近日，微软亚洲研究院正式发布了业内首个AI量化投资开源平台Qlib，发布一个月以来已经在GitHub收获2.3k+star！ ? 用户不必管理不同版本的数据 减少缓存占用 使数据可以通过远程方式访问 这一块我没有具体研究，毕竟Qlib和其他量化平台相比，支持离线模式就很香了，如果想进一步学习可以查阅官方文档。 本文的分享就到此为止，其实自发布以来关于Qlib的评价目前也褒贬不一，但AI量化注定是趋势，大家可以自己上手体验一下方能做出对比与选择！ //github.com/microsoft/qlib [2] Qlib docs: https://qlib.readthedocs.io/en/latest/index.html [3] 微软也搞AI 量化平台？
需要注意 meteor不支持windows系统，需要在linux或mac ox下运行 meteor是基于nodejs的，所以系统中需安装好nodejs 我的服务器中已经装好nodejs，下面开始体验 testmeteor meteor 访问 http://localhost:3000/ 即可看到 至此 meteor的环境已经安装完成，并且成功创建并运行了一个空白项目，非常简单 下面开始代码上的体验
精美礼品等你拿！
不足的是，工业AI尚处在初级阶段，用AI来代替质检员，也只是工业AI化进程中的一小环。 模组，将自身质检产品服务与百度AI产品服务相结合，为客户提供基于百度AI能力的质检行业解决方案，与百度AI开放平台合力打造良性的质检领域AI生态。” 公告里，从“构建工业领域的AI生态”一言来看，百度对于AI工业是执着的。 为此，百度大脑开放了智能视频监控开发平台，可针对不同企业视频监控系统的智能化升级，强化工厂生产安全条件，降低企业开发成本。 在智能质检方面，百度大脑开放智能质检生态合作方案，为传统工业企业提供优质的算法模型和AI加速硬件模组，并搭建质检模型在线训练平台，加速向工业质检细节渗透，推动传统工业产业改造升级。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ? 除了支持NXP i.MXRT MCU系列外，更可以PORTING支持其他硬件平台，如Cortex M4。 ? 对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ? 可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
数字体验平台公司Bloomreach宣布与全球领先的数字平台工程和软件开发服务提供商EPAM Systems建立正式合作伙伴关系。 该合作伙伴关系的目标是在Bloomreach的AI驱动数字体验平台BRX的基础上，为其共同客户提供大规模的现代化互联商务体验。 我们在战略咨询、平台工程和集成服务方面的专业知识与Bloomreach平台相结合，帮助我们的全球客户提供当今用户期望的直观、迷人的数字体验。” Bloomreach和EPAM都在与领先的商业平台合作，如SAP Commerce Cloud和Elastic Path，为品牌提供无缝和敏捷的商业体验，这样就可以与像亚马逊这样的行业巨头竞争。 ? 通过将这些无头商务平台与Bloomreach的人工智能驱动的DXP相结合，企业可以将商务扩展到任何可以想象的客户接触点，同时创建客户要求的真正个性化，引人入胜的体验。
连续看了几期和菜头的公众号上关于 AI 作画的文章后，我也产生了一些兴趣。作为一名理科生，立马就行动起来，这篇文章就聊一聊我的尝试过程。 说起 AI 作画，其实已经出现好几年了。 但之前的 AI 作画，都只存在于谷歌、NVidia这样的顶级实验室中，对硬件配置有着极高的要求，普通人想要尝试，并不太容易。 近一段时间，画家圈刷屏了一个 AI 工具：Disco Diffusion。 现在 AI 作画工具也是百花齐放，远不止 Disco Diffusion 这一款，不过这篇文章仅限于探讨 Disco Diffusion。 和菜头自从迷上了 AI 作画后，其公众号的题图都是自己生成，现在网上也有一些大神，通过 AI 画出了不少令人惊艳的作品。下面这篇文章尝试了古风插画，我非常喜欢： AI 能理解和表达古诗意境吗？ 来看看西乔用人工智能辅助创作的古风插画（第一辑） 你对 AI 作画怎么看，先动手尝试一下再来说说你的看法吧！
4月23日上午9点30分至11:30 ，来自上海大学、上海交通大学、清华大学、河北师范大学、中国海洋大学等高校50位师生，通过视频会议+ 远程访问的方式参加NVIDIA举办的全栈式深度学习开发体验课程。 本次远程深度学习实践活动也是NX GPU计算体验平台的首次开放。该平台共有50个节点。每台计算节点可以提供高达21TOPS 深度学习计算能力，可利用 NVIDIA 软件堆栈开发多模态 AI 应用程序。 本次全栈式深度学习开发流程体验主题为AI识图学说话。通过自动语音识别技术对人类的口语指令进行语音识别，完成从语音到文字的转录。 “这次课程紧盯AI技术潮流和前沿，有利于促进学生们学以致用、团队协作，有助于拓宽教师们的实验平台和实验素材。”深圳大学程冠晓老师参加完活动后表示。 不让疫情影响教学，追求更高的学习价值 基于NVIDIA Jetson远程计算平台，NVIDIA企业开发者社区团队带入了更生动有趣的活动，包括“AI科普进校园”、“Sky Hackathon”、“CUDA
对于一个 .NET Core开发人员，你可能没有使用过Docker，但是你不可能没有听说过Docker。Docker是Github上最受欢迎的开源项目之一，它号...
