浅析半监督学习及其应用场景

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如何有效利用当前有标记样本的数据成为关键，而半监督学习则是应对有标签的样本数量远小于无标签样本的情况。...
新技术有效加速大规模人工智能模型的处理性能

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麻省理工学院和英伟达的研究人员开发了两种技术来加速稀疏张量的处理，稀疏张量是一种用于高性能计算任务的数据结构。这些技术可以显著提高系统的性能和能效，例如驱动生成式人工智能的大规模机器学习模型。...
戳穿人工智能的六个谎言：辨别真伪

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发现流行的人工智能谎言背后的真相，深入了解生成式人工智能在当今世界的真正能力和影响。...
探索云端边缘计算服务

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Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud提供的服务可以轻松地在边缘部署工作负载，同时仍将它们与提供商各自的云平台集成。让我们探讨边缘计算的工作原理、其与云的关系，以及主要供应商为边缘计算部署和管理提供的服务。...
探索边缘计算与云计算之间的区别

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对许多人而言，公共云是一个有吸引力的平台，因为通过第三方管理底层平台可以节省技能，此类平台规模庞大，并且能够在全球范围内安全地保存数据。...
边缘计算为企业带来的五大好处

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边缘计算，顾名思义，是存在于连接生态系统边缘的计算机能力。其物理位置靠近产生数据的端点设备，如传感器或移动电话。...
人工智能领域如何保护数据机密性？

人工智能领域如何保护数据机密性

数据隐私和数据的道德使用对于人工智能的开发和实施始终至关重要。数据是人工智能系统的命脉，因此保护其机密性显然至关重要。...
未来AI将有五大发展趋势?2024年将进入“有意义的人工智能时代”

未来AI将有五大发展趋势?2024年

由于生成式人工智能的出现，人们与人工智能的距离逐渐缩短。过去很少关注相关技术的人们，今年可能已经成为人工智能工具的用户。眼看着2023年即将结束，新的一年里，人工智能会有怎样的发展呢?...
影响未来的十大战略技术趋势

影响未来的十大战略技术趋势

为了在这个动态的领域中前进，本文对关于影响未来的十大战略技术趋势进行了全面的探索。这些趋势包括人工智能、网络安全、生物技术、浸入式体验等领域。...
面向企业的人工智能应用程序开发指南

面向企业的人工智能应用程序开发

人工智能项目的创建更接近于科学研究，而不是经典的软件开发。以下探讨一下其原因，以及了解这一现实如何帮助企业准备好为其项目执行这些流程和预算。...
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