最近一直都在看一些RDF和Semantic Web方面的东西，本来有一个同事是来自Tsinghua AI实验室的，本想跟他好好讨论讨论，不过估计也没有机会了。 20050929，正文是，利用RDF来描述这个话，就可以是 this blog -- {Contains} --> this essay this essay --{has title}--> \"浅述RDF，畅想一下 有点AI lab的影子了哈，呵呵。 显然，如果我们这么来描述RSS的话，或者是Internet信息资源的话，肯定是没有任何意义的，于是就有了规范，也就有了词汇表和描述方式。 其实如果你要我说究竟RDF和XML之间的关系如何，我也不能说得很清楚，可能要放到整个Semantic Web还有一系列技术的范围之内，RDF这种基于AI的逻辑性才能够得以体现。 ……，畅想一下，FOAF可能会有什么样的应用？
【摘要】如何在气象服务中应用新技术新方法，并提升我们的气象服务能力，是需要我们气象人尝试和探索的课题，本文对新技术新方法在气象服务用的应用进行了一些简单设计和畅想。话不多说，直接上干货！ 【正文开始】 （一）人工智能技术在气象服务中的应用 人工智能技术是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。 在当前的气象服务中，根据不同应用场景，都在探索性的应用人工智能技术来提升气象服务质量。 （三）精细化天气的模拟仿真技术在气象服务中的应用 在计算机仿真领域，VR（虚拟现实）技术在气象服务中已经得到广泛应用，将虚拟现实技术应用于气象中，能有效解决气象领域中传统模式存在的局限性问题。 （四）大气环境智能感知技术在气象服务中的应用 随着5G技术的兴起和落地应用，基于IOT（物联网）和移动互联网技术和5G传输技术，大气环境智能感知将会在气象服务中的应用更加广泛。
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前段时间结识了两位创业做输入法的朋友，花了一个下午和他们畅聊了下输入法，也开拓了下自己的思路，于是写此博文以记之。
而机器学习往往需要使用到原始数据，另外很多机器学习用到的也不至于格式化数据，用户的评论，图像等都可以应用到机器学习中。 为什么要有数据湖 可以看下上面的这个组织架构图。 ELT：在抽取后将结果先写入目的地，比如Hive中，然后由下游应用利用外部计算框架进行指标加工、建模，例如 Spark 来完成转换的步骤。
小时候，老师问我，你的理想是什么？我不假思索说是工程师，于是长大之后果然成了工程师。 工作这么多年，一直在思考工程师这三个字的意义，终于有一天恍然大悟，原来就是...
然而，由于企业客户越来越重视云原生、容器化和无服务器云平台，基于PaaS的应用服务会更迅猛地增长。 这些解决方案和相关的低代码平台将是更多企业实施应用软件现代化、数字化转型和业务连续性等战略的重要组成部分。 智能边缘将成为主要的云入口 在过去这一年，大多数经济领域迅速转向远程工作模式，促使移动设备、基于人工智能(AI)的自动化、自主机器人和工业物联网等平台遍地开花。 2021年，公有云提供商将把越来越多的工作负载转移到智能边缘平台，以提供这些应用系统所需的低延迟。 英伟达将利用收购Arm来丰富其解决方案组合，以便向边缘到边缘环境和混合云环境自动交付人工智能应用软件。
这个概念不仅是一个有长远影响的通用框架，在实际应用中也有好的效果。 提问：为什么现在人们没有普遍在手机上使用语音识别技术？IoT 设备上会有更大的使用空间吗？ 未来也许每个人都有很多 AI，可以用AI帮他们做各种各样的事情，就像今天每个人都有智能手机一样。 提问：相比于 AI 为日常生活带来好处，我看到更多的是人们沉迷于 AI 娱乐，年轻人经常连续刷抖音或者社交平台好几个小时，因为 AI 会一直推荐他们感兴趣的内容，让他们停不下来。 不过长期来看，很多人都会从AI受益，或者已经从AI受益了。 2012年的时候AI就可以帮助诊断乳腺癌风险，到今天，AI的成本又降低了许多，更穷的地方可以用上AI，或者用一样的成本可以做更多的医疗，这对整个医疗体系都是革命性的帮助，大家都会从中受益。
