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
“Metis”取名自希腊神话中的智慧女神墨提斯，全称为：腾讯织云 Metis 智能运维学件平台。“织云”指的是腾讯智能一体化运维平台，“学件”的概念由南京大学周志华教授提出。 学件 = 模型 + 规约，具有可重用、可演进、可了解的特性。在此基础上，腾讯云副总裁赵建春先生进一步提出“运维学件”的概念，亦称 AI 运维组建，强调其具备对运维场景智能化解决方案的记忆能力。 随着互联网业务的急剧膨胀和服务类型的多样化发展，人为指定规则的不足之处逐渐凸显，促使近两年来智能运维领域的高速发展。智能运维主张通过算法从海量运维数据中学习摸索规则，逐步降低对人指定规则的依赖，进而减少人为失误。 织云 Metis 是聚焦在智能运维的应用实践集合，它基于腾讯已有的运维数据，将机器学习领域的分类、聚类、回归、降维等算法和运维场景相结合，旨在通过一系列基于机器学习的算法，对运维数据进行分析、决策，从而实现自动化运维的更高阶段。
10月20日，腾讯织云 Metis 智能运维学件平台正式对外开源。Metis 是 AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能运维领域的首个开源产品，它是聚焦在智能运维的应用实践集合，基于腾讯已有的运维数据，将机器学习领域的分类、聚类、回归、降维等算法和运维场景相结合，旨在通过一系列基于机器学习的算法，对运维数据进行分析、决策，从而实现自动化运维的更高阶段。
导语 BIM+IDC从2017年1.0版本,历经一次1.1版本更新，迭代至2020年2.0版本。从基于设备父子关系定位数据中心配电设备故障的根因，到探索全设备拓扑关系及IDC仿真模拟，并最终在2020年实现了基于数据中心全生命周期内各项数据的采集清洗，训练出一套基于大数据分析、专家判断、物理关系搭建的根因分析模型。 历时3年，我们逐步完成了7D-BIM概念的现场落地。基于数据中心系统图、设备属性与告警信息构建BIM数据库；在此基础上构建拓扑结构，实现三级分层（物理层[配电、空调系统]、管控层[告警]、能
1 项目描述 “Metis”取名自希腊神话中的智慧女神墨提斯，全称为：腾讯织云 Metis 智能运维学件平台。“织云”指的是腾讯智能一体化运维平台，“学件”的概念由南京大学周志华教授提出。 学件 = 模型 + 规约，具有可重用、可演进、可了解的特性。在此基础上，腾讯云副总裁赵建春先生进一步提出“运维学件”的概念，亦称 AI 运维组建，强调其具备对运维场景智能化解决方案的记忆能力。 随着互联网业务的急剧膨胀和服务类型的多样化发展，人为指定规则的不足之处逐渐凸显，促使近两年来智能运维领域的高速发展。智能
2022年3月25日，发表在Nature Communications上的一项研究公布了一个发现疾病细胞特征的新平台，该平台将研究患者细胞的机器人系统与图像分析的人工智能方法相结合。
人工智能，打开沟通内容的黑盒。 近两年，飞书、钉钉、企微等等办公软件很火。它们被定义为「内部沟通神器」，也曾写下过一个规模超5000人的大厂不需要总部办公大楼的传说，在技术与语言的结合中扮演了前锋。 科技改善沟通，不止是一个愿景，也是中国科技圈、尤其是人工智能领域正在发生的大事。 在一家企业的运转中，对内的沟通协同意义重大，对外的沟通也同样不容轻视。 例如，全球车企特斯拉的传记中曾记录这样一段故事： 2013年，特斯拉推出的 Model S 事故频发，品牌口碑下滑，工厂一度面临停产危机。当时，马斯克突发奇想
来源：ScienceAI本文约1200字，建议阅读5分钟这些数据集是在 Deepcell 的高通量平台上生成的，该平台由成像和分选仪器、AI 模型和软件套件组成。 Deepcell 是人工智能（AI）驱动的单细胞分析领域的先驱，旨在推动深度生物学发现，2 月 6 日宣布，它已经发布了三个数据集，使研究人员能够探索新的高维形态数据。这些数据集是在 Deepcell 的高通量平台上生成的，该平台由成像和分选仪器、AI 模型和软件套件组成。 AI 模型被称为人类基础模型 (Human Foundation Mo
大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的资源。 建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。构建以数据为关键要素的数字经济，就要着力推动实体经济和数字经济融合发展，让大数据成为建设现代化经济体系的重要基石。 大数据是企业跨界融合发展的驱动力
10月20日，腾讯织云 Metis 智能运维学件平台在 OSCAR 开源先锋日上宣布，正式对外开源。Metis 是AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能运维领域的首个开源产品。智能运维主张通过算法从海量运维数据中学习摸索规则，逐步降低对人指定规则的依赖，进而减少人为失误。
本项目案例由珍岛集团投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
工信部联合国家发展改革委、教育部、科技部等部门发布了十四五智能制造发展规划。规划中提出：到2025年70%规模以上的制造业企业基本要实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
