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AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
中国消费者和全球品牌商品的联系，从没有像今天这么直接和紧密过。在过去的3个月里，市场发生了一场激烈的博弈：疫情试图摧毁那种传统的线下联系，而市场随即就建立了另一种新联系来恢复甚至强化它。
腾讯云成都机房上线，折扣价2M1G1H只需65.02元。之前站长朋友用的学生机，现在可以直接领新购券，新购一台成都的2M带宽的机器。 原来的linux硬盘只有20G，现在新购的机器都是50G，所以需要大存储的及时领取新购劵换机 活动说明： 购买本优惠套餐后，在学生认证有效期内，每月1日前可到本页面领取一次续费代金劵，继续享受优惠价格，若连续90天未到此页面领取代金券，将被认为主动放弃领取资格，不再提供优惠政策。若您希望长期享受优惠，请持续续费。拥有优惠资格的用户，活动期间只提供一次更换
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---- 新智元报道 编辑：David 桃子 【新智元导读】阿里达摩院新布局下，两位AI大牛加入，是否代表阿里将发力智能城市和人机交互？ 据雷锋网独家消息， 原贝壳技术副总裁兼首席科学家叶杰平，前京东数科 AI 实验室首席科学家薄列峰加入阿里达摩院，分别担任达摩院城市大脑实验室和XR实验室（X Lab）负责人。 达摩院城市大脑实验室的原负责人华先胜在今年5月份离职阿里，XR实验室（X Lab）原负责人谭平也在今年8月离职。 目前，达摩院官网关于这两个实验室的研究团队成员暂未更新。 叶杰平：机器
最近在忙着写一个项目，项目本身不难，但过程可以说是非常难受。因为本人所处校区没有实验室，加之疫情原因不能串校区，宿舍也不是学习的地方，只能去教室，但是教室没有电源，笔记本根本撑不了多长时间。今天在和朋友抱怨的时候，朋友向我推荐了这个神器——code-server，可以部署在云端，刚好我还有一台闲置的腾讯云轻量应用服务器，正好拿去部署code-server，部署完成后我只需拿着平板电脑去教室打开浏览器就能持续写代码了，满电状态下写8个小时是没问题的，拿上充电宝，我还能再战8小时！
机器之心原创 作者：黄小天 短短两月内，京东迎来三位人工智能重磅人物：前微软亚太科技董事长申元庆、前 IBM Watson 首席科学家周伯文先后加入之后，前亚马逊首席科学家薄列峰也走上了同样的道路，担任京东金融 AI 实验室首席科学家。 这一远在硅谷的 AI 实验室将致力于发掘前沿 AI 技术的商业潜力，吸引美国 AI 人才，打造京东金融中美技术研发双引擎的格局，推动无界零售、无界金融的新发展。薄列峰的加盟，进一步强化了京东金融在人工智能领域的技术能力。 10 月 16 日，京东金融宣布，人工智能领域资
2022 开源新春活动 点击抽签 开启开源新年好运气 虎年 无bug 论坛 爆火 保持 健康 头发 狂长 告别 996 虎虎 生威 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 活动时间：2022年01月14日-02月28日 活动内容：完成三项打卡任务即可获得领奖资格，活动期间每个工作日10个春节礼包 新年快乐 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 打卡内容 打卡1:体验开通应用 打卡2:分享体验心得至各大社交平台 打卡3:将开源历史文章分享至个人论坛（没有个人论坛的同学可以通过
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
前言 如今，数据科学变得越来越复杂。这种复杂性由下面三个因素导致： 增长的数据生产能力 —— 环视四周，数的出多少个能产生数据的设备呢？如果你用笔记本电脑来浏览本文的话算一个，如果身边有智能手机（以及安装的APPs）的话再加一个，如果带了健身手环的话还要加一个，驾驶的汽车（有些情况下）也算一个 —— 它们都在持续不断地生产数据。现在设想今后几 年内的情景，你所使用的冰箱、家里的温度调节器、穿戴的衣物、兜内的钢笔以及喝水的水壶都会嵌入传感器，不断向数据科学家（和数据库）传输数据用来分析。 低廉的数据存储成本
有很多途径来学习机器学习。有丰富的资源：有书籍，有课程可以参与，可以参加比赛，有大量供你使用的工具。在这篇文章中，我想围绕这些活动提出一些你机器学习之旅大致会有的阶段并在你程序员通往到机器学习大师之路上给出一个大概的顺序，以及在各个层次上有哪些可供你利用的资源
你有许多方法和资源来学习机器学习：阅读书籍、学习课程、参加比赛和各种可用的工具。在这篇文章中，我想使这些活动更为体系化，并列出一个大致的顺序，以说明在普通程序员到机器学习高手的过程中所要着手什么。
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的技术
