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大数据带来的难题：数据垄断
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-25 热度：139
以往触不可及的梦想在大数据时代实现了 在信息爆炸的社会，受众面对海量信息，往往需要花费大量的时间和精力进行筛[详细]
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大数据提高电子政务效率的主要分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-25 热度：121
大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理方式、决策、组织和业务流程、提供公共服务的方式等都将产生巨大的影响。随着互联网、云[详细]
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未来数据中心快速发展的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-25 热度：150
数据中心列表中独有的技术包括有配置管理数据库和自动化工具。与此同时，早前的排名名单中还包括业务流程管理（BPM）和真实世界网络（RealWorldWeb）Gartner用来[详细]
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数据大集中模式下基层人行信息安全的方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-25 热度：157
数据大集中是依靠科技手段，将分布在各个分支机构的业务数据及其他一些相关的数据实现集中和整合。从而更高效地管理和利用资源的一种技术。对于基层人民银行来说[详细]
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企业在AI领域经营快速增长业务的主要痛点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：142
在人工智能领域运营和发展任何一个快速增长的业务都有其独特的挑战，其中面临包括建立流程、客户成功、人才招聘、快速扩张、从创始人到首席执行官，以及不断变化的压力。 行业媒体与英国一些行业领先的人工智能初创公司和大型企业的创始人进行了沟通和交流，[详细]
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如何克服人工智能在医疗保健领域的挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：125
人工智能将帮助人类更快、更好地与疾病作斗争，并过上更健康的生活，降低医疗费用。过去十年中的大量研究表明，深度学习作为人工智能的一个分支，可以将数据模式转化为预测，并在许多具有挑战性的任务中成为非常有用的工具，例如诊断不同类型的癌症，加速药[详细]
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在采用AI时保护隐私的3个关键安全实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：94
企业在实施人工智能策略之前，需要考虑采用一些新技术以帮助保护隐私，并确保符合安全标准。 如果企业参与了下一代数字产品工程，那么尝试采用人工智能(AI)将帮助企业构建新的业务模型、收入流和体验。 但是企业应该了解有关人工智能技术创新的头条新闻。例[详细]
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人工智能预算在增加，但部署问题依然存在
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：86
Algorithmia的一份新报告发现，用于人工智能的企业预算正在迅速增加，但是仍然存在重大的部署挑战。 Algorithmia的2021年企业机器学习趋势报告以403位参与机器学习计划的商业领袖的观点为特色。 Algorithmia的首席执行官Diego Oppenheimer表示：冠状病毒疫情[详细]
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物联网、边缘计算和AI项目是如何为企业带来回报的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：98
Bill Holmes是加州Corona工厂的设施经理，该工厂生产着标志性的Fender Stratocaster和Telecaster吉他。他会带着一台简陋的手持振动分析仪在工厂里走来走去，然后将设备插入电脑，以获取设备状况的读数。 75年前，Leo Fender成立Fender乐器公司时，所有的木工[详细]
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AI工具有助于在远程工作时提高团队的工作效率
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：146
对于希望在家远程工作并保持高生产率的工作团队来说，人工智能可以起到重要的作用。 事实证明，人工智能对组织的未来发展至关重要。越来越多的组织正在发现它所带来的巨大好处。 人工智能市场的年复合增长率超过42%，其增长的最大来源之一是越来越多的人在家[详细]
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两会聚焦“人工智能人脸识别”生物特征数据亟需立法规范
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：164
当前，两会正在火热进行中，全国来自不同领域的代表分别提出了自己的建议。其中，全国政协委员谈剑锋就当前AI科技行业普遍面临的数据安全问题提出了自己的建议，尤其是人脸识别数据安全问题。谈剑锋认为生物特征具有不可再生性，例如，密码是可以更改，但是[详细]
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AI、大数据等将成为今后十年汽车产业的核心力量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：94
汽车产业体现了一个国家的综合能力，应该把汽车产业的转型升级作为制造业转型升级的重中之重。3月7日，全国人大代表、上汽集团董事长陈虹在十三届全国人大四次会议上海代表团举行的小组会议上对汽车行业创新发展作了交流发言。 在陈虹看来，人工智能引领的第[详细]
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Gartner：将有75%的风险投资将使用人工智能做决策