题图摄于北京北三环 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师，联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。） 相关信息：招聘云原生工程师 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 联邦学习 人工智能的成功在很大程度上取决于用于训练有效预测模型数据的数量和质量。在企业内部，数据通常作为孤立的数据孤岛被储存在服务器中。同时，商业竞争或隐私保护法律的限制，企业之间不能直接共享数据。 基于这些原因，许多企业或部门的数据样本
据报道，在世界范围内，每年因恶意软件攻击造成的损失超过100亿美元，并且还在不断增加。尽管网络安全机制在不断的升级，但恶意软件层出不穷，仍然是黑客攻击的利器。
11月9日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。下面是张戎老师关于机器学习算法在时间序列的异常检测，故障的根因分析，时间序列预测方面的应用的内容分享。
---- 新智元报道 作者：张乾 【新智元导读】创建先进的机器学习模型既需要专业的技术人员，也非常耗时耗力，是企业在应用机器学习中的一大痛点。现在包括谷歌、Facebook在内的国际前沿企业都在探索让机器自主学习的路径。值得注意的是，中国一家成立仅半年的公司——智铀科技研发出全自动机器学习平台“EBRAIN”，让非专业人员也能够自如的使用机器学习。近日，智铀科技宣布完成两轮融资，公司估值高达4亿。 昨天，谷歌正式开放免费的机器学习速成课，适用于各级别的开发者和研究者，让无数人欢呼。 原因在于，
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
9月7日，2023腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行，聚焦产业未来发展新趋势以及自研技术产品的最新进展，展示了全方位的行业前沿与智慧洞见。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— AIGC，即 “生成式人工智能” 。
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
已经有不少朋友从后台咨询我怎么学习恶意样本分析？有做渗透测试的，有做大数据分析的，还有做应急响应、安全服务的，一直想给大家写一篇关于如何学习入门恶意样本分析以及在当前企业安全的环境下，做恶意样本分析到底有什么作用？因为只有知道它有用，你才会花时间去学习。
本文将通过介绍两个分布模型，并运用它们到合成数据过程中，来分析合成数据在不同机器学习技术下的表现。
人工智能、无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施是驱动创新与变革的四大超级力量。近日，在“英特尔AI开发者私享会”现场，英特尔AI 软件布道师武卓分享了在云端和边缘端实现高性能人工智能推理的一些特点与好处。 （英特尔AI 软件布道师武卓线上分享） 云规模开发具有很多的好处：云端能很好的支持多种不同的AI框架和服务，另外在云端可以简化训练开发，比如无需软件下载、无需配置、无需安装，可以直接使用云端所提供的计算资源和服务。在边缘端进行推理也有很多优势：由于数据通常是在边缘端产生和采集的，
文丨赵熙朝 制造过程中应用机器学习是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 01 为什么要把机器学习 应用于智能制造 提到智能制造，不能不提到"机器换人"，如果说利用机器人、自动化控制设备或流水线自动化替代传统的生产线上操作工和物料人员，实现“减员、增效、提质、保安全”的目的，而在制造过程中应用机器学习就是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 DIKW模型将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的
4.1.2 大数据应用的技术质量体系综述 1 离线工程系统的测试验证工作，即算法测试
AI基础数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和数据资源定制服务，二者在业务流程方面基本相同，都按照数据库设计→数据采集（或需求方提供）→数据处理→质检的步骤执行， AI基础数据服务商凭借多年的服务经验，在各环节中均可建立壁垒，以巩固行业地位。通过对需求方和供应方样本的调研分析，发现拥有对计算机视觉、智能语音、NLP等算法训练需求的深刻理解能力、拥有更专业的数据库设计能力、拥有更具前瞻性的数据集产品设计能力，以及参与过更多探索型项目的公司在获取新客户和新任务时具有明显优势；拥有更丰富的方言，小语种，全球各地人脸采集渠道、场景搭建能力,特殊场景数据采集能力和如语音合成、3D点云等高门槛数据标注能力的公司业务更加稳定；拥有稳定的供应链团队、实时量化的可视化管理系统，以及AI算法加持的公司在精细化管理和利润把控方面更具优势。
Gartner在2016年时便提出了AIOps的概念，AIOps即人工智能与运维的结合，并预测到2020年，AIOps 的采用率将会达到 50%。
