有很多技术概念让我们能够真正理解AI，但最重要要记住的是，AI是关于构建智能计算机程序来执行如下任务：
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
在过去的 10 年中，通过提高调制阶数（从 QPSK 到 16QAM 再到 64QAM）以及提高光电设备支持的波特率，我们看到单位波长的容量在迅速增加。然而，超过 64QAM 的相干调制阶数后，由于波长范围缩小，可实现的性能不足以满足目标应用的需要。
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。
【新智元导读】作者 Fergus Henderson已在Google工作了10年以上，拥有超过15年的商业类软件的行业经验。本文梳理并介绍了Google 软件开发中的关键步骤，并从工程设计的思路上阐述了这样做带来了什么好处。之前尚且没有一篇文章提供了Google整体软件开发实践的简要概述。 本文梳理并介绍了Google软件开发中的关键步骤。 作者介绍：作为软件工程师，Fergus Henderson已在Google工作了10年以上。1979年他刚开始编程时还是一个孩子，之后逐渐走上了编程语言设计和实现的学术
本文介绍了一些可以帮助您发展业务的流量获取工具，这些工具不需要大量的编码知识。其中包括Twitter、Nimble、Colibri和MixRank。
光芯片，一般是由化合物半导体材料（InP和GaAs等）所制造，通过内部能级跃迁过程伴随的光子的产生和吸收，进而实现光电信号的相互转换。
Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。[1] Web Service技术， 能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的第三方软件或硬件， 就可相互交换数据或集成。依据Web Service规范实施的应用之间， 无论它们所使用的语言、 平台或内部协议是什么， 都可以相互交换数据。Web Service是自描述、 自包含的可用网络模块， 可以执行具体的业务功能。Web Service也很容易部署， 因为它们基于一些常规的产业标准以及已有的一些技术，诸如标准通用标记语言下的子集XML、HTTP。Web Service减少了应用接口的花费。Web Service为整个企业甚至多个组织之间的业务流程的集成提供了一个通用机制。
01 思科宣布关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务，预计损失约 1.6% 的年收入 6 月 26 日消息，思科今年 3 月 3 日宣布“在可预见的未来”停止在俄罗斯和白俄罗斯的业务。6 月 23 日，思科官方发布了确定的公告，决定开始有序关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务。 思科表示，公司专注于确保俄罗斯和白俄罗斯受影响的员工受到尊重，并在过渡期间得到支持。在这个充满挑战的时期，思科仍然致力于利用其所有资源来帮助员工、乌克兰的机构和人民以及客户和合作伙伴。 在适用法律法规允许的范围内，思科将直接与客户、合作伙伴和供应商
构建过程中，测试影响分析(TIA)是一种加快自动化测试的新式方法。它的 工作原理就是通过获得新的代码变动，分析这些代码的调用关系图来判断应该调 用那些自动化测试用例进行自动化测试。微软已经在这个方法上
当你的智能家居设备与 Google Assistant 集成时，你可能会遇到以下错误：“无法更新设置，请检查你的连接。”
昨天，科技部发布了"光电子与微电子器件及集成"重点专项的公示信息( 项目公示 | 国家重点研发计划“光电子与微电子器件及集成”重点专项2018年度立项安排)。具体的项目清单如下表所示，
【磐创AI 导读】：本篇文章介绍了一些深度学习框架，分析了哪种深度学习框架发展最快，希望对大家有所帮助。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
据彭博社报道，Android 之父 Andy Rubin 创立的公司 Essential Products 最近进行了一次大裁员。该公司此前约有 120 名员工，而此次被波及的就有 30% 之多，且多数来自于硬件、营销以及销售部门。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 自从ChatGPT火爆出圈以来，各类AIGC产品也突然受到大家关注，不少朋友会因此对自己的职业产生担忧，目前也的确出现了因AI失业的人。 做技术的朋友好像感觉写代码这件事也很容易被替代，好像只有成为制造生产AI的人才是安全的。 如果真的想转行AI领域，该怎么转？ 为了帮助想转行的小伙伴有个思路，我们邀请到在数据分析和AI领域有深入研究、并且一直在做这方面培训的老师，也是《统计分析：从小数据到大数据》《Python机器学习技术》这两本书的作者丁亚军老师
概要：AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。 来源：智能机器人资讯分享 分析 你需要知道的 AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。AI的复兴是由多个关键部分的正向市场发展所驱动的，这些部分是： 对于爆炸性非结构性数据的捕捉，预处理和存贮，用于“训练机器”； 用于机器学习的高互补性的处理单元和并行处理架构； 通过平台/API接口获得的更广泛的算法来处理更大量的商业应用； 不断增加的数据科学实践者和大众对于数据科学/机器学习的兴趣。 由于以下几种原
