“这是独立软件开发商或企业开发人员构建旨在完全在该环境中运行的自定义应用程序的最容易、最快速、最安全的方式。” 这家公司位于加州普莱森顿，专门开发基于云的人力资源和财务管理应用软件。 在第二种模式中，PaaS解决方案与整个云操作环境、而不是与某个特定的应用服务紧密联系起来。 Dave McCrory是Basho科技公司的首席技术官，这家公司专门开发Riak开源数据库。他表示，想选择合适类型的PaaS来开发云应用程序，关键因素是了解手头的项目。 没有哪一种类型的PaaS适合所有情形，而这势必需要开发人员的工具包中同时有几个PaaS。 McCrory说：“由于应用程序开发场景不同，所以有众多不同的PaaS类型。” McCrory表示，对于开发人员来说，转移到PaaS模式最终是为了加快开发应用程序和更新应用程序(一旦部署到生产环境中)。“优点在于，你不需要升级庞大的整体式应用程序，而是只要进行小幅的增量变化。”
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。 而在最近的谷歌AI东京座谈会现场，两位谷歌AI产品经理也集中表达了这样一种产品开发之道： 尽可能手机就能用，而且最便宜的智能手机都能使用。 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。 所谓联邦学习，简而言之就是本地化训练和学习AI模型，对于小数据学习的要求非常高，但这样也能最大化保证用户的隐私安全——毕竟数据不用离开终端。 Julie也多次谈到AI应用开发中的数据挑战。 Julie说，类似AI应用开发过程中，数据样本非常重要，一方面数据本身很特别，另一方面还要考虑到这类人群的隐私需求。
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，具有广阔的应用前景。 在区块链技术开发中，IBM、微软、Google、BAT、高盛等技术储备雄厚、中长期战略清晰的大公司纷纷布局区块链。 、主链开发、基金会发起 以及对接主流交易所上都有可实施、可落地的一整套成熟方案。 timg.jpg 不仅如此，先达区块链还围绕区块链技术开发生态的人才、资金、资源、资讯等周边服务，所有应用都可加入。 从目前区块链技术开发的应用来说，在财务管理上，特别是跨境对账、清算、结算的成本一直很高，有些手工核对流程效率非常低，而区块链技术具有数据不可篡改和可追溯性，武汉先达区块链公司正是深知此特点，通过5年区块链专业技术的研发
泛前端视角下企业AI落地的趋势和痛点 AI行业应用将由单点能力比拼进入方案和产品整体能力比拼阶段 你有我有全都有： 拥有头部AI能力和资源的服务商在相对成熟场景的单点技术能力日趋同质化 人才同质化 AI 应用场景和业务同质化 相对成熟的AI应用场景，普遍适用于各AI服务商的业务，日趋于迁移复制。 能力同质化 面向相似的业务场景，同一批人研发出类似的能力和服务。 面向行业的无代码搭建方案Aladdin及应用案例介绍 面向非编码角色：提供交互式可视化的，无代码前端系统原型设计。 面向编码角色：提供面向行业场景的规范组件，以及低代码的开发方案。 设计即代码，方便对设计代码进行二次开发 4. 提供大量优秀案例，方便二次开发。 同步生成开发友好的代码。 支持交互式搭建和调整参数。
AI智能网关，专为边缘端的智能识别、智能管控应用设计，能够充分发挥边缘数据采集—边缘端计算处理的快速高效优势，减少数据传输量和云端计算量，提高物联网设施的响应效率。 AI网关可以与智慧路灯杆相结合，进一步提升智慧杆的自主感知与设备本地管理能力，并开发多种智慧、高效、便捷的应用功能。 AI网关结合智慧路灯杆应用1、智慧杆智能监控：基于AI网关的视觉图像分析处理技术，可以识别出视频中的人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等，并对照预设策略实现自主抓拍、比对、智能预警、自主响应等服务，实现视频安防网络的无人化 可应用于生产/施工监控、交通监控、防疫监控、园区/社区/校园安防监控、火灾/坠物智能监控、无人值守监控等。2、智慧杆智能联动告警：AI网关可统一接入并管理杆载设备，并实现多设备的协同工作。 3、智慧杆离线自治：搭载AI智能网关的智慧杆系统，可实现离线自主管控，使用杆载AI网关计算资源执行本地数据处理、分析、分发，即使离线状态也保持正常功能运行。