机器之心专栏 机构：中电金信 作者：单海军 金融 AI 迈入深水区不假，但在政策指导、技术驱动、市场实践的共同推动下，金融 AI 业务将会加速布局和迭代。 人工智能 (AI) 技术在过去十年（2012-2022）中取得了重大进展，在各行各业获得了大力应用和发展。金融行业是人工智能应用最具潜力和最为活跃的领域之一，一方面是因为近年来金融机构的盈利空间持续压缩，行业同质化竞争严重，通过大数据和 AI 打造创新产品和差异化服务已成为金融机构的重要选择；另一方面，金融业的信息化程度最高，银行等金融机构沉淀了海量的业
机器学习作为近几年的一项热门技术，不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知，更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上，个推首席数据架构师袁凯，基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验，分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。
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
在海量运营方法论的指导下，运维团队构建了体系化的运维能力，为众多产品保驾护航。
提起腾讯的运维团队，第一个让人联想起来的名词当属“海量”，早在2004年腾讯前 CTO 张志东先生就提出了一套技术运营的方法论“海量运营之道”。
本文介绍了AI浪潮下的高效运维思考及实践，作者从AI与运维的结合点、面临的挑战、如何解决问题、腾讯SNG的智能化运维实践以及未来展望五个方面进行了详细阐述。
Hello，大家好，我是文子穰，来自兴盛优选体验技术部，本文主要话题是围绕低码化 & 智能化两个方向的实践与总结。
微软人工智能公开课 : https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn
人工智能系统中存在着偏见，但是有偏见的算法系统并不是一个新现象。随着包括司法和健康等领域在内的各种组织都在采用人工智能技术，人们开始关注对基于人工智能的决策缺乏问责制和偏见。从人工智能研究人员和软件工程师到产品领导者和消费者，各种各样的利益相关者都参与到人工智能流水线中。在人工智能、数据集以及政策和权利领域的必要专业知识，可以共同揭示偏见，但是，这些利益相关者之间并不是统一可用的。因此，人工智能系统中的偏见会在不明显的情况下复合。
编码蛋白质的基因序列偶尔会发生单核苷酸的点突变，其中不会改变对应蛋白质序列的突变被称为同义突变。这看似不会产生任何后果，但美国斯坦福大学（Stanford University）和密歇根大学（University of Michigan）的一项针对酿酒酵母的新研究发现，大多数同义突变都是有害的。这项研究 6 月 8 日发表于《自然》（Nature）。
近日，在最新发布的2024年度《中国虚拟数字人影响力指数报告》中，四川日报数智人案例以其创新性和广泛的应用前景，成功入选！
无论是在传统机器学习领域还是现今炙手可热的深度学习领域，基于训练样本有明确标签或结果的监督学习仍然是一种主要的模型训练方式。尤其是深度学习领域，需要更多数据以提升模型效果。
全新时代背景下，你是否感觉焦虑和迷茫，满世界都是人工智能和大数据，到底什么才是人工智能和大数据?为了不让大家被虚假的宣传所蒙蔽，今天小编分享这篇数据处理的全流程，希望能让大家少走不必要的路! 在大数据
机器若要帮助人类摆脱繁杂的无价值事务，前提条件之一就是理解人类的意图。语言是人类最重要的信息传达方式，所以机器理解人类语言的能力就显得极为重要了。人机对话作为这个方向下的具体落地业务，必然将在人工智能发展周期中扮演极为重要的角色。
外界普遍在“炒作”人工智能时，爱尔兰国立戈尔韦大学的Noel Carroll博士提出了另一种看法，即无代码开发者怎么享受AI技术的红利。
©如需了解更多内容，请参阅报告“Top 10 Trends in Data and Analytics,2020”
随着高清IP摄像机的普及，视频监控系统平台的视频接入和存储也越来越多，如何有效利用这些视频资源，挖掘其潜在价值，是用户当前面临的首要问题。未来无疑是智能化的时代，海量数据挖掘的时代，一个更加便捷的时代。这一切的前提都依赖于智能算法、数据挖掘技术不断突破和成熟。盈力科技步态识别技术的应用，为海量视频数据的深度挖掘提供了一个新的技术手段。
本项目由数之联投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
随着个人奢侈品和就业机会的迅速增加，人们更喜欢自己驾驶汽车来满足他们的交通需求而不是使用公共交通，由于访问的简单性和随时使用汽车的能力，这导致交通严重拥堵和交通信号灯等待时间过长，这已成为所有大城市的一大困难。这将影响环境，由于大量的汽车产生的污染，也将打乱个人的时间安排。
导读：360展示广告平台始终关注广告投放效果，围绕广告后续优化问题先后开发了多款产品。随着产品规模的不断扩张，有关效果优化的新需求新问题不断产生。本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程，聚焦如何使用算法解决客户痛点，实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务，如何选择算法，如何优化系统的过程。
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