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机器“女神”亮相GMIC:几何?

然而要想使这些方法具有优异的表现并不是件容易的事,其前提是拥有足够多的样本和强的计算力。这在出现的早期,是很难实现的,因此,多年的发展多停留在微创新阶段,而难有的突破。 如今,时代的到来或许的快速发展提供新的助力。以机器学习为例,机器学习的目的是从中自动分析并获得规律,并利用规律对未知进行预测。 甚至可以有效地对收集和拥有的进行分析,进一步挖掘的经济价值和社会价值。而化一难题就是对纷杂的场景反应的精准性,若不依托于,将难有作为。 有趣的是,科技界也崇尚“礼尚往来”,这在两者的彼此交互下体现的淋漓尽致。有业内士表示,多年的研究成果同样可以进一步促进的发展。 去年闹的沸沸扬扬的“棱镜计划”其实就是一个应用的型实验,其作原理,就是统通过“键词+发生规律”不断对产生的量电子痕迹、踪迹、轨迹进行搜寻与分析。

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要搞懂,先分清这两个概念

海豚小号 欢迎,是近年来无处不在的两个超级热词。很多小伙伴只知道这两个概念都是IT领域的新科技,但不太清楚,它们之间到底是什么。 在搞清之前,我们先要来区分两个基础性概念:“知识”和“”。“知识”和“”,一眼看上去容易混同,其实是两个不同的感念。这和我们日常说的“你很有知识”不同。 现在,这些“知识”会被一种叫做“爬虫(Crawler)”的软件自动爬取下来并累积存储成一个庞库。我们想要什么信息,只要输入键词,就瞬间从库中检索出来。这,就是我们通常用的搜索引擎。 也就是说,要实现这种“知识”首先是基础,在字化和云的时代,这个基础已经极其庞,就是我们所谓的“”。 几年前在互联网界热议的,如今成了的“知识”基础;而深度学习等技术,让计算机拥有“”成为可。“知识”和“”的相遇,像Aipha狗这样的AI才得以诞生。

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    物联网、之间的,通俗的理解!

    目前最火的物联网、之间到底有没有呢?回答是肯定的,而且非常紧密,现最通俗的讲下:?1、物联网——基础中的基础物联网,万物互联的结果,就是和物、物和物之间产生通信和交互。 所以说,物联网是给打基础。2、——基于物联网的应用,的基础从何而来,就是物联网提供的。 那么,是做什么用的呢?对头,是为准备的。起初,类决策(类的脑,也就是BI)提供支持,最终将支撑机器脑。 3、——的最理想应用,反哺物联网OK,来了,很好奇力从何而来?其实,就是来自于。 随之而来的,就是机器更加、速度敏捷、几乎零失误、几乎零误差,那是时代,极有可的场景——类成为机器的仆或宠物!!!总结:三者的就是,物联网支撑支撑

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    决策:+

    我想家在16年的话,一定听说过阿尔法围棋(AlphaGo)。 但是随着类科技的发展,这类决策统部分由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的分析,实际上都已经较为普遍的被类用来做辅助决策,而伴随着的迅速进化,我们不禁联想,依靠技术 决策=+百分点Deep Matrix决策统融合技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品统 五核心力:海量汇聚融合力:借助百分点统,将海量的结构化与非结构化业务进行汇聚融合;快速感知和认知力:通过应用,从海量的中快速提取有价值的,感知业务与环境的变化;强的分析和推理力 :对进行分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过的结合,最终生成业务指导决策

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    这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。内容是近期对领域的一些观察、体会和总结。主要有以下几点:1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域,均取得了超过类的表现。因此本轮AI一定会有一批相应用落地。这是和前几次AI热潮不同的地方。2. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们, 应 修正为格局。而格局 = 有效+完备。5. Ecosystem:公司在构建生态,小公司要主动寻找生态。8. 每个要主动拥抱这个AI时代。 未来生活让我们一起面向未来迎接未来活在未来

