这是我在大一第一学期C#的课程设计，要求编写一个模拟双色球彩票的控制台应用程序，用以实现简单的模拟选购彩票。
导读：“碎片购物”不同于传统购物，它让消费者习惯使用手机购买最高频的日常家庭消费品。高频打败低频，如果消费者每天数次使用手机“碎片购物”，则碎片购物变成切入点，粘住顾客，大型超市购物会转移过来，最终垄
此时此刻，算法正在监视着你。她们监视你去哪里、买了什么、遇见了谁，包括你的每一次呼吸、每一次心跳。
普华永道会计师事务所的一份新报告显示，中国公司在研发方面每投入1美元，美国公司投入5美元。
VOVA 是一个面向全球市场的新兴跨境电商平台，专注于外贸出口，客户遍布六大洲一百多个国家和地区。VOVA 支持 20 种主流语言和 35 种主流货币，拥有数百万件高品质、高性价比的产品，为用户提供最新的全球平价商品和轻松有趣的购物体验。
机器人时代，你，我，我们大家都应该拥有那些和我们竞争的以及资本市场的印钞机的机器人的实质拥有权。我们必须争取我们收入的大部分来自于资本投资而不是劳动。 许多人工智能(AI)和机器人的专家表示，他们工作的方向是“次AI”，更关注制造帮助人们工作的工具，而不是取代他们。像机器人制造商Rethink Robotics和Universal Robots均有这样的愿景。然而“次AI”或者其辅助技术，机器学习等正成为自动化不可或缺的一部分，而这种自动化，或许可以解释发达国家在这个约4年的复苏进程中的高失业率现象。 是的
导语 | 云计算的发展为互联产业带来了巨大的变革，云上技术的下一站，又会有哪些新契机呢？本文是腾讯工业互联网深圳研发负责人黄浩宇老师在云+社区技术沙龙深圳站的分享整理，为大家详细介绍腾讯基于边缘容器技术的工业互联网平台建设。
| 导语 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。传统的手工管理模式操作繁琐，面临诸多不确定性，带来的各种挑战无法支撑大规模强化学习的场景。本文介绍了腾讯内部某业务基于 TKE 构建大规模强化学习解决方案，以及与传统手工模式对比该方案带来的优势。
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
AI科技评论按：近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
导读：从1956年起，人工智能经历了40多年的发展。目前，AI的目的是让计算机像人一样思考。
在《 高并发场景微服务实战（一）》一文中，我提到决定以一个虚拟的高并发场景的微服务系统为主线，系统性从 0 到 1 的创造一个高并发场景的微服务系统。这个高并发业务场景是——订票系统机票秒杀。
从亚马逊到Facebook，再到谷歌和微软，全球最顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（AI）。本文将介绍AI、机器学习以及深度学习，其中着重介绍深度学习是如何工作的，以及深度学习为何直到今天才开始成熟，最后，介绍开源的深度学习框架。
随着AI技术的逐渐成熟，越来越多的传统企业希望借助AI技术，实现智能质检。传统质检更多依靠有经验的人工劳动力来实现质量检查甚至分拣，但这样的方式，许多场景会有检查效率低，审核质量不稳定，人力投入成本高且难招聘等诸多问题。
近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学习？”。所以本篇
机器之心原创 作者：吴昕 对于 AI1.0 时代的企业来说，他们关注大模型的成功，其实是关注背后基础算法的作用，将基础算法和先进理念应用到自己服务的行业和产品当中。对于创新奇智来说，平台固然重要，但长远来看，面向行业的纵深更为重要。 ChatGPT 热潮持续不断，一场接一场的密集发布事实上都在回答同一个问题： ChatGPT 来了，跟还是不跟？如果跟，怎么跟？不跟，又意味什么？ 4月13日，中国最大的「AI+制造」解决方案供应商创新奇智在其位于中关村的公司会议室举办了一场媒体沟通会。公司 CEO 徐
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
Facebook人工智能研究部门（FAIR）的负责人Yann LeCun宣布卸任，之后将担任Facebook首席人工智能科学家，保留对FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替，Facebook应用机器学习小组（AML）和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
随着网站建设门槛的降低，做一个网站已经是很简单容易的事情，也不是大型企业的专属，小企业甚至个人也可以用各类自助建站系统建立自己的网站。有了自己的网站后，不管是用来做推广、展示企业形象、推广产品和品牌营销都方便很多。
机器之心原创 作者：吴昕 「互联网 + 消费者」模式所创造的价值已经充分释放并趋于平缓，亚马逊希望从机器学习即服务市场（MLaaS）中受益，该市场正依靠基于云技术的日渐增长。 根据 Mordor Intelligence 的一份报告，预计全球 MLaaS 市场在 2020 年至 2025 年之间的复合年增长率为 43％，到 2025 年将达到 84.8 亿美元。 新服务以工业和制造业客户为中心，有望帮助 AWS 在其中获得强大的吸引力。亚马逊在将其零售业务中的技术应用于其它行业方面将更加积极，不过