这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API，本项目适合刚入门的同学练手，熟悉整个框架，整体实现如下：
现在，国内3G网络已经开始使用了，包括多普达在内的手机厂商也推出了3G网络的手机，但是说实话，现在网络覆盖有限，要大规模应用尚需时日。 其次，从运营商的角度看，其竞争也日趋激烈。
三是数据应用计算的增强能力，数据最终是要参与到应用中才能发挥价值，在这一过程中需要对数据产生大量业务计算。很多原生数据库是不具备或不擅长处理这种应用类计算。可通过这一模式扩展增强计算。 第二种路径是构建很多垂直的数据应用满足第三类诉求。这种方式不在数据库自身实现，而是通过完全独立的应用系统完成。当然在企业中就会面临运维繁多技术产品和大量竖井式的应用而无法整合的窘境。 其将增强计算能力上移到应用侧，缩短访问链路，提升整体性能，满足对数据实时性的要求。当然，这一方式有天然缺陷，仅限于Java应用可使用。 安全性 数据安全，是近些年来的热门话题。 对 Database Plus 的发展畅想 Database Plus，作为一种新的数据使用思想，还处在相对早期阶段。但通过这一理念落地的成果-SS，已展示出不错的发展态势。 在底层成熟的数字基础设施之上，以开放、标准、可插拔为指导原则，构建面向增值能力的数据应用基础平台。帮助用户快速提升数据应用水平，构建标准的数字化基础设施，其前景未来可期！
2020，AI的研究会有哪些突破？ 2020，AI的应用又会有什么变化？ 在我们主要在中国的投资组合中，我们看到了在银行、金融、运输、物流、超市、饭店、仓库、工厂、学校和药物研发中使用人工智能和自动化技术的应用。 神经网络已经被许多研究人员、工程师和从业人员研究并应用了很长时间，其他机器学习技术为创新提供了相对未开发的空间。 2、希望AI可以涉足更多领域，为人们的日常生活带来更多积极的变化。 他认为，AI界花了很多时间讨论算法的公平和透明性，但在应用上，AI还可以为社会提供更多帮助，比如为行动不便的人提供无障碍技术，解决教育、流浪者、人口贩卖的问题，AI能对人们的生活质量产生巨大的积极影响， 并希望人工智能社区能接受其中最好的芯片，来推动这个领域朝着更好的模型和更有价值的应用方向发展。 Dawn Song：要对数据负责 ?
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。 ? 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
最后看一下JS与webassembly性能比较代码作为2020年程序员们工作的开始?
如Gartner定义中提出，AIOps应用需要利用大数据，现代机器学习技术和其他高级分析技术，是一种相对较高门槛的工作模式。 机器学习尤其是深度学习的大规模应用，推动了人工智能的快速发展。 随着国内TO B市场的火爆，AIOps上人工智能研究及应用正处于爆发期，引入AI技术的算法有三点优势： 一是工作稳定性高，人工智能可不知疲倦地进行工作，在规律性问题的分析时不受环境影响。 AIOps从词来看，应该包括“AI+Ops”，是用AI赋能运维场景的模式。 这是吉姆·格雷（Jim Gray）在1999年获得图灵奖时对无故障服务器系统的畅想。如今，随着AIOps的开发，我们比以往任何时候都更接近这一愿景，并有望超越这一愿景。
只要你掌握 AI 程序开发，还怕老板不追着你加工资？！ 所以，本文将教你写出第一个 AI 程序 – 手写识别（见下图），入门 AI 应用开发。 ? 注意：安装过程建议在网速稳定且较快的环境下进行。 Visual Studio Community 版是完全免费的，包含有 Visual Studio 的大部分基础功能，也能全面的支持 AI 应用开发。只需要用微软账户登录后，就可以一直使用。 ? 二、训练第一个模型 下载的 samples-for-ai 中包含了大量的机器学习训练和应用的示例。 三、创建第一个 AI 应用 克隆代码，并导入训练好的模型，就可以试试自己的第一个 AI 应用了！接下来分析一下核心的代码。 把程序跑通 克隆代码 使用下面的命令来克隆 AI 应用的代码。 你的第一个 AI 应用就运行起来了！666。 ? 四、理解代码 该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。
