份管理》。CISA（网络安全和基础设施安全局）在其官网上发布了该报告。
当规划一个多云部署时，一定要考虑可能出现的各种管理和整合的问题。 多云计算是组织混合使用来自不同厂商的云计算服务，这提供了许多优点。但采用多云计算的用户也必须小心，避免不必要的复杂性和成本。虽然大多数公司都是长期的多云计算候选人，在他们所有的云选择中，很少会平衡他们的应用程序和规划。 有效多云规划的第一步是为自己的企业选择主要的云计算模式。 如果你已经有了一个特定的云供应商，那么这个供应商或你使用最多的供应商会得到一个很好的机会，如果你使用的一些云计算，是多云规划的目的主要提供者。主要的供应商提供的服务
AI 在时尚领域的应用在近几年逐渐增加，很多研究者利用流行的生成模型架构进行人物换衣和自动上妆。一些研究者近来将目光投向了时装设计领域。当有一件成衣时，人们更希望的是对其进行微小的改动，以此提升时装整体的时尚效果，那么 AI 是否可行呢？这篇论文说明，AI 也是可以帮助人们进行时装设计的。
Transform已经在自然语言处理（例如机器翻译，问题解答）中无处不在；但是，要实现高性能，它需要大量的计算，这使其不适合受硬件资源和电池严格限制的移动应用程序。本文，提出了一种有效的轻量级的Transformer，以便部署mobil NLP应用程序。轻量级的transform的关键关键Long-Short Range Attention（LSRA），其中有一group负责局部上下文建模（通过卷积），而另一组负责距离关系建模（通过注意力）。
想象一下一个能够学习和适应您需求的软件解决方案。这就是由 AI 驱动的智能应用程序的强大功能。这些智能应用程序超越了基本功能，利用机器学习 (ML)、自然语言处理和其他尖端的 AI 技术来个性化您的体验、进行预测和自动化操作。
受Transformer模型在自然语言处理（NLP）应用中的成功启发，A.Dosovitskiy、Dosovitski等人介绍了用于计算机视觉（CV）应用的视觉Transformer（ViT）。视觉Transformer模型在ImageNet数据集上显示出77.9%至81.3%的Top-1准确率，并已用于许多下游图像识别任务，如分类、目标检测和分割。
1、成员组成 （1）组长：张俊怡 （2）组员：孟令军 2、文献基本情况介绍 （1）文献名称：Performance Testing as aService for Web Applications （2）文献作者：Amira Ali,Nagwa Badr （3）发表时间：2015 （4）文献出处：IEEE Seventh International Conference on Intelligent Computing and Information Systems （5）文献页数：6 3、文献内容概述
LangChain 是一个用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。 它使应用程序能够：
美国第二大零售商Target公司的云计算之旅并不顺利，而且在这一过程中受到了一些不小的冲击。本文介绍了Target公司十年云计算之旅的经验教训。
AI 科技评论按：本文由 Ben Packer, Yoni Halpern, Mario Guajardo-Céspedes & Margaret Mitchell （Google AI）于 2018 年 4 月 13 日发布。这篇文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。
AI 研习社按：本文由 Ben Packer, Yoni Halpern, Mario Guajardo-Céspedes & Margaret Mitchell （Google AI）于 2018 年 4 月 13 日发布。这篇文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。
1.Prompt-Free Diffusion: Taking "Text" out of Text-to-Image Diffusion Models
Osco, L. P., Junior, J, M., Marques Ramos, A, P., de Castro Jorge, L, A., Fatholahi, S. N., Waterloo, O. C., de Andrade Silva, J., Matsubara, E. T., Gonçalves, W. N., Li, J. (2021) A Review on Deep Learning in UAV Remote Sensing. https://arxiv.org/abs/2101.10861