端计算模型目前已应用到各行业的AI落地实践中，如部署在野外气象观测点用于环境监测，以及响应垃圾分类政策用来打造智能垃圾桶等等。
腾讯与华中科技大学合作的最新研究成果入选了国际数据库顶级会议SIGMOD的收录论文，并将于6月30日在荷兰阿姆斯特丹召开SIGMOD 2019国际会议上公开发表。
51CTO博客首席体验官，专注于大前端技术的分享，包括Flutter,小程序,安卓，VUE，JavaScript。
纵行科技推出ZETA Edge-AI智能终端产品，结合ZETA窄带通信和边缘智能的优势，旨在打造“轻量瘦身”的预测性维护应用，即用20%的成本覆盖80%的典型旋转设备故障模式。此外，在“泛工业”场景，ZETA Edge-AI通过将工业AI算法前置到智能终端，并充分发挥ZETA通信在成本、功耗、数据安全和底层技术创新等方面的优势，助力企业突破万物互联的数据采集和传输壁垒，提供差异化的数字增值服务。
学习人工智能（AI）到底会如何影响我们个人生活和工作的各个方面？ 利用人工智能技术的不同应用到底有哪些？ 决策因素和具有典型应用、限制、考量因素和数据源的AI工具？ 理解资助、特许和管理对AI和认知计算倡议到底有多重要？ AI被赋予了人类知识。相关机构需要为AI制定怎样的策略和基础性数据结构使其能够管理知识？ 本文将对以上问题一一做出解答。 编译 | AI100 来源 | IEEE Software 各种形态和规模的供应商——从资金充裕的初创企业到知名的软件品牌，都纷纷加入到宣传人工智能（AI）
作者|穆文 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的经验，重写了大部分章节和代码。所以当你看到本文跟原博客差别很大时，请不要怀疑人生 ;-P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的方法』，但原博客内容更偏数据挖掘
2023 年已经过半，可以说是属于生成式 AI 大模型的一年。自 ChatGPT 推出以来，这股新的 AI 技术浪潮迅速席卷了国内外。尤其是国内，科技大厂、初创公司和科研机构陆续推出了近百个通用或特定领域专属大模型及应用产品。
雷锋网 AI 研习社消息，IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测比赛近日落下帷幕，本次比赛为阿里妈妈与 IJCAI2018、天池平台联合举办，总奖池 37000 美元，共吸引到 5204 支队伍参赛。
前言：腾讯与华中科技大学于2018年成立智能云存储技术联合研究中心，联合研究中心旨在通过强强联合建设一流的智能云存储技术创新和人才培养平台，吸引汇聚顶尖专业人才，在分布式存储技术、高性能存储引擎、业务负载预测等方面开展联合技术攻关，突破超大规模云存储服务系统的诸多技术难题，推动智能云存储技术的科技创新及技术应用落地。 SIGMOD数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议，位列数据库方向顶级会议之首。今年腾讯技术工程事业群云架构平台部CDB数据库团队的最新研究成果入选SIGMOD 2
内容提要：昨天，微软 Build 2020 首次在线上召开。大会第一天，发布了多个重磅新品，包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等，我们从中可一窥微软的 AI 布局。
1、2016年全球电子垃圾重量达4470万公吨 仅20%妥善回收 据外媒报道，随着越来越多设备的使用，电子垃圾已经成为了一个完全不可能避开的问题。虽然一些国家对这些产品实行了回收计划，但这个劳工密集型的工作却非常危险。由于电子设备中经常含有有害物质，它们可能会对人体直接或间接造成伤害。根据联合国国际电信联盟（ITU）的一份新报告了解到，去年只有20%左右的电子垃圾得到了适当的回收。据统计，2016年被人们废弃的电子垃圾重量达到了4470万公吨（4920万吨），其原材料估值大概有550亿美元。据了解，虽然已
自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。
【导读】本文是“深度推荐系统”专栏的第九篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文简要总结一下阿里妈妈在 KDD 2019 上组织的第一届面向高维稀疏数据的深度学习实践 Workshop[1] 收录的论文。
就在刚刚结束的GTC人工智能大会上，英伟达的新一代性能巨兽Backwell诞生了！
Howie是Greenlight VR的高级研究分析师。 Greenlight VR是全球虚拟现实经济圈市场智能部分的产业先驱。与其他市场数据公司相比，该公司跟踪更多的虚拟现实和增强现实技术——到目前为止，公司有几千家公司超过1百万的数据。 在Greenlight VR最新为Singularity Hub写的文章中，我们解开了虚拟现实的整体图景，这包括公司成长、投资和地域发展趋势。在这个部分中，我们将会看到消费者市场。随着如Oculus、索尼和HTC这样的大玩家向大众展示了2016年的电子设备，理解消费者会
