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人工智能及其发展

人工智能,顾名思义,即用人工制造的方法,实现智能机器或在机器上实现的智能系统。从学科的角度去认识,AI是一门研究构造智能机器或实现机器智能的学科,是研究模拟、延伸和扩展人类智能的科学。

  • 2021-06-29
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1.王治江-3-FFA2019-深度技术-

加速了对齐时间,增加了快照状态时间,在数据等待处理和持久化之间权衡 Speeds up the alignment time but increases the checkpoint state size during snapshot. Tradeoff betwe en data processingandpersisting 如何配置使用 How to config to use unaligned checkpoint Benefits 。Checkpoint 更快可预测,尤其在反压场景 Fasterandpredictable checkpoint, especially in back pressure case Checkpoint间隔更短,频率更快,失败恢复更少的数据 Shorter checkpoint internalandmore frequent checkpoint res ulting in less data to recover during failure 。端到端exactly-once延迟更短 Decreases end-to-end latency in exactly-once case Limit ations ●Inflight 数据持久化,10瓶颈场景不适合 Not suitable for 10 sensitive scenarios because of persisting infight data ,失败恢复inflight数据,时间变长 More time to recover inflight data during failure

  • 2021-06-29
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人工智能132

人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。

  • 2021-06-28
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人工智能254

所谓人工智能,就是人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或者说是人们使用机器模拟人类的智能。由于人工智能是在机器上实现的,所以又称为机器智能。从另一个角度来看,人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划及问题求解等思维活动,来解决人类专家才能处理的复杂问题。

  • 2021-06-28
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人工智能ArtificialIntelligence43

人类与机器最终都无法接受他,大卫只有唯一的一个伙伴机器泰迪(Teddy)----他的超级玩具泰迪熊,也是他的保护者大卫开始踏上了旅程,去寻找真正属于自己的地方。他发现在那个世界中,机器人和机器之间的差距是那么的巨天,又是那么的脆弱。他要找寻自我、探索人性,成为一个真正意义上的人。

  • 2021-06-28
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教育大数据及人工智能项目商业计划书

专为教育特点自动研发的教育大数据中台,集数据采集、治理、Al计算、存储、资产管理、数据安全于一体。可以解决学校数据自动化采集、信息孤岛问题。帮助学校利用数据、挖掘数据,分析问题,做到数据决策、精准教学。

  • 2021-06-28
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微服务架构实施原理详解

基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源,开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库,做一些必要的配置,系统会自动构建、部署,实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上,PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DevOps三部分,这篇文章重点介绍微服务架构的实施。

  • 2021-06-28
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Redis基础、高级特性与性能调优

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后概览Redis提供的高级能力,并在部署、维护、性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导。

  • 2021-06-28
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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