翻译自 30 Non-Trivial Ways for Developers to Use GPT-4 。译者提示， Claude 的表现也非常好，某些方面超越了 ChatGPT ，有也可以考虑 Google Bard ，不过目前仅支持英语。
Gartner 分析师 Marco Meinardi、Richard Watson 和 Alan Waite 表示，不能主要为了应用程序的可移植性而采用 Kubernetes，因为虽然 K8s 从理论上提高了可移植性，但在实践中它使应用依赖于特定平台，同时有可能让应用无法使用云平台的最佳特性。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 ◆ ◆ ◆ 首席数据官Chief DataOfficer 职责： 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 建立数据政策，标准，组织并
AI偏见导致社交媒体中部署的预测模型在搜索结果或用户体验方面表现不佳，但当AI用于医疗保健，自动驾驶汽车，刑事司法或预测性警务策略等事件时，它可能会对人的生命产生严重的负面影响。在这个几乎所有行业都会部署AI的时代，这可能导致持续的系统偏差。
许多深度学习框架和架构被研究人员用于不同的应用程序。近年来，在各种计算机视觉任务中取得了一系列的突破性的成果。深度学习对图像处理产生了令人印象深刻的影响。
此体系结构中的大多数资源使用基本定价层或消耗定价层。 消耗定价基于使用量，这意味着你只需为使用的部分付费。 完成本文将收取一定费用，但费用极少。 完成本文后，可以删除资源以停止产生费用。
对企业IT团队来说，要快速发展以支持高速数字业务的压力从未如此之大。但是，如果没有正确的计划来引导云迁移和转换，项目几乎不可能成功。
选自arXiv 作者：Leslie N. Smith 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 近日来自美国海军研究室人工智能应用研究中心的 Leslie N.Smith 总结了一份报告，本报告对希
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 c. 建立数据政策，标准，
内容一览：2019 年转眼已经接近尾声，我们看到，这一年计算机视觉（CV）领域又诞生了大量出色的论文，提出了许多新颖的架构和方法，进一步提高了视觉系统的感知和生成能力。因此，我们精选了 2019 年十大 CV 研究论文，帮你了解该领域的最新趋势。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 c
作者：Ye Zhu, Yu Wu, Zhiwei Deng, Olga Russakovsky, Yan Yan
我们看到，近年来，计算机视觉（CV）系统已经逐渐成功地应用在医疗保健，安防、运输、零售、银行、农业等领域，也正在逐渐改变整个行业的面貌。
在本文中，我们将探索Vanna.ai的应用，这是一个Python 库，专门用于训练能够处理自然语言问题并生成 SQL 查询作为响应的模型。此实现将集成到 ✨Streamlit 应用程序中，创建一个 🤖 聊天机器人，方便提出问题并为返回的查询提供解释。
随着人工智能的进步，开发行业已经发展到了新的水平。 目前，人工智能工具在开发者中很受欢迎，因为它正在迅速重塑开发行业。
人工智能在约会和人际关系中的崭新应用，正改变着我们的交往方式。聊天机器人不仅能帮助起草信息，分析聊天历史，还能提供个性化建议，让约会变得更加便捷。但随之而来的，也有过度依赖 AI 导致的关系不真实，以及个人隐私和诚实交流的问题。本文将通过不同公司的应用案例和专家观点，探讨这一新兴领域，并提醒读者在使用时保持警惕。
来源：Deephub Imba本文约1400字，建议阅读5分钟集成ChatGPT和LLM到各种应用程序中只是使用语言模型的潜力的一部分。 ChatGPT和LLM技术的出现使得这些最先进的语言模型席卷了世界，不仅是AI的开发人员，爱好者和一些组织也在研究探索集成和构建这些模型的创新方法。各种平台如雨后春笋般涌现，集成并促进新应用程序的开发。 AutoGPT的火爆让我们看到越来越多的自主任务和代理利用了GPT-4的API。这些发展不仅增强了处理集成不同系统的复杂任务的能力，而且还推动了我们通过自主人工智能所能
协作障碍是业务应用开发项目的时间线中，最终结果的主要贡献者从业务设计团队到软件开发人员转移的一个时刻。
