即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可应用于回归。...三、实战案例 1、KNN在保险业中挖掘潜在用户的应用 这里应用ISLR包里的Caravan数据集，先大致浏览一下： > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame'...由于大部分的人都不买保险（先验概率只有6%），那么如果模型预测不买保险的准确率应当很高，纠结于预测不买保险实际上却买保险的样本没有意义，同样的也不必考虑整体的准确率（Accuracy）。...作为保险销售人员，只需要关心在模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险，这是精准营销的精确度（Precision）；因此，在这样的业务背景中，应该着重分析模型的Precesion，而不是Accuracy...以上试验都充分表明，通过机器学习算法进行精准营销的精确度比随机猜测的效果要强好几倍！ 2、KNN回归 在R中，KNN分类函数是knn()，KNN回归函数是knnreg()。
随着时代的疾速发展， 在进入信息智能化时代后，如今的客户对大多数行业的期望越来越高，对企业发生错误的容忍度也相对降低。...目前，这种消费心态的升级和转变，使过程复杂、耗时较长的保险业，难以在时间、资金和人力等各方面同时达到预期的效果。如何才能够在创造有活力、高增长的业务量同时管控风险并降低成本？...值得庆幸的是，目前机器人流程自动化（RPA）的技术已经出现在全球各大保险业当中。据某报告显示，当前的保险业和金融业有43%的业务可以实现流程自动化（RPA）。...接下来51RPA小编分享两个DepthsData RPA机器人在保险业的应用场景。...【案例一】每日战报RPA机器人 【背景】 某全国性保险公司在日常工作中存在大量人工操作去完成办公系统上的业务，其工作量大、重复性高且容易出现错误。
这种类型的人工智能是科幻小说里的人物，例如 HAL 9000, KITT, and Cortana（在《光晕3》中，不是微软的个人助理）。...数十年之后，甚至数百年之后的强人工智能成为科幻小说的中心内容，我们中的大多数一直理所当然的认为在未来的某天我们会创造出有感知的人工智能机器。...缺少资金这就意味着研究进展非常缓慢，而且在接下里的几年里鲜有进展。直到80年代随着“专家系统”在私企中取得成绩后，才提供财政鼓励，再一次对人工智能研究进行大量的投资。...应用于股票市场，数据挖掘，物流以及内科诊断学领域的这些系统都取得了巨大的成功。 在过去的十年里，在神经网络和深度学习方面取得的进步带来了人工智能领域的复兴。...当前，大部分研究主要专注于弱人工智能的实际应用和AGI的潜能。弱人工智能已经在我们身边得以应用，如果在AGI领域将要取得重大突破，那么对人工智能的热情就会再一次高涨起来。
前言：3月24号，由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。...此文为分享主题 “人工智能技术在推荐中的应用“ 的PPT，如有疑问，欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
目录关闭人工智能在娱乐大型活动中的应用引言智能票务与入场管理智能观众互动与个性化体验智能内容制作与创意表达智能安防与人群管理数据分析与决策支持智能物流与供应链管理环境监测与节能管理智能应急响应与突发事件管理未来展望结论人工智能在娱乐大型活动中的应用...本文将探讨AI在娱乐大型活动中的多方面应用，分析具体的案例，展示其在提升观众体验、优化运营流程和保障安全等方面的巨大潜力。2....案例：微软小冰在大型音乐节中的应用微软的小冰（Xiaoice）是一款智能聊天机器人，曾在多次音乐节中担任虚拟导游角色，为观众提供节目表、演出提醒、互动小游戏等服务。...未来展望AI在娱乐大型活动中的应用前景广阔。随着技术的进一步发展，未来的娱乐活动将更加智能化、个性化和沉浸式。...结论人工智能在娱乐大型活动中的应用，不仅改变了观众的参与体验，也大幅提升了活动的管理效率和安全性。从票务管理到安防监控，从内容创作到环境节能，AI技术的多层次应用正在重塑娱乐活动的未来。
但是，难道业务流程自动化不会给保险公司带来更多的发展机会吗？ 保险中的人工智能 - 前瞻： 商界领袖应该知道的趋势。...在本文中，我们会看到人工智能将推动保险公司，经纪人和保单持有人节省成本的三种关键方式，并将其融入保险业现有的转型中： 1....当前保险/ 保险科技中人工智能三种应用趋势： 我们将逐一分析所有三种主要的人工智能保险趋势，分析当前的技术状况，正在进行的变革以及潜在的行业变化。...人工智能会减少欺诈，从而加快保险理赔过程。对于人工智能在保险领域的应用来说，这两个重点领域可能是最容易取得效果的领域。...数据安全和支付/交易欺诈已经发现欺诈行为，类似的应用程序将继续进入保险行业。 欺诈检测是任何人不可忽视的人工智能应用趋势之一。
