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面向企业安全的 AI 生物识别认证
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：161
多年来，生物特征认证技术一直是重要的行业趋势，尤其是在 2021 年，由于市场上出现了最新的人工智能创新。据 IBM 称，20% 的漏洞是由泄露的凭据造成的。更糟糕的是，识别和响应数据泄露平均需要 287 天。 基于人工智能的安全性的使用正在增加，对于在任何行[详细]
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Gartner 确定了 2022 年的顶级战略技术趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：177
Gartner 预测，生成式 AI、分布式企业和云原生平台是 2022 年的顶级战略技术趋势。 Gartner 研究副总裁 David Groombridge 表示，随着 CEO 和董事会努力通过与客户的直接数字联系来寻求增长，CIO 的优先事项必须反映相同的业务需求，这些需求贯穿 Gartner 202[详细]
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边缘设备技术市场上可用的TOP边缘AI解决方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：167
由于边缘计算和人工智能的结合，边缘人工智能（Edge AI）正在成为当前科技市场的关键技术之一。 Edge AI 通过多个边缘设备的潜在应用是无限的。人工智能算法可以有效地利用这些边缘设备生成的足够的实时数据。因此，多种边缘 AI 解决方案以及应用因智能手表、[详细]
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云、可持续性、数字化采用——2022 年亚太地区技术预测
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：70
Forrester称，数字政府服务的采用、随地办公的安排、可持续性实践和云优先战略是亚太地区组织的主要趋势。 根据 Forrester 对亚太地区的 2022 年预测，特定地区的压力将仅允许 40% 的亚太地区公司转向随处工作，而全球则为 70%。亚太地区公司较少进行转变的原[详细]
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本地人工智能-智能手机时代的低功耗分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：198
从云计算中解放出来可以扩大人工智能的应用范围。它还通过减少与远程服务器通信造成的延迟来加快响应时间。 人工智能有一个瓶颈问题。它基于深度神经网络，可能需要数亿到数十亿次计算这是一项处理和能源密集型任务。然后是将数据从内存中移入或移出以执行这[详细]
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AI和AR在工作场所的演变
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：75
一段时间以来，辅助/增强现实 (AR) 和人工智能 (AI) 在工作场所的全部潜力一直是一个关键的商业主题。多年来，各行各业的公司都成功部署了各种 AI 和 AR 解决方案，尤其是在客户服务和支持方面。近日，麦肯锡发现，企业为应对疫情，在各个主要业务职能部门都[详细]
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2022 年需要关注的 10 项语音技术关键预测
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：184
以下是对2022年语音技术的一些关键预测 像Alexa和Siri这样的系统在认知科学领域创造了一个新的研究领域，研究对话设备与人类互动的效果。随着大流行的开始，声控助手和应用程序等非接触式技术有助于减少和消除接触点并提高安全性。随着智能手机的日益普及，语[详细]
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郑州新材料数字智造研究院落户航空港
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：163
郑州新材料数字智造研究院签约仪式暨项目发布会在郑州航空港经济综合实验区管委会举行。中国科学技术大学教授江俊和航空港区科技人才局局长杨晓峰分别代表合作双方签署《共建郑州新材料数字智造研究院合作协议》。以郑州新材料数字智造研究院的签约落户为标志[详细]
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这场比拼够 硬核 ！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：93
2021年全国行业职业技能竞赛 第四届全国智能制造应用技术 技能大赛决赛激烈进行 一起来近距离观摩这场 专属于技能人才的 全运会 这是一台履带式机器人，可以识别出10多种物体，精确抓取并投入制定容器，可以应用于垃圾分类。赛场外，成都东软学院学生赵川其[详细]
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GPT-3自己上网搜答案！OpenAI新成果，让AI回答开放式问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：66
本周四，OpenAI基于AI模型GPT-3发布了WebGPT，该模型可在线搜索问题组织答案，并添加引用来源，更准确地回答开放式问题。 在回答问题时，WebGPT可以通过浏览器进行搜索，在不同链接中寻找相关答案，并在最后组织答案时，将引用来源标注上去，使得答案来源的准[详细]
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从虚拟歌手到手语主播，从现实生活到元宇宙
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：112
索尼开发出新型机器人：6 条腿设计，可在不平路面稳定高效移动 我是新华社AI合成主播新小浩，我们不仅仅长得像主播本人，还可以不吃不喝不眠不休地进行播报，而且完全不会念错字12月16日，伴着一段简单的自我介绍，全球首个AI合成主播面对面采访虚拟动漫人的[详细]
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手把手教你设计大数据流水线
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：132
在数据架构中，数据流水线一般以数据为起点，以洞见为终点。如何从起点到终点，取决于一系列的因素。图1展示了一个数据架构下的数据流水线。 大数据流水线的标准工作流程包括以下步骤： 1)通过合适的工具收集数据(摄取)。 2)持久化存储数据。 3)数据处理或分[详细]
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比较Hadoop、Spark和Kafka大数据框架
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：155
