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AI 图像智能修复老照片,效果惊艳到我了

图像识别技术本身的原理并不复杂,信息的处理是这一技术的关键点所在。近年来,由于深度学习的发展,大大提高了图像识别的准确率,深度学习通过大量图像数据信息特征的积累与分析,可自动完成特征提取和图像匹配等任务。

  • 2021-04-25
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人工智能进行时:人类的未来与未来的人类

人工智能正在塑造着人类的未来,也在塑造着未来的人类。人工智能不遥远,也不可怕,它改变着我们生活中的点点滴滴,为我们带来便利,它也会和人类共同进步。它是人类的孩子,也是人类的朋友,或许还会成为未来人类的一部分,让人类变得更强大。

  • 2021-04-25
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AI技术不是虚幻概念,在试错中改变世界

由于AI是一项复杂的新技术,它不像是我们身边的一系列实物,看得见摸得着,所以很多人认为AI就是一个概念。其实,这个看法是落后的,AI并非概念,而是真正的硬实力。AI应用不是为炫技,而是要落地生根

  • 2021-04-25
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云数据库ClickHouse核心技术解析

2020年ClickHouse就是一批黑马,成功脱颖而出,在各大互联网都受到青睐,头条、腾讯、快手、阿里都在使用ClickHouse,下面我们一起来学习一下阿里巴巴在ClickHouse中的经验分享。

  • 2021-04-25
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数据成本治理在有赞的实践-更木

有赞是通过 SaaS 起家的,经过多年的数据沉淀,有大量数据,可以说是一家大数据公司,但是有赞的最终目标是成为 AI 公司。在这个阶段,数据积累到一定体量,数据治理是非常有必要的。数据治理的最终目的也是服务 AI、做智能应用,发挥数据的价值,而质量和成本是数据价值的核心所在。在有赞,是如何衡量质量好坏、成本高低的?又是如何依靠产品,结合运营的手段,提升质量,降低成本的?本文,为你揭晓

  • 2021-04-25
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AI 终极问题:我们的大脑是一台超级计算机吗?

脑科学作为人类科学的最后前沿已取得重大发展。但截至目前,我们仍对大脑的诸多奥秘一知半解。是否可以将我们的大脑比拟为一台超级计算机?脑机接口的未来将如何发展?

  • 2021-04-25
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企业级SaaS业务中台化探索与实践-汤奕

背景:核心挑战点是什么? 1.复杂度的挑战 业务复杂度:问题域本身过于庞大而复杂。 技术复杂度:来源于各种非功能性需求,业务与技术复杂度耦合。 2.组织上的挑战 上层的目标过于概括、抽象,无法落地。 当下层发生矛盾时,没有方法和依据来做出有效的决策。

  • 2021-04-25
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郑锴-数据湖存储架构选型

数据湖技术在大数据领域炙手可热,随着在云上的广泛部署和应用,其业务价值逐渐获得业界共识。传统的大数据平台如何基于数据湖架构进行平台升级,享受新一轮的技术发展红利?郑老师着重跟大家分享了数据湖架构和应用在存储上面临的主要挑战,以及方案选型和最佳实践。

  • 2021-04-25
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

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近年来,AI?快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算,存力保障数据的高效存储与调用,运力保障数据的跨域传输,模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系,是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状,全面把握区域产业短板与优势,成为推动数字经济高质量发展的重要命题。

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2022年5月,全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用,将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门,效率提升至1/1000,标志着芯片设计进入智能化时代

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中央企业高质量数据集建设研究报告

在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下,高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来,国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动,将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手,通过专题部署、示范发布和平台建设等方式,持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与

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近年来,国家高度重视数据产业发展,将数据列为生产要素,并持续强化数据标准化工作。自2021年起,《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台,大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年,国家发展改革委、国家数据

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