这也使我深深意识到，今后 AI 应用不仅仅是算法工程师和机器学习研究人员的专利了，而是变成了每个工程师都可以快速学习并参与开发的领域。 为什么人人都应该学习 如何开发新一代 AI 应用？ 能够预料的，AI 时代巨头做大模型，而普通程序员在应用方面的机会无限，而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。 说了这么多，到底该如何快速跟上时代节奏，掌握新一代的 AI 应用开发技术呢？我从去年 12 月份就开始筹备《AI 大模型之美》，希望能够把新一代的 AI 应用开发的方法和机会介绍给你。 扫码免费试读 如果你也想以最快的速度跟上 AI 大模型时代潮流，掌握 AI 应用开发最核心的技能，一定不要错过这个专栏。 当然也正是有了这次 AI 聊天机器人的创业经历，可以说在 AI 应用开发领域算是有比较丰富的前沿实战经验，所以我更加有信心能带给你一手的实战经验。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
但他深知，人工智能产品要实现商业化必须要了解用户，要找到合适的应用场景，同时要有好的用户体验也离不开数据的支撑，这些都是高校最匮乏的资源，这也是他选择迈进工业界的主要原因。 例如，我们改进了深度神经网络的设计机理：让神经网络能根据具体应用场景更灵活，更高效地去处理复杂信息，从而提高学习的效果和效率，增加泛化能力。 这三个系统都已经成功商业化了，目前已经转让给相关的公司进行进一步的产品的开发。 加入阿里之后您的工作有什么变化？和之前在学术界最大的区别是什么？ 但是很多人工智能机构确实遇到了商业化的难题，一个比较大的原因就是没有找到合适的应用场景。 细化一下，又有几个可能的原因，例如不了解用户真正的需求，不知道现在的技术的能力界限：能做什么和不能做什么，不知道怎么用合适的产品形式把技术包装起来。
直播时间：4月27日，下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架，从数据中心到边缘端，实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链，如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台，如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠 NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学，软件工程硕士，2018年加入英伟达，负责开发者生态和行业解决方案的落地 ，聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域，智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名： 参考资料： NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案
本文帮你入门 AI 应用开发，写出第一个 AI 程序 -- 手写识别（见下图）。同时会穿插着讲一些必备的 AI 知识和背景，带你走入 AI 新世界的大门。 通常一个多小时即可完成环境搭建和 AI 应用。 1. 配置 AI 开发环境 1. 安装要求 Windows 64 位版本 强烈推荐升级到 Windows 10 的最新发行版，并安装上所有更新。 数据预处理 数据预处理是 AI 应用的重要一环。 在大部分 AI 应用中，特别是本文的图片分类应用中，通过监督学习来训练模型。 但迈出这小小的一步，就进了 AI 应用开发的门槛。这里先抛砖引玉，再提出一些实际中会遇到的问题，并给出部分解决方案供参考。 在真正应用时还会发现更多的问题，如连笔文字，歪斜矫正，梯形校正等等。 因此，加入 AI 模型后，能将不可能变为可能，但所需要的软件开发工程量仍然很大，传统软件开发中的挑战一样也不会少。 在思考实际场景的同时，也会逐渐培养出 AI 的应用意识。