KestrelServer是一款跨平台的Web服务器，可以在Windows、Mac OS和Linux上使用。 HTTP.sys则是一种只能在Windows平台使用的Web服务器，由于它本质上是一个在操作系统内核模式运行的驱动，所以能够提供非常好的性能。
NET Core带来了全新的开发体验，但开发方式的差异根本不足以成为你快速跨入.NET Core 世界的门槛，因为在.NET Core在很多方面比传统的.NET Framework应用开发要简单。 为了消除很多尚未接触过.NET Core的读者对未知世界的恐惧，我们先通过几个简单的Hello World应用让大家感受一下在Windows上的.NET Core全新的开发体验。 一、安装开发环境 .NET Core的官方站点介绍了在各种平台下安装开发环境的方式。总的来说，我们在不同的平台下开发.NET Core应用都需要安装相应的SDK和IDE。 Visual Studio Code是一个完全免费并且提供全平台支持（Windows、Mac和Linux）的IDE，我们可以直接在其官网（https://code.visualstudio.com/）上下载 和Visual Studio Code一样，Rider同样也是个跨平台的IDE，我们可以同时在Windows、Max OS X以及各种桌面版本的Linux Distribution上使用它。
如果想体验Linux环境下开发.NET Core应用，我们有多种选择。
.Build() .Run(); } } 我们在前面的内容中对.NET Core、ASP.NET Core以及ASP.NET Core MVC应用的编程作了初步的体验 ，但是这仅仅限于我们熟悉的Windows平台。 作为一个号称跨平台的开发框架，我们有必要在其他操作系统平台上体验一下.NET Core开发的乐趣。
但我们对于“工业4.0”这个抽象的概念，一直没有一个精准的描述，也没有亲自体验过。 作为德国工业4.0的创始成员之一，英飞凌不仅拥有世界上最为先进的晶圆工厂，并且在其包括无锡在内的后道工厂实现了安全的智能化生产，全面布局了工业4.0。 ? 什么才是真正的工业4.0？ 它描绘了制造业的未来愿景，提出继蒸汽机的应用（工业1.0）、规模化生产的电气时代（工业2.0）和电子信息技术（工业3.0）等三次工业革命后，人类将迎来以信息物理融合系统(CPS)为基础，以生产高度数字化 第二方面是在垂直方面的集成---也就是“智能制造”，这是大家关注的重点，‘人机料法’这四个生产过程的四大要素通过MES系统实现人机、机机对话；通过设备本身的硬件系统与英飞凌开发的软件系统在一个数据平台上进行信息共享与交流 细解“人机料法”如何工业4.0化？
概述 “‘工业互联网平台’将成为工业制造企业的标配”的命题既是基于工业生产企业现实情况的判断，又是对工业企业未来发展的需求判断。前途是光明的，但是道路是曲折的。 前途的光明是基于工业企业现实情况的洼地比较多，证明有很大发展空间；道路的曲折是基于需求方（国企和私企）是自己赚钱自己花和整体行业的思维相对保守而形成了壁垒。 2. 评述 中国工业企业的改造升级、智能制造、数字化及智能化、工业互联网等面临的到底是技术问题、还是非技术问题？作为一名从业者，以什么样的开放心态、心胸面对甲方和市场竞争呢！ 中央提到“既不走封闭僵化的老路、也不走改旗易帜的邪路”，对应现在工业行业来讲，既不能使用所谓的技术“坑”用户，任何一项技术都会被发展无情的抛弃，一个公司不可能靠这些混的长远；又不能掌握所谓的一项技术到处忽悠 “工业互联网平台”面对工业领域，也将以一种形态在工业领域占有一席之地。 ----
1998年麻省理工学院首次提出物联网概念，这正是今天工业互联网的起点。最初，物联网几乎只包括射频识别技术——也就是俗称的“电子标签”，随后慢慢延伸至传感器、网络、应用平台。 随后 ，在二十一世纪的第一个十年里，在金融危机时期，随着经济增长的不确定性增加，工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。 大数据的概念也越来越火爆，利用大数据/IOT等新技术提升和革命传统制造业是工业客户的一致选择。 GE推出的Predix是全球第一个专为工业数据与分析而开发的操作系统，实现了人、机、数据之间的互联。 如上图，Predeix 提供一个统一的平台（软件套件，方法，安全能力），帮助工业客户开发，部署和运维工业应用到边缘侧和云端。帮助客户可靠、安全的连接设备，获取数据用于分析提高生产效率。 ?
