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金融领域AI运用

AI在金融业的运用正稳步推进,尤其是在"风险评估"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等领域的用例有所增加。 金融领域AI用例 在金融业中,AI用例有所增加的领域有"风险评估(包括贷款审查)"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等。 1.风险评估 提供风险评估领域AI的供应商有AdviceRobo公司、CreamFinance公司、OutsideIQ公司等。 2.金融市场分析及调研 在金融市场分析及调研领域AI中,由多家大型金融机构出资的Kensho公司颇负盛名。 3.投资及证券投资组合管理 在这一领域,智能投顾势头惊人,但AI基本上不会直接向客户提出建议。AI重点面向为客户提供建议的理财规划师(FP)。

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全球AI领域人才报告

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    如何选择好的应用性能监控 服务器监控监控哪些领域

    应用性能监控软件是一种监控系统应用的性能监控产品,它的主要作用是随时监控网页数据和各种趋势,并随时做出反馈。 如何选择好的应用性能监控软件呢?以下就是相关内容。 如何选择好的应用性能监控软件 在了解如何选择好的应用性能监控软件之前,要先了解好的应用性能监控的特点,然后根据这些特点进行选择。 服务器监控监控哪些领域 如何选择好的应用性能监控已经解决了,服务器监控系统都负责监控哪些参数呢? 首先要监控CPU 的使用情况,其次还要能够监控本地磁盘的使用情况,对于关键网络的具体参数也要有详细的记录,各种数据包的传输记录都需要在监控范围以内,对于服务器运作的整体过程和各项指数都应该被监控起来,这样就可以保证网络安全和运营稳定 以上就是如何选择好的应用性能监控的相关知识,性能监控软件的功能是丰富的,如果使用得当,可以帮助用户对网站的整体运营更加有把握。

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    AI领域新时代女性——李飞飞

    作为科学家,其抓住了AI领域的浪潮,揭开了中国人在AI领域崛起的序幕,是我们每一个中国人的榜样与骄傲。 大家也许会将其与逆袭、勤奋、努力等词汇紧紧相连,这并不意外,也没有什么错误。 不少文章的标题也写着,从洗碗工到首席AI科学家的逆袭。但是深究李飞飞的发展历史,才能更好的为自己的人生之路点一盏明灯。 ? 但是,计算机领域会失去一名领军级别的人物,人工智能的浪潮也许会推迟十年才会到来。 就这样,ImageNet数据集逐渐在机器视觉领域小有名气起来。 真正的转折点是在2012年。 从此,人工智能领域开始变得不一样了。对人工智能领域的投资方不再仅仅局限于政府,各大商业公司巨头敏锐得嗅到了商机,纷纷进入了人工智能的角逐场,搅起了一场铺天盖地,席卷而来的人工智能浪潮。

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    知识跟踪的领域适应(cs AI)

    传统上,现有方法是领域指定的。但是,现实世界中存在大量领域(例如,学科,学校),并且某些领域中缺乏数据,如何利用其他领域中的知识和信息来帮助训练目标领域的知识跟踪模型是越来越重要。 我们将此问题称为知识跟踪的领域适应(DAKT),它包含两个方面:(1)如何在每个领域中实现出色的知识跟踪性能。(2)如何在各个领域之间转移表现良好的知识跟踪模型。 其次,我们在最大平均差异(MMD)度量下最小化特定于领域的知识状态分布差异,以实现领域自适应。第三,我们通过微调处理源域和目标域的输出维度不同的问题,使模型适合目标域。 原文作者:Song Cheng,Qi Liu,Enhong Chen 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.04841 知识跟踪的领域适应(cs AI).pdf

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    AI 在医疗影像领域的前景

    聊起 AI,画面都充斥着机械语言:精密高级的芯片,光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力?能给传统行业带来哪些变革与发展? 基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。 本文为“AI 将如何影医疗”的精华内容分享。 2015年,医疗人工智能方兴未艾。 各行各业的工程师带着自己的算法兴致勃勃地来到了医疗领域,却发现医疗数据出人意料的贫瘠。他们选择了相对操作性更强的肺结节领域,开始了医疗人工智能最初的发展。 随后的三年,标准化的医疗数据已经逐渐丰满。 在这一领域,数坤科技、依图医疗、推想科技、深睿医疗、汇医慧影均有涉及。 调研企业产品分类 从数据维度上看,AI企业获得数据的途径主要来源于临床数据和科研数据。 整体上看,国内医疗资源缺口较大,影像设备升级存在较大空间,且能直观反应医院的综合实力,医院拥有动力购置影像设备与用AI补充医师人力的欠缺。相比之下,国内的人工智能产品更聚集于辅助诊断领域