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的
这里，你在学习机器学习的过程中，可以做很多的事情。这里有很多来自书籍和课程的资源给你提供参考，甚至你可以参加比赛和属性使用工具。在这篇文章里，我想对这些活动提供一些架构，并在你从程序员转变为机器学习专家的旅途中给你提供一些自由的顺序来解决一些问题。 机器学习的等级 考虑一下四个机器学习的技能等级，而这时一个模型，有助于我们思考这些可靠的资源和活动，而且说不定在什么时候能派上用场。 1.新手 2.初级 3.中级 4.高级 我这里想要把新手和初级分开来讨论就是因为我想要在这些绝对新手（一个在某个领域感兴趣的程序
最近企业服务市场很热闹。6月6日，谷歌宣布以26亿美元现金收购软件数据分析公司 Looker。几天之后，CRM巨头Salesforce宣布与数据分析平台Tableau达成收购协议。
很多人想要搭上人工智能这列二十一世纪的快车，不断的顺应着互联网时代的变化，力求在这个不断革新的时代领域博得自己的一片立足之地。
2022年10月6日，Schrödinger举办平台日 (Platform Day) 活动，详细回顾了其技术平台、该平台对药物发现项目的影响、未来创新领域以及创造价值的机会。
导语：近年来，图机器学习（Graph Machine Learning，GML）在AI界悄然兴起。在各大AI顶级学术会议中，常常能看见它的身影，相关的学术论文也是层出不穷。例如，在今年4月份举办的学术顶会ICLR 2020中，关于GML的研究论文共提交了150 篇，有约1/3被录用，约占全部被录用论文的 10%——由此可见，GML已成为一个广受关注的研究领域。 7月8日-9日，每天19:00，连续两天的腾讯大数据技术沙龙《Angel图计算》直播专场将于线上举办。活动邀请了北京大学王选研究所教授、腾讯信息安
机器学习成就智能未来 腾讯-南京大学LAMDA研究所机器学习交流沙龙 机器学习是人工智能的核心，其应用遍及人工智能的各个领域。为促进在AI方向的产学研交流，9月23日，腾讯高校合作部门特邀请南京大学LAMDA研究所（Learning And Mining from DatA http://lamda.nju.edu.cn）主任周志华教授及5位核心研究人员访问腾讯，与腾讯业务团队开展“AI Day犀牛鸟机器学习主题沙龙”活动。 80余位腾讯员工参与了现场活动，充分体现了公司在AI方向的广度与热情。 腾讯技
在自学“机器学习”方面，你能做的事其实很多。你可以参考一些书籍或者相关的课程、参加一些竞赛，或者使用一些你能用到的相关的工具等等。在本文中，我将结构性的阐述一下自学的方法，并且我会给出一些在从新手到老手的晋升途径中常常会遇到的问题的解决方案。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
Flink Forward，给了我一个绝佳的机会，向全球 Apache Flink 社区介绍微博如何使用 Apache Flink 在我们的平台上运行实时数据处理和机器学习。在以下各节中，我将向您介绍微博，并将描述我们的机器学习平台的体系结构以及我们如何使用Apache Flink开发实时机器学习管道。最后，我将解释我们如何计划在微博上扩展 Flink 的用途，并简要了解我们在组织中使用开源技术的经验。
本文主要介绍了AI工具在个人使用和企业使用场景下的各种产品。个人使用方面包括虚拟助手、智能家居、个人健康、健身、出行、教育、娱乐、购物等，企业使用方面包括客户支持、智能营销、智能推荐、财务、人力资源、生产、物流等。这些AI工具能够帮助企业提高效率，降低成本，同时也可以为个人提供更加便捷的生活体验。
AI和机器学习将极大改变安全运作方式，虽然目前正处在驱动网络防御的早期阶段，但已经在终端、网络、欺诈或SIEM中，起到了识别恶意活动模式的明显作用。未来，在防御服务中断、属性及用户行为修改等领域，我们
作者：Liam Hänel 编译：朝夕、元元、Harry 这篇文章给出了最好最全的AI产品和业界最有前途的AI公司介绍。 人工智能就像是爬上树梢去摘月亮，我们一直在报道所有取得的成就。 我认真查阅了几千个网址（大概6000多个链接），花费几周时间之后带给大家最好最全的AI产品和业界最有前途的AI公司介绍。今天我们带来了的是第一篇产品分享！—适合个人使用的AI产品。 这个系列的文章会向你详细介绍关于人工智能产业、公司和机构所开发的人工智能产品，希望能够罗列人工智能带来的福音。 顺带一句：我的苹果触控板因为点
机器学习是当前领先的 AI 范式，到目前为止取得了非常可观的成就，当前机器学习也是一个非常时髦的话题。 2021 年 12 月火山引擎云产品发布会上正式发布了 AI 全系产品，其中的 AI 开发平台就是全流程、高效率、高性能的机器学习平台。该平台提供从数据准备到模型训练、再到推理整个服务；通过 RDMA 网络直连上万张 GPU 和自研的分布式训练框架，可以将 GPU 的资源利用率加速到 90% 以上，极大提升性能的同时降低了使用成本；提供完善的工具链、全功能在线的 IDE，包括端云协同的开发环境，以及本
