如今，人们在公共云的安全和成本方面还有着一些误解和困惑，这为企业决策者带来了一些错误的想法。人们需要消除误解，并获得真相。
借助最新设计的Cortex-M52芯片，Arm使边缘端最小物联网设备也能实现AI计算.
英伟达异常低迷的股价似乎并没有影响黄教主的心情。在刚刚结束的最新GTC 2018中国峰会上，英伟达创始人黄仁勋依然一身皮衣，激情四射地完成了长达两个小时的主题演讲。过程中，黄教主生怕现场中国听众听不懂英文没有办法互动，多次转换中文解释，“很便宜”、“太重了”、“你们听得懂吗”。
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
P2P 时代（90 年代）遗存下来的 BitTorrent 现在仍占据了 15-20% 的互联网流量。回过头去看看，人们真正创造 BitTorrent 的目的是想在互联网上从点对点的角度分享信息，在某些情况下比集中式系统性能更好。区块链是一种新的类型的去中心化系统，但实际上人们在去中心化的基础上又增加了许多其他有趣的功能。
对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
根据瞻博网络的数据，到2021年，一旦有460亿台设备，传感器和执行器连接在一起，那么我们将会进入一个更大，更强大和更稳定的物联网（IoT）。那么IoT 2.0会是什么样的？ 互操作性和开放的生态系统 IoT 2.0的关键特征之一将是通用标准。物联网是广泛的，其涵盖的许多行业 - 从工厂，汽车到建筑自动化和网络 - 都有自己的协议，接口和硬件。 Canonical的PC电话设备营销主管Thibaut Rouffineau说：“物联网的真正范例转变是开发板的可用性，只是旧专有解决方案成本的一小部分。”他认
📷 ---- 新智元报道 编辑：克雷格、肖琴、子涵 【新智元导读】3月份的2018 GTC结束后，英伟达今天在中国台湾开了个“专场”，发布了不少新产品，其中包括英伟达GPU服务器标准平台HGX-2和全新的RTX技术，并且黄教主还坚称英伟达GPU“买得越多，省的越多”。 黄仁勋说，今天这场演讲聚焦三大主题： 1、如何持续强化GPU运算能力。 2、庞大的系统、基础架构以及软件生态系统正在围绕英伟达的平台而建立。 3、庞大的终端市场商机以及英伟达建立的软件平台将合作运作
这些年在科学界，国际顶级机构一直在做着同一件事，那就是为他们持续增长的海量数据找到价格更便宜的存身之处。现在，他们中的一些说：找到了。
AI芯片巨头英伟达的2018，再糟糕不过，所以2019年GTC大会，也比以往更受关注。
新的5G网络将在未来几年改变许多行业领域。从工厂车间到医疗保健、金融服务，甚至娱乐业，由于5G技术，各行业将进入一个全新的互联互通阶段。
金融世界处理统计数据和定量数字，使其成为机器学习（ML）的完美领域。 这种工程科学已经应用于医疗，旅游，媒体和零售等不同领域。
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
随着云计算历经十余年发展的趋势，但一些企业仍在适应。和大多数不熟悉的事情一样，对云计算技术的误解和谣言迅速传播，这在开发人员或IT专业人员讨论业务迁移的可能性时可能会产生问题。
【新智元导读】人机对战第二场，柯洁认输，AlphaGo中盘获胜将比分改写为2：0，TPU可谓是本次AlphaGo升级的秘密武器。 由此，许多人认为，谷歌与英伟达必有一战。谷歌已经开始向中国市场上的企业和开发者兜售自己的TPU，加上TensorFlow和谷歌云等标志性业务。这对在深度学习上获利丰厚的英伟达来说可能并不是一件好事。 柯洁又输了，与AlphaGo的对决比分被改写为0：2 ! AlphaGo变得更强大了，此前DeepMind和谷歌团队在新闻发布会上说，。除了算法上的改进之外，他们也特别强调了谷歌云和
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中，腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先，跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商，腾讯云在机器学习
就在前几天，Index Ventures在其官网发布了《The AI Platform Shift》的系列文章，总共有四篇。这四篇文章是Index投研团队共同产出的关于AI方向未来趋势的洞察，分别从AI对软件价值链、新的AI原生应用类型、基础模型的发展和机器学习发展等四个角度来论述。整个系列观点十分清晰，并且结合过往的技术发展路线，推测未来AI的发展应用路径，特别适合当下发展早期，充满不确定性的时候。本文就是对这四篇文章的翻译和总结，希望可以给大家带来更多思考和帮助。
本文学习自NVIDIA GTC演讲《Meet the future of Edge AI and Robotics:NVIDIA Jetson Orin》
自预训练大模型兴起以来，人们面临的算力挑战就变得越来越大。为此，人们为大语言模型（LLM）提出了许多训练和推理的解决方案。显然，大多数高性能推理解决方案都基于 CUDA 并针对英伟达 GPU 进行了优化。
Facebook的AI团队最近对机器人技术非常着迷。过去一年Facebook没少在机器人上下苦功，从六足机器人，到Replica真实感训练数据集，到Habitat模拟引擎，最近又推出了PyRobot。从名称就可以看出，这是一个基于PyTorch的机器人框架。
本文讨论大数据处理生态系统和相关的架构栈，包括对适应于不同任务的多种框架特性的调研。除此之外，文章还从多个层次对框架进行深入研究，如存储，资源管理，数据处理，查询和机器学习。
去年，Forrester预测，云计算将从根本上加速全球企业的数字化转型。云计算为中小企业的成功提供了十年的动力，并为创新性企业与全球巨头开展竞争提供了所需的工具和技术。
在2017年，云计算的投资将持续火爆，但是随着企业需求变化， 2017年云市场将出现如下五大趋势。 多重云将成为新常态 随着许多公司投资公有云和私有云服务，2017年将会有更多的企业同时向多个云提供商
【新智元导读】在新年来临之际，新智元向你推荐 bigML 网站 2017 开年特稿，文章引用权威报告、著名媒体报道等各种数据，从投资、创业、人才、工作内容、竞争等方面，对未来一年机器学习的发展趋势做了中肯、理性的预测，比如①除了个别突出的项目，深度学习在商业领域还不会十分成功，②VC投资算法初创公司是为了碰碰运气，③对不确定情况的分析和推理是接下来的重点，有望实现机器学习研究的新高峰；④虽然机器学习系统使用增多，但人类仍将处于决策中心。 2017年，我们对机器学习市场的预测是乌云背后透出一丝阳光。 更直接点
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目，于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
没错，也是腾讯第一个开源的AI项目。目前在GitHub上Star数已超过4200，Fork数超过1000。