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：113
最近，市场研究机构Gartner在一份白皮书中表示，投资者越来越多地使用人工智能和数据分析技术。此外，该公司表示，75%的风险投资将使用人工智能做出投资决策。 Gartner预测，投资者利用人工智能和数据科学做出投资决策将变得司空见惯。 到2025年，超过75%的[详细]
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人工智能将如何推动产业转型
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：84
在这样技术先进的世界中，诸如检查之类的关键工业流程仍然效率低下，成本高昂，并且造成资金浪费。 一些国家已经意识到效率低下的情况。根据国际货币基金组织的一项研究，由于效率低下，一些国家浪费了约三分之一的基础设施支出。调研机构麦肯锡公司估计，随[详细]
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关于AI工程可能不知的7件事
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：72
众所周知，商业世界的变化速度比人们想象的还要快。为了解决这个问题，需要采用和实施动态技术和工程实践，以便企业的业务保持无缝运行。在众多新兴技术中，人工智能工程是最重要和最有意义的技术。对于这一领域不熟悉的人们来说，需要了解有关人工智能工程[详细]
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有关AIOps的6个误解和介绍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：186
究竟什么是AIOps?IT领导者需要了解有关AIOps的常见误解，特别是了解对于AIOps方法为何符合或不符合目标的解释。 你认为DevOps很难理解吗?可以先了解AIOps。调研机构Gartner公司于5年前首次创造了这个术语，AIOps的含义如今已从Algorithmic IT Operations(基[详细]
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AI和大数据对中​​小企业电话营销策略的影响
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：120
无论是中小型企业还是大型企业，电话推销都是增加产品销量和开展业务的最有效策略之一。 随着技术的不断进步和资源的可用性，大型企业已经开始将人工智能和大数据作为其日常电话营销业务的一部分。另一方面，人工智能开始以更合理的价格为小企业提供电话服务[详细]
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值得关注的3个数据分析和人工智能走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：82
随着组织继续应对冠状病毒疫情，以证明数据分析和人工智能的投资回报率，实现智能自动化以及利用数据的多样性、公平性、包容性至关重要。 数据分析是一个不断发展的领域。很多组织在2020年初继续在数字分析方面投入大量资金，以支持数字化转型。但是如今的数[详细]
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自适应计算如何克服人工智能产品化的挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：51
根据常州站长网 Www.0519Zz.Com报道 人工智能技术如今发展迅速，创新步伐不断加快。尽管软件行业已经成功地部署了人工智能，但是就人工智能的产品化来说，包括汽车、工业、智能零售在内的硬件行业仍处于起步阶段。仍然存在很大差距，并阻碍了人工智能算法概[详细]
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数据库安全：怎样平衡加密与访问控制
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：102
通常情况下，公司一些最敏感的数据存储在数据库中。这些数据包括医疗记录、员工记录、信用卡号码、社会保障号码等，它们受隐私法规的监管，必须加以保护。 然而[详细]
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商业智能的TCO需要慎重考虑
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：74
今天，不管企业是处于哪个行业，也不管企业大小如何，很少有从来没有考虑过商业智能的企业。Aberdeen的一份市场研究报告表明，商业智能已经成为企业的共同需求。[详细]
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翻新硬件或将进入数据中心？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：107
说起花小钱儿，大家一定会想到许多节约成本的案例，但这种案例往往得失参半，今天小编也为大家介绍一种数据中心经理们最大化预算的方式购买翻新设备。 最简单的[详细]
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制造业商务智能发展模式分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：200
1 引 言 在制造业全球化、集群化和信息化的发展趋势下，制造企业信息化应用已从运营层转而向管理和决策层的方向发展，支持管理者面对商务环境的快速变化做出敏捷[详细]
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传统数据中心三大“痛处”的解决计划
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-24 热度：172
在传统的数据中心，一般面临着以下三大困惑。首先是规模的挑战。据统计，2010年中国云计算服务市场规模已达3.2亿美元，未来将以接近40%的年复合增长率增长，到20[详细]
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AI在学校：中国规模宏大、史无前例的教育实验。
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-23 热度：125
科学技术的发展让人工智能成为信息时代的尖端科技，过去十年，人工智能取得了很多进展和成果。比如，计算机算法还可以帮助人们把语音转换成文本。人工智能在象棋等益智竞技类游戏方面的应用也效果显著，游戏对算法能力的分析性要求更高。可以说，在很多领域[详细]