从人类大脑只跟环境交互就设计算法的方式（例如，语音和对象识别、骑自行车等）中获得灵感
全球领先的有奖竞赛机构美国XPRIZE基金会宣布，来自22个国家或地区的147支团队对总奖金高达500万美元的IBM沃森人工智能挑战赛（IBM Watson AI XPRIZE）发起冲击；其中，中国仅6支队伍参赛（中国香港4支，大陆2支）。在此次为期四年的全球竞赛中，参赛团队将开发全新人工智能技术，展示人类如何借助强大的人工智能技术应对全球最严峻的挑战。这是XPRIZE首次举办的“开放”比赛，参赛团队可自订目标，创建人工智能应用程序，解决各个领域人类面临的最为严峻挑战。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】微软又憋大招了，ChatGPT或将整合进Office，谷歌一周内破防两次！网友：今后的PPT就靠你了。 爆炸性消息！ChatGPT要被整合进Office里了？ 一个是AI语言模型中的「当红炸子鸡」，一个是全球使用量超过十亿、全世界人民每天都会打开的基本办公软件，两个「王炸」一合体，恐怕会掀起不小的风浪。 所以，躺着让AI帮咱写论文、做PPT的好日子要来了？ 谷歌：累了，毁灭吧 OpenAI发布ChatGPT一个月后，谷歌的态度由起初的毫不在意
作者：Chen Geng, Hong-Xing Yu, Sharon Zhang, Maneesh Agrawala, Jiajun Wu
Pierre-Hugues Charbonneau（昵称是P-H）是加拿大CGI公司的高级IT顾问和系统架构师。近日他发表了题为《导致Java EE企业性能问题的十大原因》的文章，列举了对Java EE企业系统性能影响最大的因素，并做出了很好的建议。 在文中，P-H首先指出，在设计和实现Java EE相关技术的时候，性能问题是我们所要面临的最大挑战之一。对于IT架构师和Java EE开发者来说，很重要的是要理解客户端的环境，并确保提出的解决方案不仅能够满足日益增长的业务需要，并且能够确保生产环境在长期之内的
物联网，大数据和机器学习技术正在塑造下一代商业应用。这些智能应用为创新型数字企业提供以下支持：
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 Speed Is All You Need：谷歌提出针对 Stable Diffusion 一些优化建议，生成图片速度快速提升。 Stable Diffusion 在图像生成领域的知名度不亚于对话大模型中的 ChatGPT。其能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真图像。由于 Stable Diffusion 的参数量超过 10 亿，并且由于设备上的计算和内存资源有限，因而这种模型主要运行在云端。 在没有精心设计和实施的情况下，在设备上运行这些模型可能会导致延迟增加，这是
区块链技术带来的重大突破之一是去中心化。无论是去中心化支付网络、去中心化存储还是其他——去中心化的好处都可以应用于各种应用程序。但随着这一突破而来的是一个新的挑战——如何在保持去中心化精神的同时有效地管理这些应用程序。简单的答案是与底层功能保持一致并以去中心化的方式进行管理。不幸的是，这种解决方案并非没有风险，而且绝对不是万能的。
基于机器学习在无数行业中得到了充分利用，从网络上的提示性搜索到照片库存图像推荐。其核心是，推荐引擎可以在大量数据库中查询相关信息（文本、图像等），并在用户与给定界面交互时将其显示给用户。随着大型3D数据仓库的聚合，架构和设计可以从类似的实践中受益。
数十年来，寄存器传输级别（RTL）一直是描述超大规模集成（VLSI）系统及其组成知识产权块的主要方法。尽管RTL工具只是逐步发展的，但VLSI系统的复杂性却呈指数级增长，这使设计和验证过程成为生产力的瓶颈[1]。
Pierre-Hugues Charbonneau（昵称是P-H）是加拿大CGI公司的高级IT顾问和系统架构师。近日他发表了题为《导致Java EE企业性能问题的十大原因》的文章，列举了对Java EE企业系统性能影响最大的因素，并做出了很好的建议。
因为神经网络本质上执行大量计算，所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热，就可以在其上煎鸡蛋。
一直以来，从0开始构建应用，都是一项复杂的工作。尤其是跨越手机、Web和桌面平台的程序。
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