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    AI构图领域的新进展

    近日,麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室(MIT-IBM Watson AI Lab)的科学家们详细介绍了一种可以让用户上传任何照片,并编辑建筑物、植物群和固定装置外观的工具。 University of California at Berkeley)、牛津大学(University of Oxford)和Adobe Research的研究人员希望通过交互式素描与填充技术,进一步推动该领域的发展 合著者写道:“AI图像翻译模型在获取抽象输入(如边缘图或语义分割图)并将其转换为真实图像方面,取得了显著的成功。将此与用户界面结合使用,用户可以在目标域中快速创建图像。

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    智能语音领域的DxOMark, Vocalize.ai

    Vocalize.ai是专注于传感器技术为基础的人机交互 (Human Machine Interfaces)。 Vocalize.ai于近日被语音识别,生物识别和鉴权,自然语音理解的领先技术公司 Sensory收购。 “在此之前 ,Sensory通过自身实验室进行模拟测试。 Vocalize.ai将同时服务于其他厂商而保持独立运营。 Vocalize.ai的核心资产是自动运行基于声学标准的一套测试协议的软件套件。

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    AI领域的预训练与自训练

    最近一年,AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章,比较有名的有MoCo,MoCo v2,SimCLR等。 这些文章一出现,就受到了很多研究人员的追捧,因为在现实任务上,标签数据是非常宝贵的资源,受制于领域标签数据的缺失,神经网络在很多场景下受到了很多限制。 我们可以在标签丰富的场景下进行有监督的训练,或者在无标签的场景下,进行神经网络无监督的自学习,然后把训练出来的模型进行迁移学习,到标签很少的场景下,利用这种方式来解决领域标签数据少的问题。

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    AI和机器学习的多领域前景

    “机器学习正在材料研究的所有领域产生影响。”麻省理工材料研究实验室主任Carl V. Thompson说。 AI辅助化学合成 ? 化学合成是有机化学、无机化学、药物化学、高分子化学、材料化学等学科的基础和核心,通常以得到一种或多种产物为目的而进行的一系列化学反应,它对于高科技材料来说至关重要。 材料学、生物学、化学、光学等等领域都出现了AI与机器学习的身影,这样多领域的应用,不仅能推进各个领域的发展,还有利于新算法的开发,回馈于AI与机器学习本身,是双赢的结果。

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    AI 异常计算点的监控调度

    作者:胡俊彬 一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮:无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出,融入到工程实业中;腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐,“绝艺”更是获得了UEC杯冠军; 下图为计算测试的cpi值与延时的趋势图(存在噪点): 三、业务建模 弹性平台采用异常CPI检测算法,使用cpi值监控业务运行状况,运营中捕获cpi异常点。 cpi检测算法:监控正常运行的各种程序指标数据,将数据计算一个模型,通过模型的正常范围衡量实时运行的cpi值,超出范围,则为捕捉异常点。 综上,弹性平台监控存储引擎的cpi标准差,当偏差超过限定的范围,即为异常计算点,平台执行调整或调度操作。 动态调整 监控到cpi异常,平台优先调低AI计算的quota值,调整采用“乘性减 加性增”策略,将quota值降一半,限制AI容器的cpu时间片分配,若一段时间内,cpi监控未检测到异常,平台加性恢复AI

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    AI异常计算点的监控调度

    一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮:无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出,融入到工程实业中;腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐,“绝艺”更是获得了UEC杯冠军;而AI和海量计算力分不开 三、业务建模 弹性平台采用异常CPI检测算法,使用cpi值监控业务运行状况,运营中捕获cpi异常点。 cpi检测算法:监控正常运行的各种程序指标数据,将数据计算一个模型,通过模型的正常范围衡量实时运行的cpi值,超出范围,则为捕捉异常点。 现网运营中还发现,AI计算火力全开时(如下图),存储引擎偶尔会出现获取cpu时间片不够的情况。综上,弹性平台监控存储引擎的cpi标准差,当偏差超过限定的范围,即为异常计算点,平台执行调整或调度操作。 动态调整 监控到cpi异常,平台优先调低AI计算的quota值,调整采用“乘性减 加性增”策略,将quota值降一半,限制AI容器的cpu时间片分配,若一段时间内,cpi监控未检测到异常,平台加性恢复AI

