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    硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:人工智能技术的商业化起点在B端

    因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默,在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路?》的演讲。他表示,人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起,尤其是替代人力的应用。在企业方面,基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估

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    疫情之下,企业数智化升级正当时

    在这一特殊的时期,企业决策者如何修炼内功,提升企业数智化的核心竞争力?企业的数字营销将会有哪些变化和趋势?近日,在深演智能|品友主办的线上系列直播《疫情面前 MarTech助力打赢这场线上营销战役》中,纷析咨询创始人兼CEO宋星和深演智能|品友创始人兼CEO黄晓南一起针对企业决策者以及营销人员关注的诸多问题进行了分析和解答。宋星认为,疫情确实对许多行业带来了影响和变化,但疫情毕竟是一个短期性的,对于数字营销行业不见得有革命性的改变,因为数字营销行业正在进行革命性的改变,包括大数据的应用,包括智能化。这次的疫情黑天鹅可能不会对原有的模式产生很大改变,但确实是一个升级的契机。

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    为了应对双11购物狂潮,各大公司都祭出了哪些黑科技?

    面对即将到来的双11购物狂潮,小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够,或者是钱包有点瘪,而是买买买之后,要经过多长时间的漫长等待,才能拿到自己的宝贝呢?为了加速整个物流过程,阿里、京东等公司可谓花了血本,历经多年打造的黑科技项目,能否应对今年的双11呢? 菜鸟智能发货引擎:为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司,以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿,然而在现实中,大部分商家选择快递是,基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配,因为没有办法全面了解各家快递公司的优势

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    SD-WAN用户实践分享:老网工趟出的SD-WAN成功路

    在这个离开“人大物云”(人-人工智能、大-大数据、物-物联网、云-云计算)话题都张不开嘴的年代,在这个在咖啡店谈生意都不好意思低于1个亿的年代,反思我的老本行——网络,正在以一种全新的、更加重要的姿态重新走入IT界视野。在业界,没听过或没接触过SDN-软件定义网络(业界笑称:啥都能)的人已经寥寥无几。各位看官听吹捧SD-WAN市场前景广阔的文章也绝对不少,厂商拍胸脯说自家SD-WAN产品好的也不在少数。作为还长期奋斗在一线的老网工,一家对于网络有着极高要求的联合办公企业IT总监,我觉得有必要将内心最深处的真实感受跟大家分享,讲讲我们踩过的坑,说说我们趟出的一条SD-WAN成功路。于是就有了此文,还请业界专家翘楚批评指正。

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    阿里、腾迅帖身肉博为哪般?未来电子生活一站式掌上桌面

    做为男人而言,有两颗石头足以要了亲命,一个是肾结石和一个是钻石。话说情人节的前夜,T嫂逼着T哥给她买一个十几克拉的钻石,T哥几晚没睡,心想做男人真命苦,没想到情人节当天T哥在去买钻石的路上,直接去了医院,T哥得了肾结石,钻石没送到,送了颗天然的人体加工结石,礼物虽小但不是人人都会送的,这真是考验男从痛苦的时候到了。至此后T嫂从此再未提钻石之事儿。T哥也算躲过一劫,不过相比结石的痛不欲声而言,T哥认为还是钻石的心痛能接受些,感谢各位网友的关心,T哥休息了两天满血归来。 这是一篇关于阿里巴巴和腾迅两虎相争分析的

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    腾讯陈妍:万物互联时代,保险业应更注重服务创新来挖掘用户需求

    11月26日,腾讯联合洛可可·洛客、永辉云创、微众银行、微保等多家企业举办的首届服务创新大会在深圳正式举行。本次大会上,来自国内、国际的30多位嘉宾,针对产业互联网时代,如何从用户角度出发,通过对用户的深入研究来提升服务质量、创新商业模式分享了自己的经验和观点。 腾讯用户研究与体验设计部(以下简称CDC)总经理陈妍在服务创新大会互联网保险分论坛上对CDC发布的《见微知“保”,从传统到互联网保险用户大调研》报告进行了详细解读。陈妍指出,保险行业需结合互联网用户画像,对用户的决策类型和关键环节进行详细剖析

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    技术大牛带你走向机器学习“正道”:小朋友才迷信算法,大人们更重视工程实践

    AI科技评论按:“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词,由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋,多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到: 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的,不但欠缺工程化、产品化的经验,而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉,更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷,人工智能产品化和商业化进程不断加速,使得算法的门槛逐渐降低,但对工程的要求不断在提高。这种情况下,实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI

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