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从数据中寻找意义可能需要各种工具，而IBM希望通过将所有数据放在同一个平台，让数据科学家的工作更轻松。 据《PC世界》网站报告，2016年6月7日，IBM宣布推出Data Science Experience（数据科学体验）平台，这是一个能够开展实时、高性能数据分析的云开发环境。 目前用户可通过IBM Cloud Bluemix平台使用Data Science Experience。 其次，平台提供多种开源工具，包括Jupyter数据科学记事本。 最后，“这些工具受到Apache Spark强大力量的支持，”让用户能够在云端以本地速度用机器学习工具分析数据。
除了微软自家的Windows平台， .NET Core针对Mac OS以及各种Linux Distribution（RHEL、Ubuntu、Debian、Fedora、CentOS和SUSE等）都提供了很好的支持 我们先来体验一下使用Mac来开发.NET Core应用，在这之前我们照例先得在Mac OS上构建我们的开发环境。 二、利用命令行创建.NET Core程序 对于Windows和Mac用户来说，针对他们的开发体验基本上是一致的，因为.NET Core SDK提供的命令行（主要是dotnet这个命令行工具）在各个平台具有一致性的定义 三、ASP.NET Core MVC应用 在《跨平台开发体验: Windows[下篇]》中，我们演示了如何将一个通过脚手架命令行创建的控制台应用一步步改造成ASP.NET Core MVC应用，既然.NET Core提供真正的跨平台支持，那么我们按照相同方式改造的ASP.NET Core MVC应用同样可以在Mac OS上运行。
在网络信息技术与工业深度融合的孕育下和数字化、网络化、智能化新型工业形态的驱动下，工业互联网蓬勃兴起。 工业互联网的持续发展，也让很多企业搭建自动工业工业互联网平台为各大制造业做服务。 工业互联网平台作为工业云平台，旨在推进制造业的数字化、网络化、智能化，涵盖集海量数据采集和分析于一体的服务体系，支撑制造业资源弹性供给、广泛链接、高效配置。 我国工业互联网的发展尚处于起步阶段，工业互联网的整体推进存在阶段性挑战，不同行业、企业的各自状态不同，在需要进行工业互联网转型升级的时候都必须回答一个问题：如何根据企业的自身情况规划工业互联网的发展路径 现在工业互联网平台众多，技术产品广泛，客户也不知道怎么选择了！做得好的工业互联网平台都有哪些呢？
思谋科技最受欢迎的产品 SMore ViMo 工业平台，就是通用性设计思维的典型例子，它是针对工业场景打造的首个跨行业中枢平台，具有多场景通用性。 SMore ViMo 智能工业平台的系统架构。 这条路的重要特点是比较好地平衡了敏捷、个性化与低边际成本。 借助 SMore ViMo 平台，思谋科技已经可以同时支撑工业中不同行业的上百个项目，未来还有望再扩大十倍，同时支撑上千个项目，为 AI 的行业应用带来效率上的突破。 他们表示，工业 AI 未来可以孕育出一个主动学习 AIaaS（AI As a Service，人工智能即服务）平台，通过算法工程师和标注专家的配合，利用 RLHF 技术训练大模型，用人类知识让 AI 理解工业问题 但现在，我们可以预见在不久的将来，制造领域的从业者也可以在 AI 平台上实现自行编程，根据产线需求开发模型。这样也能帮助解决制造业 AI 人才短缺的问题。
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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