2023 年的 AI 产业可以用风起云涌来形容。ChatGPT 的横空出世让生成式 AI 技术一夜之间红遍全球，很多从未了解过人工智能的普通人也开始对大模型产生了浓厚的兴趣。媒体、调研机构纷纷推出长篇专题，论证 ChatGPT、StableDiffusion、Midjourney 等文本和图像大模型会对哪些行业产生颠覆式影响；甚至有很多员工和企业开始利用这些大模型提升日常工作中的生产力，乃至取代人类岗位。毫无疑问，2023 年将是大模型技术开始爆发的转折点，一场影响深远的技术革命正在徐徐拉开帷幕。
简单来说，教学直播系统最初是以直播平台为开发点，加入在线授课、课程点播、网课售卖等功能的远程视频教学软件。随着深入开发，教学直播系统的功能不断完善，形式也更加轻便和简洁，逐渐从PC端走向了移动端。现如今，教学直播系统不仅广泛应用于学生教育，而且还能为各大企业提供职业培训，应用场景多种多样。
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AIGC（AI-Generated Content）是指通过人工智能技术生成内容的过程。它涉及到一系列的技术和工具，包括自然语言处理、机器学习、深度学习等，通过这些技术和工具，人工智能可以自动地生成文本、图片、音频、视频等各种形式的内容。
传统的安防市场已经逐渐接近业务成长天花板，因此安防厂商们都在不断试图寻找新的业务突破。而随着5G通信技术、AI人工智能技术、云计算技术、IOT技术等新一代信息技术的快速发展，不仅为安防厂商们提供了新业务发展的基础技术支撑，同时也打开了更大的业务想象空间。通过新一代信息技术，传统的安防厂商可以借助自身积累的技术优势以及行业经验，打破业务领域边界实现新的业务增长，从而逐渐进入所谓的泛安防时代。但是泛安防时代就是安防厂商的业务终局吗？显然不是，在慕枫看来，企业数字化转型才是AIOT发挥业务智能化价值的黄金赛道，也是传统安防厂商实现去安防化，脱胎进化为AIOT巨头厂商的业务落脚点。那么对于传统安防厂商来说，AIOT到底应该怎样和企业数字化相结合才能助力中国企业数字化转型？很多公司都看到了AIOT是未来十年重要的战略发展机遇，那么传统安防厂商应该怎样做才能在未来激烈的市场竞争中保有优势，去安防化之后成为AIOT头部公司？本文将逐一进行分析并提供可能的解法。
随着互联网快速发展，政务信息化、城市信息化逐渐上升为国家政策，但毋庸置疑的是，目前的信息化建设仍然存在许多问题。诸如华为等企业都早已开始涉足于政务云建设，并给出了自己对于云服务的理解和相应的解决方案。
2021年8月13日，Science的一篇文章，阐述了机器学习在使用中的多种潜在风险，以及让机器学习值得信赖的一些方法。
药物研发成本的增加和投资回报率的降低对制药行业构成了巨大的威胁。新兴技术有可能大幅提高药物研发和制造的效率。人工智能（AI）被认为是一种令人难以置信的工具，可以增强医疗保健的多个方面，特别是药物发现。越来越多的制药公司正在投资人工智能。尽管最初持怀疑态度，但医疗人工智能市场据称到2020年将增长到80亿美元，主要受到药物发现应用的推动。
在数以万计的智能工厂中，一个零部件的质量往往关系到整个产品是否合格、整条生产线的合格率、整个工厂的生产效率和经济成本，甚至是整个企业的市场竞争力。因此，产品的质量检测是生产企业管理者必须重视的关键环节。
Cyberbit是以色列最大的国防公司ElbitSystems的子公司，该公司的总部位于以色列，专注于保护关键基础设施和其他高价值资产的解决方案。该公司的技术针对端点检测和响应、安全调度和自动化等热门安全领域。Elbit Systems 则是国防和国土安全解决方案的全球提供商。Cyberbit的办公室分布于四大洲，深受公用事业单位、机场、制造商和政府信赖，并与之展开合作，保护其运营网络（OT）的安全。Cyberbit现目前提供的产品组合用于管理IT、OT和物联网系统趋同的从检测到响应的整个事件生命周期。使SOC团队、MSSP和关键基础架构组织能够检测并消除IT和OT网络中的高级攻击。Cyberbit的产品通过大数据、行为分析和机器学习，收集和分析TB级的数据，产生实时分析并大大加快响应速度。Cyberbit的端到端产品组合包括端点保护、SOC管理、ICS/SCADA安全解决方案和CyberRange平台。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
机器之心报道 作者：吴昕 基于单模态 GPT-3 的 ChatGPT 「地震」余波未平，多模态 GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。 「这提醒我们，对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减
带着这个问题，我打开谷歌，输入“Autonomous ship”，没想到现在的自动驾驶轮船技术刷新了我的认知：
什么是教学直播系统？简单来说，教学直播系统最初是以直播平台为开发点，加入在线授课、课程点播、网课售卖等功能的远程视频教学软件。随着深入开发，教学直播系统的功能不断完善，形式也更加轻便和简洁，逐渐从PC端走向了移动端。现如今，教学直播系统不仅广泛应用于学生教育，而且还能为各大企业提供职业培训，应用场景多种多样。
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