在尝鲜体验过多款 Notion 类应用后，我想回顾一下我对于 Notion 类产品的看法：在接触这些产品后，为什么有的人选择离开，而另外一些人选择留下？Notion 类产品的优点和缺点是什么？ 而原生应用能够为用户带来良好的移动端使用体验，实现打开即写，快速收集各种知识和内容。支持文件夹页面：将网盘整合进你的笔记系统。 对于 Notion 等应用而言，已经有第三方开发者提供了基于评论、高亮等内容的操作面板。具体可以参阅我的另外一篇《Notion 优质资源汇总》。 对此，如果你认为自己是个园丁类型的用户，那么你更适合选择 Roam 类型的笔记应用。如果你认为自己是建筑师类型的用户，那么你可以选择 Notion 类型的应用。 如果你选择 Notion 类型的应用，我主要用于哪些场景呢？这个确实因人而异。
上周六，极客学院携手腾讯TAPD联合主办的「敏捷开发畅想与实战」主题沙龙在深圳腾讯大厦举行。四位敏捷领域的大咖与近200位敏捷达人齐聚一堂，分享交流中国的敏捷发展史以及企业如何把“敏捷”落地执行。 参与「敏捷开发畅想与实战」主题沙龙的敏捷达人来自10多个行业，近30%的参会者是企业的技术leader，有60%是3-5年开发经验的敏捷践行者。 快速失败 熊节老师首先向大家分享了招行在敏捷开发工作中取得的一些成就，以及应用敏捷开发后，可以让一些不成熟的点子“快速失败”，这对于企业整体的业务发展至关重要，也是值得骄傲的一件事。
因为从2019年Google I/O展现的新进展来看，谷歌几乎没有新推出什么软硬一体的AI新产品，反倒是各种基于手机的AI应用解决现实挑战。 尽可能本地化训练，不需要云边协同，若能完全实现AI模型本地化训练，对用户隐私更有利。 尽可能减少网络要求，甚至在无网络状态也能使用AI应用。 总之，让AI福祉尽可能低门槛地惠及最多的人。 谷歌AI博客也已经介绍了该应用全过程，产品立项起点，是希望能帮更多语言障碍患者实现更好交流。 Sagar表示，在谷歌内部，他们打造AI应用有两条思路，一是让更多人受惠，二是尽可能减少限制和要求。 Julie说5G的进展是很好，但对于谷歌AI的应用打造来说，“帮助有限”。 因为她们希望每一款AI应用，基本标准都是完全无网络、纯本地的，这样任何情况下，都不影响正常使用。
高速5G和性能更强大的终端为社交、游戏、教育等场景带来的更丰富的互动体验，本文内容来自相芯科技的蔡锐涛在LiveVideoStackCon2019深圳站上的精彩分享，他将介绍AI驱动的智能图形应用，以及因此带来的新的用户交互方式 今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例，我简单介绍下我们公司。 相芯科技专注于智能图形技术的创新与应用，为移动互联网、AR、AI提供3D内容生成与互动的行业解决方案。 我们致力于将好莱坞电影级别特效技术应用到消费级中来普及它。举例来说，我们开发了一个AI助手——Alice。大家听到的声音、看到的视频以及嘴唇与声音的实时同步都是由程序实时合成出来的视频。 今天我的分享包括三个部分，第一部分，我会简单介绍下智能图形学，第二部分我会从AR视频、AI视频两个方面介绍智能图形学在应用视频领域如何创造价值。 ? 在AI视频领域，我会介绍如何利用人工智能技术自动合成视频。其中会重点介绍虚拟主播以及虚拟助手的核心技术方案。同时我会介绍照片级视频合成技术，最后会介绍这一领域技术的应用场景以及一些落地案例。 1.
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