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    【CDAS 2017】分论坛:驱动

    2017年CDAS第4届中国分析师行业峰会分论坛中,来自IBM、猎聘网、众互动、库等6位专家与资深行业领军物分享了时代,如和驱动又如何反哺将被运用到深度学习、语音、图像、统、芯片、语义等各个方面。如何全面理解驱动? 亿欧公司副总裁,库研究院院长 由天宇由天宇讲到自己最早接触是12年前,那个时候还没有,在应用的领域最常见的往往是问卷调查和简单的统计的职业发展的职业发展猎聘网首席官 单艺随着的发展,各个领域都受到不同程度的影响,对于求职者来说,合理的分析是求职成功的键。 和媒体之间又是怎样的?武汉学镝次元新闻研究中心负责王琼到会探讨了时代的媒体创新,阐述了媒体该如何与相结合产生更多的创新。

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    词汇索引TUVWXYZ词汇索引

    词汇索引T----T字节(TB: Terabytes):约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。 拓扑分析(Topological Data Analysis) :拓扑分析主要注三点:复合模型、集群的识别、以及的统计学意义。 U----非结构化(Un-structured data):非结构化一般被认为是量纯文本,其中还可包含日期,字和实例。 价值(Value) :(译者注:4V特点之一) 所有可用的为组织机构、社会、消费者创造出巨的价值。这意味着各企业及整个产业都将从中获益。 XML库通常与面向文档型库相联,开发员可以对XML库的进行查询,导出以及按指定的格式序列化Y----Yottabytes:接近 1000 Zettabytes,或者 2500 万亿张

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    词汇索引S词汇索引S

    词汇索引SS----流处理(Stream processing):流处理被设计来用于持续地进行流的处理。 结构化基本上是那些够被放在库中的任何,以这种方式组织的可以与其他通过表格来联。 非结构化是指任何不够被放在库中的,例如邮件信息、社交媒体上的状态,以及类语音等等。软件即服务(SaaS):软件即服务让服务提供商把应用托管在互联网上。 (Smart Data):是经过一些算法处理之后有用并且可操作的。Terabyte:这是一个相对单位,1TB 等于 1000GB。 仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量,确保产品性达到最优网格(Smart grid):是指在源网中使用传感器实时监控其运行状态,有助于提高效率SQL :在库中,用于检索的一种编程语言结构化

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    浅谈!!

    在记忆、脸识别方面比更精确,机器学习通过的探索,面向任何狭窄的领域,比如精准广告推送、无驾驶等等,一个一个领域,终究会被机器所超越。   会把从简单的劳力劳动中解放出来,就是第一步。量的激增使得企业可以通过实现一些过去只有够做的事情,因此的前提。  “在企业统里,绝对需要做一些判断和推荐,你要推荐什么商品给用户,该放什么样的广告,这背后都可以用到引擎。”将来,“发展一定是从、最快产生价值的领域开始”。 这几件事情里特别核心的一件就是中心和算法的整合。让我们一起来引领时代的来临。 在未来的融入、中心和云都面临巨的变化背景下,FPGA灵活、低迟延、高效、更强通用性的解决方案会让更多的开发者易于使用,为、物联网企业解决更多的实际难题,加速整个行业的发展

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    的基石

    目前的深度学习主要是建立在的基础上,即对进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似上的知识或规律。那么,到底什么是呢?们经常笼统地说,就是规模的。 例如,谷歌这样的搜索引擎,几乎就是一个全球互联网的“备份中心”,谷歌的规模文件存储统完整保留了全球部分公开网页的内容,相当于每天都在为全球互联网做“热备份”。 信息处理:有了海量的信息获取力和信息存储力,我们也必须有对这些信息进行整理、加和分析的力。 聚合更多源,增加维度,这是提高价值的好办法。的价值在于分析以及分析基础上的挖掘和决策。的拥有者只有基于建立有效的模型和具,才充分发挥的价值。 我们很容易根用户查询地震相键词的频率,看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里,谷歌趋势就是一个利用已有建模、分析、汇总的有效具。?利用谷歌趋势分析全球近5年来的地震分布