目录人工智能与机器学习在医学中的应用引言医学中的AI和ML技术概述医学AI和ML的具体应用领域详细代码案例分析人工智能与机器学习在医学中的应用1....引言人工智能（AI）和机器学习（ML）在医学领域的应用已经改变了医疗实践的许多方面。这些技术不仅能够改善诊断和治疗的准确性，还能推动个性化医疗、疾病预测以及医疗机器人等新兴领域的发展。...本文将深入探讨AI和ML在医学中的应用，介绍具体的应用领域，并通过详细的代码案例展示这些技术在医学中的实际应用。2....ML在医学中的应用尤其广泛，因为现代医学产生了大量的数据，而ML算法可以从这些数据中提取有价值的信息。在医学中，常用的机器学习方法包括：监督学习：在已标注的数据上训练模型，常用于诊断和分类任务。...3.5 自然语言处理在医学中的应用自然语言处理（NLP）是AI在医学中另一个重要的应用领域。通过分析和理解自然语言，NLP技术能够从大量的医疗文本数据中提取有价值的信息，支持临床决策和研究。
机器学习或人工智能其实并不新鲜，但在过去几年中，出现了一些更好的应用方法，它们已经成功地应用于药物发现和开发。...至少在早期药物发现过程中，利用各种人工智能和机器学习方法(包括这些方法和化学信息学工具的结合)可以相当迅速地获得某些见解。由于过去几年中数据的数字化程度显著提高，这一努力也得到了支持。...在本章中，我们将试图回顾AI/ML方法在早期药物发现中的各种应用，并总结这些方法如何在药物发现过程中提供支持。...在本章中，我们不会强调提供各种机器学习方法和算法（图3）在药物发现过程中的应用细节，读者可以在最近的一些文章和博客中找到，这些文章和博客提供了AI/ML在药物发现过程各方面的进一步细节。...在Coley等人最近的一项工作中，一组约14万个反应模板被开发为框架。这些模板是从美国专利数据库中提取的，并应用于一组反应物以生成化学上合理的产物。
此外，人工智能(AI)和机器学习(ML)方法在支持临床研究和决策中的使用也越来越多。然而，AI和ML在精准给药领域的应用最近才被评估。...AI和ML在TDM和MIPD中的应用实例 预测药物浓度和暴露量 将AI集成到TDM中的一种方法是应用ML构建浓度和暴露预测模型。...总之，这种使用模拟PK数据作为训练集的新方法可以用于在浓度数据稀疏时促进ML模型的开发，并可以支持MIPD在特殊人群（如儿科）中的应用。...利用已发表的数据集预测西妥昔单抗的清除率和分布量，再一次验证了ML在该应用中的计算效率。因此，该方法可用于在建立最终PPK模型时优化协变量模型。 另一个应用ML支持MIPD的是模型选择。...这表明了ML在模型选择过程中潜在的应用，尽管需要使用大型真实数据集的进一步研究验证。 定量系统药理学中的ML方法 定量系统药理学（QSP）是另一个可以受益于ML方法的研究领域。
然而，在人工智能发展过程中，仍然存在一些难以解决的问题，如：如何提高人工智能的效率和准确性。这时，TRIZ创新方法就显得非常重要。...它的核心理念是：解决问题时，需要从已经存在的解决方案中汲取经验和教训，从而找到全新的创新方法。图片在人工智能的应用中，TRIZ创新方法也有着广泛的应用。首先，它可以帮助人们更好地解决问题。...在发展人工智能时需要考虑其未来的发展方向，而TRIZ创新方法则可以通过对技术发展趋势的分析，来预测未来发展趋势和方向。这为人工智能的研究和发展提供了指导。...这可以大大提高人工智能的创新能力和效率。TRIZ创新方法在人工智能的应用中有着非常广泛的应用前景，它可以帮助人们更好地解决问题、发现人工智能的发展趋势，并提高人工智能的创新能力。...相信在不久的将来，TRIZ创新方法将成为人工智能发展的重要一环。
本文是腾讯云高级工程师李巍在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录，演讲主题是《腾讯自研HTAP数据库TBase的应用实践》。 ?...---- 今天给大家分享的主要内容包括两部分: TBase概述； TBase在保险公司的应用实践。 李巍演讲现场 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“1106李巍”即可下载本视频演讲PPT。...TBase在保险公司的应用实践 在我们早期跟保险公司做交流的时候，客户有五个基本需求： 1. 高扩展性。...，用户查询访问我们协调节点会翻译成查询计划，在数据节点做数据计算，把结果返回到协调节点，做汇总，再返回给应用。...3 高可用 我们这个部署图是基于某保险公司，因为只有北中心跟南中心，所以我们是采用了两地两中心的部署，这个可以扩展成两地三中心的部署模式。 ?