因一业务需要，想要对API服务接口添加一些监控，以帮助跟踪应用程序的性能、问题和用户活动等。实现监控的方式有多种多样的方式，以下是一些常用的方法：
昨天写了一点关于光芯片公司的信息，由于一些原因删除了，刚好今天有朋友问，就重新整理一下我的一些见解。
AI科技评论按：在上月 26 日，谷歌在 arXiv 上发表的一篇论文《Scalable and accurate deep learning for electronic health record
2022 年 6 月 23 日， 澳大利亚量子计算制造商 Silicon Quantum Computing (SQC) 宣布推出世界上第一个以原子级制造的集成电路。集成了经典计算机芯片的所有必要组件，但尺寸要小得多。相关成果论文 6 月 22 日发表在《自然》(Nature)。这种作为模拟量子处理器运行的原子级集成电路的交付距离该团队 2012 年宣布制造了世界上第一个单原子晶体管并提前两年实现了不到十年。
和许多 Gmail 用户一样，您的收件箱中也可能塞满了数百甚至数千封未读电子邮件，有时很难知道您何时收到新邮件，
在当下行业大地震的环境中，如何不让自己陷入被替代或被裁员的危机？掌握硬技术，向技术要红利非常重要！
在上月 26 日，谷歌在 arXiv 上发表的一篇论文《Scalable and accurate deep learning for electronic health records》（ Alvi
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
本译文自EROGOL 在 http://www.erogol.com 发表的 ML WORK-FLOW (Part2) - Data Preprocessing ，文中版权、图像代码的数据均归作者所有
在数年之前，云端会计软件的数量相当稀少，甚至很多人怀疑这些软件的出现只是昙花一现不会长久，但是事实证明，他们错了。今天，云端的会计和其他应用程序一样是百花齐放，而由于不能与AI、大数据等前沿技术相结合，传统会计软件不再被人们所看好，似乎等待它们的命运只有被云会计之火烧得一丝不剩。那么，作为云会计的创造者与推动者，云会计厂商们又怎么看待这两种产品在当下与未来的命运？ 就未来一两年的云计算走向而言，大部分的云会计厂商认为，至少云会计软件会在两个主要领域中有所发展，而且二者之间还具有一定的关联。其一是大数据获取能
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平，不愿意动手实战，提高自己。对这样的小白来说，各种拥有操作界面的软件可能是更适合，比如orgin和prism等等，其实R里面也有类似的骚操作，比如新手绘图一站式R包 ggpubr ，你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件：
CART（Classification and Regression Trees）算法是一种用于分类和回归任务的决策树模型。这一模型由Breiman等人于1986年提出，现如今已广泛应用于各种数据挖掘任务和机器学习问题。
StackShare 是一个开发者工具及服务分享平台，成立于 2013 年，随着开发者们的不断加入，汇集了大量的优质工具。
当为新的机器学习应用程序构建深度模型时，研究人员通常会从现有的网络架构，比如ResNets或EfficientNets中筛选出一个初始架构。
▊《高效自动化测试平台：设计与开发实战》 徐德晨，茹炳晟 著 电子书售价：53元 2020年06月出版 本书从软件自动化测试的发展历史和趋势出发，总结了当前软件自动化测试的需求和挑战，比如： 1. 测试对象功能复杂化，被测对象的功能越来越多，越来越全面。 2. 迭代快速化，软件从设计到交付的时间周期越来越短。 3. 测试环境规模不断增加，被测试对象的系统规模越来越庞大。 在此基础上，本书以实战的方法，深入浅出地分析和介绍了一种模块化平台的设计方案来应对这些挑战，逐一介绍了每个模块的设计思路。这种自动化测试平
在 AI 技术的发展中，数据集发挥了重要的作用。然而，医疗数据集的创建面临着很多难题，如数据获取、数据标注等。
2018年4月21日Marketing Cloud发布了新版本。新版本的Marketing Cloud使营销人员能够获得更深入的对消费者进行洞察，提高生产力，实现个性化的互动并与客户保持可信的连接。
有预测称，公司在应用程序集成方面的支出将超过目前的支出。云、移动、社交和信息等力量之间的联系将有助于企业推动业务流程创新和改进，但也会使要集成的应用程序、设备、云服务和数据源的数量激增和复杂化。更为复杂的是，企业将与外部商业伙伴进行更多的B2B集成。
译者：陈荣芳、审校：朱玉雪 本文长度为3728字，预估阅读时间7分钟。 我们今天要向大家简单介绍下，如何使用Google Analytics增强版电子商务插件。 如果您已经是一位SEO专家、内容创建者、PPC专业人员、市场营销专家或分析大师，而且想进一步取得在线营销的成功，就应该知道并掌握《Google Analytics增强版电子商务功能的分步指南》。 但是，如果您只使用“常规”的旧版Google Analytics，则会错失大量有价值且免费的数据，而恰恰是这些数据能帮助您增加收入，提升用户粘性和用户点