摘要：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。 本文将聚焦于GPU开发实践，介绍使用GPU的AI技术场景应用与开发实践，以期为相关领域的研究者和开发者提供有益参考。图片2. 因此，DPU在物联网、5G通信、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。4. GPU加速技术的应用GPU加速技术在AI领域具有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 1. 图片总之，GPU加速技术在AI领域具有广泛的应用前景，可以帮助研究人员和开发者更高效地完成各种计算密集型任务。
1小程序，移动应用开发的下一站 2016 年微信官方正式宣布正在开发“像 App 一样的公众号”——应用号，同年 9 月正式将其更名为「小程序」并发布内测。 其次，每个小程序可按照具体业务需求去独立开发各自的版本，不同小程序之间的更新升级彼此独立，互不干扰。最后，小程序运行采用沙箱机制，即使个别小程序出现问题，也不会拖累应用。 对于企业和开发者来说，也要跟上时代的脚步。 8 月 25 日【大咖说】，我们特别邀请到凡泰极客创始人 &CTO 杨涛先生进行线上直播分享，和大家聊聊移动应用如何利用小程序容器技术做转型升级？ 主题及讲师介绍 本期主题：移动应用开发的下一站——如何利用小程序容器技术做转型升级？ 直播时间：2021 年 8 月 25 日 晚 8 点 讲师介绍：杨涛，凡泰极客联合创始人 &CTO。 直播内容大纲 移动应用开发现状分析 小程序容器的发展历程 开发者对小程序容器技术的认知误区 小程序容器技术未来的发展趋势 4如何看直播？ 扫描下图海报【二维码】，预约观看直播
使用JavaScript能能否开发AI应用么？ 答案是肯定的。 那对于JavaScript的开发者如何开发人工智能相关的应用呢？ 这还是需要明确具体的应用场景，但是人工智能操作系统（可参见《感知人工智能操作系统》一文）的产生扩大了AI应用的领域。 就对话式AI系统（例如DuerOS）而言，平台化更是Javascript开发者的福音。基于AI操作系统和开发平台，Javascript开发者可以更加高效地开发AI应用。 看DuerOS的技能开发》，当然对NLP的更多理解（可以参见《感知自然语言理解（NLU）》一文），对于开发对话式AI系统上的技能应用，是大有裨益的。 不同的展现模板适合不同的场景，开发者可以根据技能展现的需求选择合适的模板。
谷歌旗下的Medical Brian团队开发了一种新的人工智能算法，可以帮助医院预测病人的死亡时间，并有望在医疗领域展开更广泛的应用。 一名身患乳腺癌晚期的女士来到一家城市医院，她的肺里已经充满液体。 如果能在合适的时间分享和突出更多信息，就有可能拯救更多生命——至少也可以帮助医护人员减少写论文的时间，多投入一些精力来治病救人。但目前用来挖掘医疗数据的方法成本太高，而且非常繁琐耗时。 谷歌人工智能主管杰夫·迪恩（Jeff Dean）今年5月表示，谷歌的下一步计划就是将这套预测系统应用到诊所。迪恩负责的医疗研究部门Medical Brain正在开发多款能够预测疾病的人工智能工具。 谷歌的人工智能系统为每家医院分别开发预测模型。如果要为所有医院开发统一模型，就会遭遇更大的挑战。谷歌正在寻找新的合作伙伴，以便获取更多数据。 他们也在皮肤病学领域开展研究，利用一款应用来识别恶性皮肤病：他们还让在产品经理身上涂抹了15个假纹身，用来检测系统的效果。
但能够预料的是，基于现有大模型，去抢先开发一些重要的应用服务，发展空间也绝对小不了，而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。 另一方面，也让对应的技术能在更广泛的范围内应用，几乎未来你遇到的所有问题都有可能通过 AI 来解决优化。 说了这么多，到底该如何快速跟上时代节奏，掌握新一代的 AI 应用开发技术呢？ 扫码免费试读 如果你也想以最快的速度跟上 AI 大模型时代潮流，掌握 AI 应用开发最核心的技能，一定不要错过这个专栏。 当然也正是有了 AI 聊天机器人的创业经历，使得他在 AI 应用开发领域具有相当的话语权以及丰富的前沿实战经验。 说了这么多，来看目录，我相信它不止是 AI 应用开发领域第一门系统专栏，也会成为一个经典专栏。