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    腾讯蒋杰:不是与不是

    不过我们意识到,其实在蒋杰的演讲中还包含了一项与有着千丝万缕联的技术:赖以实现的基础,而的境遇也同太像了:一旦某项技术用实现了,们就不再叫它了,以至于我们老是在抱怨为什么都看不到的成熟应用。 不过虽然在不断的走下神坛,却并不意味着它们的作用就会变得不重要了,从蒋杰的演讲中我们也可以看到,在金融领域已经发挥了相当巨的作用。 或许我们也可以参考这种思路,将应用到别的它尚未发挥这么作用的领域中去。下面是蒋杰的演讲全文:家好,我今天给家分享的题目叫《你的一天,金融》。 ,各种这样的信息,这是一种新型的、可以说是“懒”的模式,把你原来每天需要去机械性注的信息自动化处理,的特性够用进行完美的体现,这是我们在股票、炒股方面的一个研究和探索。

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    AI的联和区别

    这两个词语想必家都听说过,但二者的概念还是会有混淆,它们有什么相似之处和不同之处呢?有什么联和区别? 定义了非常集,也可以是极其多样的。 在集中,可以存在结构化,如库中的事务,以及结构化或非结构化,例如图像、电子邮件、传感器等。它是一种传统计算,不会根结果采取行动,而只是寻找结果。 够很好地协同作,需要来建立其,特别是机器学习。应用的越多,其获得的结果就越准确。 区别 一个主要的区别是是需要在变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入,而则是输出,即处理产生的。这使得两者有着本质上的不同。 它们在使用上也有差异。 于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本,都会在类之前完成相同的任务,但速度更快,错误更少。

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    BAT(AI)报告

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    云计算、这么火,究竟是什么

    今天跟家讲讲云计算、。为什么讲这三个东西呢? 因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有:一般谈云计算的时候会提到、谈的时候会提、谈的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。 但没有,我们有平台,可以汇聚多台机器的力量一起来计算,就在有限的时间内得到想要的结果。可以做的事情非常多,例如可以鉴别垃圾邮件、鉴别黄色暴力文字和图片等。 五、基于三者的美好生活终于云计算的三兄弟凑齐了,分别是IaaS、PaaS和SaaS。所以一般在一个云计算平台上,云、找得到。 一个公司,积累了量的,会使用一些的算法提供一些服务;一个公司,也不可没有平台支撑。所以,当云计算、这样整合起来,便完成了相遇、相识、相知的过程。

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    2018年和分析的十预测

    已经流行了很长一段时间。但预测,随着新年的到来,和分析等最新技术需要做出改进,以提供更好的性。升级后的界面还将有助于增强机器与的协作。 将分析整体情况,并向客户提供最佳解决方案,向供应商提供有利项目,并向员提供指导。估计,这些指导将为公司带来巨的优势。 8.社会上将出现具有“管理员”头衔的新作,并显示出更好的前景。将有13%与的职位由他们设立,这些职位将为业务分析提供更的助力。也将以一种可管理的方式得到排序,而不会出现任何错误。 这将为解决部分具有挑战性的分析提供极的帮助。与此同时,为获得更好的产出,与的问题也将得到解决。根最新的预测,在即将到来的一年中,技术世界显然将产生巨的变化。 将持续以其超凡的力为我们带来惊喜。现在,我们可以预料,、分析和团队将在世界上带来更的变化。

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    中兴视觉报道:的区别?