大约十年前，大数据开始流行。随着存储成本不断下降，很多企业开始存储他们获取或生成的大部分数据，以便他们可以挖掘这些数据，以获得关键的业务洞察力。 企业分析所有这些数据的需求推动着各种大数据框架的开发，这些框架能够筛选大量数据，从Hadoop开始。[详细]
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Cloudera 拥抱云计算，深耕企业数据云平台
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：166
数据湖、数据仓库、数据中台随着大数据技术的不断更新迭代，相关概念如雨后春笋般应运而生。对于这些概念，已经有了无数篇文章去科普，可以简单的总结如下： 数据湖是一个集中的存储库，可以在其中存储超大规模的、所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，不[详细]
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记录一次 Hbase 线上问题的分析和解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：71
大家好，我是明哥! 本篇文章，我们回顾一次 hbase 线上问题的分析和解决 - KeyValue size too large，总结下背后的知识点，并分享一下查看开源组件不同版本差异点的方法。 希望大家有所收获，谢谢大家! 01 Hbase 简介 Hbase 作为 hadoop database, 是一款开源[详细]
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建立数据策略的六个关键组成部分
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：140
现如今，每个公司都是一个由数据业务包围的企业。从跟踪库存水平的街角小店，到预测市场趋势和全球运输成本的跨国制造商，我们都在依靠数据来运行。 更准确地说，我们在使用许多类型的数据。例如，所有类型的企业都有交易、引用和客户关系的数据。我们也可能[详细]
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数据驱动的电子邮件验证至关重要的六个原因
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：101
大数据在电子邮件通信的未来中扮演着非常关键的角色。越来越多的公司正在寻找更具创新性的方法来使用数据技术来简化沟通并在各个利益相关者之间建立更加个性化的关系。 大数据最重要的好处之一在于电子邮件验证。数据驱动型公司正在寻找更智能的方法来使用大[详细]
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如何应对繁杂的数据需求？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：83
大家好，我是一哥，最近有一位数据新人小伙伴私聊我：在平时的工作中会面临着大量的数据需求，不仅多，而且杂，请问如何处理面对这些问题?有没有什么好的提高工作效率的方法? 其实不止是作为数据新人会面临这样的困境，很多数据工程师都有着这样的困惑，干了[详细]
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手把手教你对文本文件实行分词、词频统计和可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：127
大家好!我是Python进阶者。 前言 前几天一个在校大学生问了一些关于词频、分词和可视化方面的问题，结合爬虫，确实可以做点东西出来，可以玩玩，还是蛮不错的，这里整理成一篇文章，分享给大家。 本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections、[详细]
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手把手教你绘制数据治理实行路线图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：102
数据治理成熟度评估为企业提供了一个数据治理的切入点，通过发现企业数据治理中存在的问题，找到与业界领先企业的差距，绘制出符合企业现状和需求的数据治理路线图。 一数据治理路线图概述 1、数据治理路线图的定义 什么是路线图 路线图是指描述技术变化步骤[详细]
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数据解析 VS 算法模型，如何高效分工合作？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：195
数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。另一方面是大量企业里存在的，数据采集差，缺少足够数据人员，工作目标不清晰等等问题。到底该如何和分析与算法协同增效?今天系统分享一下。 01两种典型的错误做法 狗不[详细]
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大数据产业新风口，运营商优势在哪里？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：194
大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业。工信部近日发布《十四五大数据产业发展规划》(下称《大数据规划》)提出了十四五时期的总体目标，将成为大数据产业未来发展的基[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的三个步调
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：60
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从人工[详细]
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详解数据治理有关的七个术语和名词
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：114
数据元 1. 名词解释 国标[GB/T 18391.12002]对数据元的定义为：用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元。 数据元由三部分组成：对象、特性和表示。数据元是组成实体数据的最小单元，或称原子数据。例如个人信息中，手机号为数据元，135********为[详细]
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数据结构与算法之合并区间，如此贪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：58
合并区间 给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 1: 输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2: 输入: intervals = [[1,4],[4,5]] 输出: [[1,5][详细]