70%新应用由低代码开发，市场过热，没有“no-code” 低代码是技术界近期的一个热词，在采访中，孙鑫用单独一段篇幅分享了Gartner的预测：到2025年，70%的新应用将由低代码/无代码技术完成开发 低代码更大的意义是方便公民开发者（非专业软件开发人员），以及让开发者用公司已做好、可复用的组件和模块，开发应用。 另外，孙鑫看到，在中国，多数业务侧用户对技术的依赖性和使用度并不高。 现在，低代码强调了对业务的作用，但是（用低代码）做数据分析的并不多，而在开发侧，（用低代码）做应用开发的也很少。“（使用低代码）技术的差距并不明显，最大的差距可能是人力”，孙鑫提到。 AI热潮后小数据崛起，AI的下一步：敏捷性 Gartner看到，因为疫情的到来，越来越多的业务不得不搬到线上。 对应大数据，Gartner认为，小数据和宽数据可以作为AI深度学习的补充。
手机AI拍照、语音助手、AI翻译、人脸解锁等应用开发爆发式增长，人工智能手机成为真正打开数以亿计普通人生活大门的钥匙。 身处AI人工智能时代，掌握AI应用编程技能，可以帮助你拿到打开新时代大门的钥匙，更快地融入这个时代，成为走在时代发展前端的优秀人才。 本文尽量用最简单的操作，给大家展现如何将AI模型集成到APP中，希望通过本教程与示例应用，带大家快速入门手机端AI应用开发。 效果展示 开始之前，先给大家看一下本项目的最终效果。 ? ? 本应用开发使用的是安卓平台（只需一台电脑，一部安卓手机就可以搞定）、使用开源模型（飞桨文本识别模型OCR）。看完这篇文章，你可以快速上手AI应用开发。 Android项目通常是用Java或者koltin开发的，但是也支持C++的底层开发，这里OCR的处理考虑到高效，需要使用C++开发，NDK编译。
一台智能自动贩卖机的背后 为了开发出这些自动贩卖机的功能，我们需要在 AI 技术和工程方面进行大量创新。举例来说，在这个贩卖机里面，我们用了两个识别方法。 供应链的概念其实非常简单，就是要在合适的时间，合适的地点，把合适的商品交到合适的人手上。 为了提高啤酒的销售，我们要考虑几个问题。第一个问题是存货布局，我应该把这个啤酒存在什么样的仓库里面？ 在这个过程中，我们怎么找到合适的商品，在合适的时间、合适的地点面向合适的用户进行销售，还有我们相应的折扣应该怎么样设计，这些都是 AI 可能的应用。 为什么我一直强调供应链非常重要呢？ 这个优化过程很吸引人的一点就是它跟以往很多的 AI 问题不太一样，它是以业务为中心的 AI 应用问题。 我们核心的诉求是希望通过 AI 技术的应用，通过大数据技术的应用，把一个线性的供应链转变为一个以客户为中心的网状供应网络，使得整个供应效率显著提高。 以上就是雷锋网整理的裴健演讲全部内容。
不过，虽然 2021 年还没有那么高科技，但是 AI 早已经渗透到我们的生活，无处不在，并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。 举个我自己的例子，我原来很喜欢买口红，买口红之前都要试色，后来疫情来了，商场人多地方远，试口红又很不卫生，我就再也不敢试了。但是想买口红不试色的话怎么知道合不合适自己呢？ 因为它和原生应用程序开发不同，可以在各种生态的设备上运行，对于深度学习在生产环境中所涉及的所有关键流程，TensorFlow.js 提供了全面良好的支持。 本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师，也是 TensorFlow.js 的核心开发人员。 ，同时为深度学习探索新的应用空间。
Deepmind宣布，移动应用程序Streams背后的团队将加入谷歌，这一程序可以帮助医生和护士为患者提供更快，更好的护理。 把数据中心效率，Android电池续航时间，文本到语音转换应用程序以及现在Streams团队的工作带到实践中，是一件很令人兴奋的事情。 在那段时间里，医疗保健AI研究方面取得了重大进展：比专家更快，更准确地检测眼病；计划在几秒钟而不是几小时进行癌症放疗；努力从电子记录中检测患者的恶化情况。 当有可能对规模产生影响的有希望的结果时，DeepMind将与Streams和谷歌的转化研究团队密切合作，探讨如何将研究思路应用到临床环境中。 在未来几年，DeepMind期望AI帮助科学家在从蛋白质折叠到图像分析等各种问题上取得变革性进展，从而可能改善医学诊断，药物发现等等。
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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