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淺析半監督學習及其應用場景

如何有效利用當前有標記樣本的數據成為關鍵，而半監督學習則是應對有標簽的樣本數量遠小于無標簽樣本的情況。...

新技術有效加速大規模人工智能模

麻省理工學院和英偉達的研究人員開發了兩種技術來加速稀疏張量的處理，稀疏張量是一種用于高性能計算任務的數據結構。這些技術可以顯著提高系統的性能和能效，例如驅動生成式人工智能的大規模機器學習模型。...

戳穿人工智能的六個謊言：辨別真偽

發現流行的人工智能謊言背后的真相，深入了解生成式人工智能在當今世界的真正能力和影響。...

探索云端邊緣計算服務

Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud提供的服務可以輕松地在邊緣部署工作負載，同時仍將它們與提供商各自的云平臺集成。讓我們探討邊緣計算的工作原理、其與云的關系，以及主要供應商為邊緣計算部署和管理提供的服務。...

探索邊緣計算與云計算之間的區別

對許多人而言，公共云是一個有吸引力的平臺，因為通過第三方管理底層平臺可以節省技能，此類平臺規模龐大，并且能夠在全球范圍內安全地保存數據。...

邊緣計算為企業帶來的五大好處

邊緣計算，顧名思義，是存在于連接生態系統邊緣的計算機能力。其物理位置靠近產生數據的端點設備，如傳感器或移動電話。...

人工智能領域如何保護數據機密性

數據隱私和數據的道德使用對于人工智能的開發和實施始終至關重要。數據是人工智能系統的命脈，因此保護其機密性顯然至關重要。...

未來AI將有五大發展趨勢?2024年

由于生成式人工智能的出現，人們與人工智能的距離逐漸縮短。過去很少關注相關技術的人們，今年可能已經成為人工智能工具的用戶。眼看著2023年即將結束，新的一年里，人工智能會有怎樣的發展呢?...

影響未來的十大戰略技術趨勢

為了在這個動態的領域中前進，本文對關于影響未來的十大戰略技術趨勢進行了全面的探索。這些趨勢包括人工智能、網絡安全、生物技術、浸入式體驗等領域。...

面向企業的人工智能應用程序開發

人工智能項目的創建更接近于科學研究，而不是經典的軟件開發。以下探討一下其原因，以及了解這一現實如何幫助企業準備好為其項目執行這些流程和預算。...