近日，IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势，并表示到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
物联网（IoT）被业界普遍认为是互联网之后的下一次技术革命，号称是可穿戴设备、智能家居、自动驾驶骑车、智能工厂、智慧城市等等新时代的曙光。 物联网意味着互联网和可接入设备的万物互联，它结合了业界的潜在
雷锋网按：本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代，海外科技巨头争先布局：人工智能深度报告（国外篇一），在未改变原意的基础上略有删减。 PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力，移动互联网时代是构建移动端的生态系统，人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。 AI技术拥有两大要素： 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合，才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI，并对其扩展应用场景等内容进行介绍。 IBM——Watso
北京时间12月20日，Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会（Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation）正式宣布，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着，Angel成为世界最顶级的AI开源项目之一。 LF AI基金会执行总监Ibrahim Haddad表示：“在Angel从孵化到毕业的过程中，我们能看到Angel在新功能完善和应用场景落地方面惊人的速度。随
本月中旬，腾讯大数据在“腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会”上宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel，并预计于2017年第一季度开放其源代码，鼓励业界工程师、学者和技术人员大规模学习使用，激发机器学习领域的更多创新应用与良好生态发展。 那么，Angel是如何“以己之翼、聚众之力”，如何在蓬勃发展的机器学习浪潮中展现自己的光辉，请跟随我们，走进Angel。 Angel简介 Angel是腾讯大数据部门第三代的计算平台，使用Java和Scala语言开发，面向机器学习的高性能分布式计算
相信很多关注技术动态的人都知道，近日Red Hat企业版Linux在中国 Azure Marketplace 上正式上线了。而且本周，Red Hat Linux发行版也迎来了它25岁的生日。作为最早的Linux发行版之一，Red Hat 现在是最成功的开源公司，而且它的成功也成了其他公司追随其模式的催化剂。 今天的开源世界与上世纪90年代中期的那些令人兴奋的日子截然不同，当时Linux似乎正挑战着微软在桌面领域的霸主地位，但如今Red Hat仍然很强大。为了探索其成功模式，我们与公司现任CEO(前达美
最新消息，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
2018年，随着各种规模的企业开始推进云计算项目，预计公有云采用量将会增加，IDC预测在三年内公有云支出将达到1970亿美元，因此对云计算相关技能的需求越来越高。 随着机器学习等技术不断冲击就业市场，
机器之心报道 编辑：陈萍 前段时间，机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持，现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。 现在，一个更令人兴奋的消息是，ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
12月20日，Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会（Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation） 宣布，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着，Angel得到全球技术专家的认可，成为世界顶级的AI开源项目之一。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目，于 2016 年底推出、2017年开源。近日，快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
本文探讨了Go语言在机器学习领域的应用挑战，以及其未来的发展前景。Go语言作为一种强大高效的编程语言，具有优越的性能和并发性能，适合构建大规模应用程序。然而，在机器学习领域，Go仍然面临一些挑战，如缺乏高级库、没有CUDA的原生绑定以及实验约束等。虽然Go的机器学习生态系统相对较小，但一些高级库如Gonum、Gorgonia和GoLearn为Go提供了一些机器学习功能。未来，将Go视为机器学习模型服务的语言可能是更为合适的选择，同时，Go社区的持续发展和创新也将为机器学习领域带来更多的机会和解决方案。
2019年8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布3.0版本。Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。 Angel 3.0概览 （红色表示新增特性，白色表示已有但在持续改进的特性） Angel的特征工程模块基于Spark开发，增强了Spark的特征选择功能，同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能，Angel 3.0新增了超参数调节
整理｜褚杏娟、核子可乐 近日，加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot，这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本，而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址： https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉，Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间，Sky
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
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