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能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明阿里云视觉智能开放平台的现有API能力,做出一个批量化生成动漫化视频的方案。
阿里云视觉智能开放平台服务端人脸识别离线SDK上线,0.1元体验一个月。
热门离线SDK批量上新
人脸活体检测算法重磅升级,支持更多的应用场景,算法精准度更高,准确率高达99%。
根据调研机构的记录,全球在2022年前8个月至少达成17起并购交易,2021年至少达成了5起重大并购交易。这种并购活动已经不可逆转地改变了RPA供应商的格局,使一个多样化的、初创企业丰富的市场成熟为一个由5个“大型供应商”主导的市场。
随着越来越多的企业寻求数据来获得竞争优势,那些拥有实时数据的企业将获得制胜地位。这就是为什么整个2023年对实时数据分析的需求都很高。
边缘AI应用是由数据所在网络边缘的用户完成,而不是由数据中心或云计算提供商完成。随着边缘计算技术的最新进步,利用边缘AI为您带来优势的可能性现在是无限的。
数据科学和人工智能(DSAI)正在改变数字领域。且随着DSAI能力变得越来越先进,组织需要重新思考其运营,并为自己配备相关的数字敏锐度。
网络攻击的威胁最近急剧增加,传统的措施现在似乎不够有效。而网络安全领域的深度学习正在迅速取得进展,并且可能是解决所有网络安全问题的关键。
虽然计算机早在20世纪30年代就已经出现了,但50年后,随着图形用户界面的出现,计算机才变得可访问,这开启了我们今天所知的价值数万亿美元的行业。同样,关注人工智能和机器人技术的可用性是推动采用的关键。
使用人工智能简化汽车行业的供应链对企业来说可能是一个巨大的优势。人工智能可以实现更快、更明智的决策,并帮助识别潜在风险,它还有助于创造一个更安全的工作场所。
人工智能是最有前途的技术之一,将在使物联网工作更智能方面发挥重要作用。使用人工智能可以帮助人们解决与数据收集、分析和决策相关的问题?
2022年最后一个月,12月1日,今天杭州下着小雪。
随着对AI软件的需求和其革命产业的潜力的增长,全球AI软件市场预计将在未来几年稳步增长。AI软件在各个垂直行业的日益普及将有助于推动这一增长。
元宇宙如今有很多定义,它可以是一个包含人类和世界的数字版本的平行宇宙,或是取代当今二维网络的三维网络,抑或是预测分析和产品设计合作的图形界面。
在当今“永远在生产”的世界中,工厂和生产设备全天候运转,任何故障都会导致生产严重中断,有时甚至会对其他下游业务产生连锁效应。为了确保运营的可靠性,进行足够的维护是关键。
数字工具在医学上的应用有望显著加快医疗保健系统的进展,朝着提高患者疗效、改善患者体验、改善提供者体验和降低成本这四重目标的进展。
语音是过去十年中最成功的技术之一,尤其是在智能家居领域。得益于自然语言处理(NLP)在2012-2015年期间的创新,语音在我们的手机和家里变得无处不在。
什么是情感AI?情感AI,是计算机科学的一个领域,帮助机器理解人类的情感。
在亚洲的许多地区,季节性暴雨带来洪水,破坏公民的财产和生计。过去,城市管理部门、市民和企业除了抵御洪水及其带来的潜在疾病外,几乎什么都做不了。而物联网(IoT)、机器学习(ML)和人工智能(AI)等技术可能会为更具前瞻性的领导者提供喘息的机会。
本文将深入研究工业机器人,并讨论其一些关键特性。我们还将探讨为什么它们经常在制造业中使用,并提供一些常用它们的行业示例。最后,我们将为您的企业选择合适的工业机器人提供提示。
如今,最新的人工智能代码研究被大型科技公司和初创公司迅速转化为商业开发工具。
如果企业正在实施一个大规模的人工智能项目,那么应该如何准备?以下是与人工智能相关的三个最重要的风险,以及如何预防和减轻它们。
随着人工智能的使用,道路事故可以得到遏制,特别是在元宇宙中,它将技术和科学结合在一起,以减少人为错误。这可以帮助准确地评估司机、基于驾驶技能的司机档案、更好地收集和分析碰撞数据等。
机器学习和人工智能席卷了世界,改变了人们的生活和工作方式。这些领域的进步引发了赞扬和批评。众所周知,AI和ML在广泛的领域中提供了多种应用和优势。