，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。...从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。...异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。...这些都是增加了风险控制的难度。 双核系统是一个人工智能驱动的核保核赔系统。旨在辅助保险公司为投保人提供更优质的保险服务。 双核系统的主要目的是： 智能化手段处理大批量居民医疗数据，进行健康分析。...4.采用脱敏脱密系统，进行数据处理，保证数据资产的安全可靠使用。 参考文献 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践 商业健康险在医疗健康领域的定位及平台化实施路径
在DevOps中，Grafana主要应用在以下几个方面： 监控与告警 监控是DevOps的核心环节之一，它能够确保应用在生产环境中稳定运行。...结合实际业务需求，团队可以进一步分析系统资源利用率和业务发展趋势，制定出更为合理的优化方案。 3. 故障排查 在应用运行过程中，难免会遇到各种故障和异常。Grafana可以帮助团队快速定位问题所在。...通过分析历史数据和业务发展趋势，结合实际情况，团队可以制定更为合理的容量规划方案，确保系统在未来的一段时间内能够稳定运行。 5. 数据驱动决策 在DevOps中，数据是决策的重要依据。...为了充分发挥Grafana在DevOps中的价值，以下几点值得注意： 1. 统一数据源：确保Grafana能够获取到准确、可靠的数据是关键。...在未来，随着技术的不断发展和业务的不断扩大，Grafana在DevOps中的应用将更加广泛和深入。
HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。...当某个 RegionServer 挂掉的时候，ZooKeeper会因为在一段时间内无法接受其心跳（即 Session 失效），而删除掉该 RegionServer 服务器对应的 rs 状态节点。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一个重要的工作就是从WAL...ZooKeeper在这里担负起了分布式集群中相互通知和信息持久化的角色。 小结： 以上就是一些HBase中依赖ZooKeeper完成分布式协调功能的典型场景。...由于ZooKeeper出色的分布式协调能力及良好的通知机制，HBase在各版本的演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper的应用场景，从趋势上来看两者的交集越来越多。
CALL METHOD cl_http_client=>create_by_url EXPORTING url ...
EDI最初是在由美国企业应用在企业间订货业务活动的电子数据交换系统，其后EDI的应用范围从订货业务向其他业务扩展，如POS销售信息传送业务、库存管理业务、发货送货信息和支付信息的传递业务等。...由于使用EDI可减少甚至消除贸易过程中的纸面文件，因此EDI又被人们称为“无纸交易”。...总之EDI是商业伙伴之间，将按照标准 、协议规范和格式化的经济信息通过电子数据网络，在商业贸易伙伴的计算机系统之间进行自动交换和处理的全过程。...物流EDI的运作过程如下所示： 发送货物业主在接到订货后制定货物配送计划，并把运送货物的清单及运送时间安排等信息通过EDI发送给物流运输业主和接收货物业主，以便物流运输业主预先定制车辆调配计划，接收货物业主制定接收计划...接收货物业主在货物到达时，利用扫描读数仪读取货物标签的物流条形码，并与先前收到的货物运输数据进行核对确认，开出收货发票，货物入库，同时通过EDI向物流运输业主和发送货物业主发送收货确认信息。
当爬取需要登录之后才可以获取的页面时，我们就可以借助cookie来实现。cookie是一种存储在本地浏览器中的用户认证信息，具体表现为一串字符串。...当我们在浏览器中登录之后，可以通过F12查看对应的cookie信息，示例如下 ? cookie的表现形式是键值对，类似python中的字典，可以有多个键，有些网站还会对值进行加密处理。...在urllib模块中的用法如下 >>> headers = { ......('http://www.test.com', headers = headers) >>> response = urllib.request.urlopen(request) requests模块中的用法如下...当然，模拟登录是比较复杂的，对于简单的用户名和密码登录的网站，程序处理还比较简单，对于需要验证码的网站，验证码的机器识别的难度决定了模拟登录的难度。
在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。...3 人工智能技术应用分析 （1）移动应用性能分析 目前，移动应用软件的爆发式增长带来了种类繁多数量也剧增的众多移动应用，用户在选择移动应用过程中并没有可以参考的标准。...用户大数据图谱是通过用户在互联网中的种种行为模式记录数据，进行基于机器学习算法的分析，完成用户基本行为模型，可预测用户行为并拒绝不符用户行为模型的登录或付款请求，是对普通密码认证模式的良好辅助。...图2 分布式计算结构 5 结束语 本文研究了人工智能技术在移动互联网发展中的应用，分析了人工智能核心技术和应用场景，并着重研究人工智能技术在移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到的重要作用...本文在人工智能技术持续突破、产品创新不断涌现的背景下探讨了人工智能技术在移动互联网领域的实现和发展，展现了人工智能技术在各个领域的渗透力和人工智能技术在产业界的推动力。
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