在过往，广告营销往往依赖于经验判断、市场调研和广泛的媒体投放，试图以量取胜，覆盖尽可能多的潜在消费者。然而，这种方式不仅成本高昂，而且效率低下，大量广告资源被浪费在对产品不感兴趣或无需求的受众身上。随着消费者行为日益多元化、个性化，以及信息获取渠道的碎片化，传统的广告营销策略显得愈发力不从心。
本文介绍了机器学习在信息安全领域的应用，包括恶意软件检测、威胁情报、自动化安全响应和漏洞利用等方面。虽然机器学习在安全领域有很大的潜力，但也存在一些挑战，如模型误报、数据安全和隐私保护等问题。
AI 研习社按：本文由 Anthony Goldbloom 发布于 Kaggle 官方 blog，本文先是总结了 Kaggle 在 2017 年里取得的巨大成就，然后对 2018 的新工作做了展望。雷锋网 AI 研习社对本文进行了编译。Kaggler 们想知道将会发生哪些变化吗？那就赶紧过来看看吧！ 2017 年是 Kaggle 取得巨大发展的一年。这一年，除了加入 Google，我们还从一个主要关注机器学习竞赛的社区，扩展成一个更广泛的数据科学和机器学习平台。今年，我们的公开数据集的下载量和 Kaggle
写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。文章的宗旨是：1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。
即使是瑟曦.兰尼斯特的阴谋诡计或者乔拉.莫尔蒙爵士父亲般的保护(译注：两者都是HBO剧集《权力的游戏》中的人物)也无法阻止攻击者攻破HBO的网络并窃取了1.5TB的数据(包括未播出的《权力的游戏
这篇文章的初衷是很大一部分朋友都想了解如何入门 / 转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。 本文的宗旨是： 1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。 这篇文章的目标读者是计划零基础自学的朋友，对数学 / 统计基础要求不高，比如： 在读的学生朋友 非计算机行业的读者 已经工作但想将机器学习 / 数据分析和自己的本职工作相结合的朋友 因此，这篇文章对于已经身处机器学习领域可能帮助不大。同时再次声明这只是我的个人看法，请大家有选择的
目录 先来聊聊什么是“人工智能”？ 对于机器学习，它又有哪些切实的用途呢？ 关于入门机器学习的一些建议&忠告 （1）不要试图掌握所有相关数学知识后再开始学习 （2）不要把深度学习作为入门第一课 （3）不要收集过多的资料 & 分辨资料的时效性 机器学习前期有哪些相关准备？ （1）硬件条件 （2）软件选择 写在最后 其实关于AI这个话题，在领域内我并不能算得上是精通，只能算是业余吧！因为我主要还是做Java开发，但是我还是非常希望能够和小伙伴们分享一下在人工智能这个领域到底应该如何正确的入门，少走弯路。希望想
Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。该工具可以将数据拆分成很小的数据区块，并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置，然后给出建议表格。需要注意的是，当前版本的Columbo仅支持在Windows操作系统平台上执行任务。
安妮 编译自 HackerNoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 现在，很多产品经理、技术经理和设计师都开始研究机器学习。但机器学习对产品的设计、支持、管理或规划会产生怎样的影响？可能很多产品经理都不知道如何回答这个问题。 机器学习（Machine Learning, ML)可能是个“坑”。非技术人员需要的是足够的知识广度来设计机器学习产品，而不是专业的机器学习技术公开课。就如同你只是想学习开车，却报了一门“内燃机引擎”的课——学了它你也并不能学会如何开车！只能说”That’s too much
本期会议邀请到来自来麻省理工学院（MIT） 、浙江大学、中国科学技术大学的顶尖教授以及波士顿咨询（BCG）的营销数据专家，为我们分享他们在经济、计算机、统计运筹、心理学等领域的前沿学术研究以及工业界落地经验，共同探讨大数据时代全域营销所面临的技术挑战，深入剖析工业界问题的数据本质，并提出相应的解决方案与案例。4月30日，不可错过，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第101期 时间 2023年4月30日 19:00-21:40 主题 全域营销的数据科学 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报名链接
如今，广泛应用于银行业务和金融业务的大数据分析技术几乎不会让任何人充分意识到这个问题。
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