传感器和相关物联网技术的真正潜力在于智慧城市和智能汽车。这将改善大多数人的生活方式,提高资源效率,并克服城市面临的许多问题。
配备机器学习算法的自动驾驶汽车可以做出更好的决策、识别和分类物体,以及解释情况。
无人机承包商正在见证空中机器人在如何收集、捕获、组织、处理和存储大量数据方面的发展。从本质上说,大数据已经走出了云端,进入了天空。
边缘包括任何分布式应用,其中特定处理在服务器之外进行,即使数据最终被发送到数据中心。
人工智能的使用在我们的生活和经济中变得越来越重要,它已经以各种不同的方式对人类生活产生了影响。
边缘包括任何分布式应用,其中特定处理在服务器之外进行,即使数据最终被发送到数据中心。
人工智能是企业的有用工具,如果使用得当,它可以帮助提高运营效率和收入。非营利组织也可以将它集成到他们的系统中,以提高他们的筹款成功率和捐助者保留率。
尽管人工智能和机器学习令人兴奋,很多最初的试点项目和PoC项目未能全面投入生产。已经取得成功的项目,需要成为战略计划的一部分,获得高管的支持,能够使用合适的数据,有所需的团队,有合适的技术和业务指标,以及项目里程碑,经历多次迭代,快速试错。
每一项竞争优势都很重要,因为企业仍在不断寻找吸引和留住小时工的新方法。人工智能驱动的劳动力管理是一个游戏规则的改变者,其为雇主提供了一种简单的方法来优化其劳动效率,同时改善其员工体验。
现在,让我们来看看物联网的技术趋势和创新示例。
人工智能的本质是得益于并行处理,大约10年前,人们发现,设计用于在屏幕上显示像素的GPU很适合这一点,因为它们是并行处理引擎,可以在其中放入很多核心。
人工智能使企业能够理解消费者行为并根据其行为采取行动。数以百计的数据点被考虑在内,从而得出有价值的见解,可以指导零售商更好地制定销售策略,提高客户体验。
人工智能之于21世纪20年代,就像DNA之于90年代,带宽之于早期,而mRNA之于大流行。不要忽视人工智能的力量,因为它现在是日常生活的一部分。人工智能被设计用来执行典型的任务,涉及到人类通常会做的某种程度的问题解决和决策。
随着这些威胁的恶化,企业和它们所依赖的网络安全专家需要意识到人工智能在黑客手中构成的威胁,并找到利用人工智能来加强自身防御的方法。
工业行业面临着重大的颠覆风险,尽管工业流程已经广泛自动化,但人工智能可能有助于改进工业机器人。虽然人工智能和机器人技术有许多潜在用途,但目前仍有一些应用需要注意。
预计到2025年,物联网设备产生的数据量将达到惊人的73.1兆字节数据。因此,从2017年到2025年,端点数据将以85%的复合年增长率增长,驱动智能从云到端点,在微型机器中运行AI/ML工作负载。
人类的视觉处理能力是相当先进的,约克大学的研究人员发现,即使是现今最智能的AI,也无法与人类的视觉器官类比。
据预测,到2023年,将有超过430亿台设备连接到互联网上。它们将生成、共享、收集数据,并帮助我们以各种方式利用数据。
为了确定设备类型、行业部门和网络安全政策固有的风险点,最近的研究分析了金融服务、政府、医疗保健、制造和零售领域超过1900万台设备的风险状况,以揭示2022年风险最高的连网设备。
工业物联网正迫使更多的网络转移到边缘,远离中心数据中心。这是IT部门现在应该做的。
人工智能可以在应对环境挑战方面发挥作用的几个领域,从设计更节能的建筑到监测森林砍伐,再到优化可再生能源部署。
在过去几年里,银行面临着许多新问题,比如消费者预期不断上升、来自拥有优质客户体验的数字竞争对手的竞争、技术进步以及监管收紧。许多银行已经开始数字化,以应对这些挑战并保持相关性,但随着流量开始流向数字渠道,银行缩减了其分支网络,以节省成本。
人工智能正在彻底改变金融的未来。去年,金融机构在人工智能上的投入超过101亿美元。人工智能在金融领域发挥作用的诸多方式之一,就是帮助改善投资者的体验。
据估计,未来五年,全球网络犯罪预计将以每年15%的速度增长,到2025年造成约105亿美元的损失。
自1950年阿兰·图灵在其开创性论文——《计算机器与智能》中首次提出“机器能思考吗?”这个问题以来,人工智能的发展并非一帆风顺,也尚未实现其“通用人工智能”的目标。