    中兴视觉报道:们耳熟详的流行术语,但也可会有一些混淆。有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?进行有效的比较吗? 一个主要的区别是是需要在变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入,而则是输出,即处理产生的。这使得两者有着本质上的不同。 而统不断改变它们的行为,以适应调查结果的变化并修改它们的反应。 支持的机器旨在分析和解释,然后根这些解释解决问题。 在集中,可以存在结构化,如库中的事务,以及结构化或非结构化,例如图像、电子邮件、传感器等。 它们在使用上也有差异。 虽然它们有很的区别,但仍然够很好地协同作。这是因为需要来建立其,特别是机器学习。

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    没有就没有

    自从 Google 的 AlphaGO 成为围棋界的百胜将军开始,AI(Artificial Intelligence,)这两个英文字,刹那间成为科技业最热门的键字之一。 我们现在已经迈入了AI与机器逐渐取代作的年代,在不知不觉间,AI的相技术已经开始渗透每个生活的角落,从Google与Facebook依照兴趣投放的广告、可以帮你找资料设定日历的语音助理Siri 为何进展神速?“”提高了深度学习精准度演算法及硬件条件的幅跃进提供了机器学习发展的优良条件,再加上字化联网的蓬勃下带来的“”,便引爆了科技厂争相投入深度学习技术的浪潮。 这么说来,要让AI靠“深度学习”发展思考力,很程度是依赖所赐,不过,这时候我们就会面临一个问题:没有,深度学习就毫无用武之地了吗? 日前就有一间名为 Gamalon 的新创公司发表新技术,表示其 AI 统可仅用很少量的训练机器学习,就达到媲美进行深度学习后的精准辨识力,成功吸引市场注。

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    赠书 | 变“障”?于因果的新科学

    驾驶技术的巨发展离不开深度学习算法,而在贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)的眼里,深度学习,恰恰是“不”的体现,因为其研究对象是相而非因果,处于因果之梯的最底层 珀尔曾在采访中说到:深度学习取得的所有巨成就在某种程度上都不过是对的曲线拟合而已。 的发展在很多方面都得益于珀尔早期的研究,他却在最新著作《为什么:于因果的新科学》中推翻了自己,珀尔认为当前的和机器学习其实处于因果之梯的最低层级,只可被动地接受观测结果,考虑的是 无法进行因果推断的只是“障”,是永远不可透过看到世界的因果本质的。? 以前们讨论强多只限于哲学层面,学术界也一直对“强”保持着谨慎的态度,并不敢抱有太多奢望。

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    解读和云计算的佬们赌AI竟都输了?

    最近10年,资本和媒体对这三种技术的热度按时间排序依次为:云计算、。事实上,若按照技术出现的时间排序,结果正好相反,出现最早,其次,云计算则出现得最晚。 作者:冯雷 姚延栋 高小明 杨瑜 如需转载请联(ID:hzdashuju)?是计算机科学的一个分支,它的主要研究目标是用计算机程序来表示最近一次的持续升温是被包括和云计算在内的软硬件技术持续发展使得很多应用得以落地而驱动的(我们将在下一节中讨论ABC的)。 从技术角度上看,ABC之间有以下两层重要输入到统,从而改善统里建立的机器学习模型。云计算提供的算力使得普通机构也可以在今天用统计算从而获得AI力。 这一结论为机器学习和的问题求解指出了一个新方向:用计算来提高。对比一下自然语言翻译在最近10年因为利用和计算所带来的进展,读者就感觉到这种力量。?

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    解读和云计算的佬们赌AI竟都输了?

    最近10年,资本和媒体对这三种技术的热度按时间排序依次为:云计算、。事实上,若按照技术出现的时间排序,结果正好相反,出现最早,其次,云计算则出现得最晚。 最近一次的持续升温是被包括和云计算在内的软硬件技术持续发展使得很多应用得以落地而驱动的(我们将在下一节中讨论ABC的)。 从技术角度上看,ABC之间有以下两层重要输入到统,从而改善统里建立的机器学习模型。云计算提供的算力使得普通机构也可以在今天用统计算从而获得AI力。 这一结论为机器学习和的问题求解指出了一个新方向:用计算来提高。对比一下自然语言翻译在最近10年因为利用和计算所带来的进展,读者就感觉到这种力量。? 企业和互联网在字化应用方面产生了量的。这些和计算力使得技术普及到普通机构,而这些机构利用来创建和改善现有的机器学习模型,带来更好的成效。?

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