外媒報道稱,為保障 Duo 通話服務在不穩(wěn)定連接狀態(tài)下的音頻質量,谷歌推出了一項名叫 WaveNetEQ 的音質改善方案。據悉,其基于谷歌 DeepMind 部門的相關技術,旨在利用人工加入的噪
自股票從誕生以來,預測未來股價走勢幾乎是每個投資人夢寐以求的超能力。當前,以大數據、云計算、人工智能等為代表的新科技正迅速崛起,推動著證券投資的不斷創(chuàng)新和產業(yè)升級,證券投資業(yè)正逐漸從互聯(lián)網時代邁
這一領域在其發(fā)展方向和原因上存在分歧。 自上世紀50年代以來,人工智能一再言過其實,卻未能兌現(xiàn)其承諾。盡管近年來,由于深度學習,人工智能出現(xiàn)了令人難以置信的飛躍,但今天的人工智能仍然很狹
企業(yè)選擇錯誤的人工智能存儲平臺可能會產生嚴重影響。因此,人們需要了解可能影響企業(yè)選擇人工智能數據存儲策略的6個準則。 人工智能和機器學習如今已成為企業(yè)最重要的兩個工具,可幫助企
大規(guī)模的人工智能(AI)在容量和性能方面提高了存儲基礎設施的門檻。對于人工智能或機器學習(ML)環(huán)境,期望增長到數十個甚至數百TB的容量并不少見。盡管那些只提供全閃存陣列的供應商可能會宣稱,這些
自從股市誕生,人們就一直在與這套系統(tǒng)博弈,并試圖戰(zhàn)勝市場。 多年來,人們嘗試了數千項理論和實驗,但沒有一項能夠長久地在股票市場奏效。 這些理論考慮了許多因素,如公司基本
2020年,我們將看到人工智能和機器學習技術對新興行業(yè)的持續(xù)性影響,這不僅對企業(yè)帶來幫助,而且還將對消費者有所幫助。 以消費者為中心的人工智能和自動化應用正在幫助消除一些公眾的
統(tǒng)計學和機器學習是兩個密切相關的領域。實際上,兩者之間的界限有時可能非常模糊。但是,有一些方法顯然屬于統(tǒng)計領域,不僅在機器學習項目中有用,而且非常有價值??梢怨降卣f,需要統(tǒng)計方法才能有效地通過
數據轉換率較低會嚴重影響機器學習發(fā)揮的作用,這就是需要意識到這一點很重要的原因。 如今,機器學習以多種有益的方式改變著市場的未來發(fā)展。數字營銷研究機構的調查報告表明,97%的決策者認為機
機器學習翻譯對于人們的交流非常有益,但是它們也有其局限性。 機器學習為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機會,他們可以使用機器學習來翻譯營銷材料和其他文獻。但是,這些人工智能解決方案可能并不總是很好
在把數據與挖掘兩個字眼結合在一起時,大家首先想到的可能是IT與技術共同從企業(yè)數據當中提取價值的場景。事實上,數據與智能完全能夠在真正的“挖掘現(xiàn)場”迸發(fā)可觀的能量,并且其中帶來的價值則是實實在在的
人工智能和機器學習如何幫助組織從大數據中獲得更好的業(yè)務見解?需要了解人工智能和大數據分析的下一步發(fā)展。 大數據技術并不像幾年前那樣廣受關注,但這并不意味著大數據技術沒有得到發(fā)展
人工智能醫(yī)療公司的首席執(zhí)行官對于人工智能在醫(yī)學上的應用,如何購買人工智能解決方案,以及人工智能在醫(yī)療領域的未來發(fā)展進行了闡述。 在人工智能應用的許多例子中,醫(yī)療保健領域的人工智
如今,認知學習的應用比以往更為普遍。通常意義上講,認知學習與認知計算就是涉及AI技術與信號處理的操作過程或技術平臺。 AI是刺激商業(yè)發(fā)展的一顆新星,取代了以往的資本和勞動力的投入。它同樣
醫(yī)療保健行業(yè)一直都是創(chuàng)新先行者。然而,疾病和病毒不斷地變種,給醫(yī)療保健行業(yè)帶來一定的挑戰(zhàn),現(xiàn)在借助人工智能(AI)和機器學習算法,該行業(yè)迎來了新機遇。 ▲ 圖:醫(yī)療科技概念及醫(yī)
為云計算服務團隊提供機器學習功能的系統(tǒng)不僅是一個錯誤,而且也是危險的。 一家公司的云平臺在一個周末發(fā)生故障,該公司云計算運營團隊試圖研究和探討發(fā)生了什么問題。似乎有幾個系統(tǒng)與一
參與者說出50句話時會收集他們的神經活動。機器學習算法可以預測所收集數據的含義。該系統(tǒng)的精度各不相同,但結果令人鼓舞。 這只是一個開始,但是卻非常令人興奮:將大腦活動轉化為文本的系統(tǒng)。對
新消息:谷歌發(fā)布了免費的開源軟件,這將使構建量子機器學習應用程序變得更加容易。TensorFlow Quantum是谷歌廣受歡迎的TensorFlow工具包的一個附加組件,該工具包自2015年推
人工智能已成為國際學術的新熱點,經濟發(fā)展的新引擎和城市建設的新機遇,世界各國爭相將其作為未來經濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略制高點。將“科研觸手”伸向產業(yè)革命的前端。成立聯(lián)合實驗室,能夠形成高端人才積聚效應,
參與者說出50句話時會收集他們的神經活動。機器學習算法可以預測所收集數據的含義。該系統(tǒng)的精度各不相同,但結果令人鼓舞。 這只是一個開始,但是卻非常令人興奮:將大腦活動轉化為文本的系統(tǒng)。對