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
我们生活在信息爆炸的时代，每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据，面临着无法处理数据的困境。例如电商行业，每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来，几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率，已成为如今亟待解决的问题，数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
谁都有梦想，但要立足现实，在拼搏中靠近，在忍耐中坚持，别挂在嘴边，常立志者无志。明天没有到来之前，谁也说不准是否还有明天。只有当下，是人生最可靠的拥有。无论多大的志向，都要从当下开始。珍惜当下的生活，是贫是富都流淌着自己的血汗。奋斗在当下，就是幸福。 好久没有写文章了，最近一直忙SEO项目，最近刚上线。现在SEO也是越来越难做了，需要注意到很多细节的优化。今天主要给各位同学讲解一个插件，虽然里面有一些，我们目前用不到的功能，但是，里面有些内容还是值得我们SEO去学习思考的。 — — 及时当勉励，岁月不待人。
虚拟现实技术是一门新兴技术，应用十分广泛。在去年的世界杯和今年的春晚的直播节目，我们都可以发现虚拟演播室的镜头。阅兵结束了，大家是否发现北京电视台也采用了虚拟演播室技术？ 在阅兵直播中，主持人一边解说，虚拟的武器装备就会在他身边出现，生动形象的向观众展示了我军装备的威武雄壮，这可比干巴巴的文字或者图片描述有趣多了。 什么是虚拟演播室技术？它可以说就是增强现实技术的一个子集。它同样涉及到增强现实中如何将虚拟的元素和真实的场景叠加在一起的问题。细微的差别在于，虚拟演播室是将画面呈现在电视的屏幕上，增强现实则是让
同其他任何优秀的视觉数据一样，信息图能够简化信息。在Google 趋势上，关于关键词“信息图”的搜索数据显示其热度在2008 至2012 年间大幅增长。如下图所示，“信息图”这个搜索关键词从几乎不存在直奔坐标轴的顶端。
1、贾跃亭被开除后，法拉第未来高层持续震荡 2、世界首个原子级量子集成电路诞生，有助于发现和制造新材料 3、特斯拉中国推出鼓励“油换电”活动 4、北京鼓励消费者换新能源车，最高补贴1万元 5、360宣布向哪吒汽车管理层转让部分股权，曾投资19亿元 6、Gurman：苹果iPhone 14系列将继续使用Lightning口，明年过渡到USB-C 7、LG电子收购韩国电池制造商，将进军电动车充电桩市场 8、消息称三星显示和宝马达成协议，为后者供应车用OLED屏幕 9、鸿海：预计将在今年Q3生产Endurance
编者按：过去4年，大家无疑已经注意到大范围的日常技术在质量方面已经取得了巨大突破。这背后基本上都有深度学习的影子。到底什么是深度学习？深度学习是如何发展到今天的？这一路上它都经历了哪些关键时刻？Rog
在最前面还是分享下一个英文网站吧，挺不错的教程网站，觉得一些知识讲解的还算吸引人，为了阅读起来没那么障碍，这里翻译一些感兴趣的以供科普。all about circuit[1]原文链接：Introduction to Integrated Circuits (ICs)[2]呃，当然少不了我的博客首页：李锐博恩[3]该教程介绍了看起来像电子组件但实际上是电子电路的设备的基本特性。
【新智元导读】牛津大学等的研究人员研发了一种模拟人脑突触行为、利用光子集成电路的“光子芯片”。在测试中，这种芯片的运算速度可以比人脑的速度快1000倍。这种芯片如果用于超级计算机，则可最大限度地同时储存信息，并只需使用最小的功率。 随着人工智能不断使机器变得更加智能，科技界许多人认为“奇点”——技术进步使得机器比人类聪明上指数级的倍数的时间点——就在眼前。 但是，当涉及到计算的时候，人类的大脑仍然比地球上任何一个技术处理系统都要强大得多（而且效率高得多）。 事实上，开发能够模仿大脑突触的工作方式的微芯片——
不过，我做不到，我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。
AI 科技评论按：Facebook AI 昨日推荐了一款能够比当前 state-of-the-art 程序更快识别应用安全水平的最新技术。过去我们从计算机视觉、强化学习以及语音识别等领域发掘了深度学习的巨大潜力，然而对于一些安全性要求较高的应用（如自动驾驶）来说，在模型得到有效验证以前，并无法真正受惠。Facebook提供的新方法适用于深度学习，能够对无法确定输出结果的输入内容进行有效验证，从而杜绝不当决策的产生。AI 科技评论将该开源文章编译如下。
1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics 推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。 2. Clicky 与 Google Analytics 这种庞大的分析系统相比，Clicky 相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直
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