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    AI NEXT | 微软黄学东:微软在很多AI领域领先Google

    大会主题是“探索 AI 的潜力,把 AI 技术应用于实用项目和服务”,对 CV、NLP、智能助手、深度学习框架均做了专题报告。 AI科技评论注: 黄学东于1993年加入微软,目前领导微软在美国、德国、埃及、以色列的团队研发研发微软企业人工智能客服对话解决方案 、cris.ai 和 luis.ai 等认知服务、CNTK 开源深度学习工具等人工智能产品和技术 目前,人工智能主要集中在视觉、语音、语言和知识(图谱)四个领域,但是未来计算机将能够理解这个世界。 微软在语音识别领域的成就 黄学东在演讲中提到,微软于1991建立了Research Lab,该实验室的愿景是让计算机具备“看(see)、听(listen)、说(speak)”的能力。 然而2016年9月14日,由黄学东带领的微软语音团队在产业标准Switchboard语音识别基准测试中,实现词错率低至6.3%的这一技术突破,这比IBM的6.6%词错率更低,达到目语音识别领域错误率最低的水平

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    微软黄学东:微软在很多AI领域领先Google | AI NEXT

    AI 研习社按:本月 18 日,由美中技术与创新协会(Association of Technology and Innovation,ATI)主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。 大会主题是“探索 AI 的潜力,把 AI 技术应用于实用项目和服务”,对 CV、NLP、智能助手、深度学习框架均做了专题报告。 AI 研习社根据演讲录音和PPT整理成文。 目前,人工智能主要集中在视觉、语音、语言和知识(图谱)四个领域,但是未来计算机将能够理解这个世界。 █ 微软在语音识别领域的成就 黄学东在演讲中提到,微软于1991建立了Research Lab,该实验室的愿景是让计算机具备“看(see)、听(listen)、说(speak)”的能力。

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    市场营销领域中的AI和ML

    【导读】人工智能(AI)和机器学习(ML)在各个领域改变着我们的生活,本文介绍了在市场营销和广告服务行业中的AI和ML应用。 人工智能(AI)和机器学习(ML)正处于当今广告领域的前沿,因为这些技术提供了将技术和数据集转化为有价值营销视野的机会,有助于提升公司的投资回报率。 AI和ML现在比以往任何时候都更加重要,因为最近的数据分析工具比以往任何时候都更先进,因此它们在向消费者销售服务和产品方面有较高的价值。 通过分析,企业可以使用AI来识别这些数据和消费者的相关性,从而更容易了解最佳营销技术,以及这些技术应推广到哪些平台。 AI平台从用户一开始使用网站就记录他们的行为,并基于此为用户提供独一无二的内容。 总结 在业务中实施人工智能对于寻求优化营销的公司至关重要。

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    【报告】领英发布:全球AI领域人才报告

    《全球AI领域人才报告》。报告显示,作为当下热门的“投资风口”,AI领域其实早已拥有深厚的技术积淀,是一片拥有“高度文明的新大陆”——全球AI领域拥有十年以上从业经验的人才占比高达65.4%。 报告还指出,AI领域的华人技术力量也不容小觑——全球华人AI人才数量达14万,而美国的华人AI人才数量是中国当前AI人才总数的1.4倍。

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    AI,又一领域超过人类水平

    语法改错是一个大家比较陌生的领域,大致可以认为对英文进行语法改错。给定一句带有语法错误的话,AI对其进行修正得到正确的语法表示。

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    机器学习和 AI 领域必须了解的工具

    在本文中介绍了机器学习和 AI 方面的优质工具。 应该使用哪种语言? 这是一个有争议的问题。存在很多不同的观点。我个人的观点可能不那么常见,我认为越多越好。你应该同时使用 R 语言和 Python。 原文链接: https://towardsdatascience.com/optimal-tooling-for-machine-learning-and-ai-e43495db59da

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    AI算法领域常用的39个术语(上)

    ​算法是人工智能(AI)核心领域之一。 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科。 1. Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点。 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特指某种具体的算法,而是一类算法的统称。 应用于面部识别领域(在计算机化的脸部识别中,每一张脸由大量像素值表达。 LDA在这里的主要作用是把特征的数量降到可管理的数量后再进行分类。每一个新的维度都是模板里像素值的线性组合。 判别式模型(Discriminative Model) 在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。 18.

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