Milvus 赋能 AI 药物研发

伴随深度学习等一系列 AI 技术的不断发展，将 AI 技术与药物研发相结合，可以很大程度上减少新药研发时间、降低新药研发成本，也可以加速仿制药的研发和入市，毫无疑问人工智能和机器学习将开创一个更快速、更低价 Zilliz 公司联手全球顶尖制药研发企业共同开发了 MolSearch 化合物分子结构分析软件，为 AI 药物研发探索出了一个新的技术突破点。 随着 AI 技术与药物研发领域的深度结合，Milvus 在这一领域也有着广阔的应用前景。 | 总结 Milvus 凭借其先进的软、硬件算法，能够为各类 AI 应用提供企业级的稳定、高性能向量检索支持。 我们相信 Milvus 必将会在药物研发的其他各个领域获得更广阔的应用前景，期待与 AI 药物研发领域的有志同仁携手共建 Milvus 这一 AI 数据处理平台。

AI如何赋能IT运维（AIOps）

一、AI为什么对IT运维重要？ 传统运维存在几个痛点：传统运维痛点AI带来的改变告警量大、难筛选根因AI可识别告警关联性并自动根因定位故障靠人工排查，耗时长模型可溯源日志、抓异常趋势并提前预警运维经验靠个人积累，不可复制AI沉淀规则→ 变成可复用知识库人工巡检、排障重复度高AI可自动巡检、自动修复脚本闭环AI真正落地价值：节省人力成本、缩短故障恢复时间（MTTR）、减少业务中断风险二、AI赋能IT运维的核心能力AI功能作用可落地场景日志分析 AI处理办法：收集Web日志（Nginx/Java应用/JVMGC日志）AI模型进行关键字聚类→找到高频异常模型识别异常模式：多数请求卡在数据库查询AI给出优化路径：建议增加索引、限制慢SQL成果量化： 写在最后AI赋能运维不是概念，而是已能实打实落地的生产力工具。一句总结：AIOps=经验沉淀+自动分析+主动预测+自动修复，最终目标是无人值守与业务持续可用。

智能遥感：AI赋能遥感技术

随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先，针对遥感数据精准处理任务，从光学、SAR等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾，并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次，针对遥感目标要素分类识别任务，从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后，针对遥感数据关联挖掘任务，从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。

5G＋AI赋能产业升级

AI——赋能定制个性化 经过几年高速发展，日趋成熟的AI产业，逐渐成为新一轮科技革命的核心驱动力，不仅让新产品新技术进步有了新的想象空间，更成为产业智能化升级不可或缺的强力助推器。 把个性化融入到算法中，根据需求定制算法，这就暂时阶段性解决了AI的局限性。 在AI赋能业务上，定制语音芯片，不但功耗低、通用性强，且可以实现从语音唤醒、语音理解、语音合成等全链路的语音交互能力。 定制无疑是可以加速AI落地的，但它有一定的难度，至少需要AI算法、软硬件、互联网三大能力，而能把这三种能力和定制加速AI落地能力组合起来，产出AI落地产品的公司，行业中非常少。 产业升级是时代的必然选择，5G＋AI的赋能无疑会让各个产业发生巨大变化，只拿最近被誉为“新世界 7 大奇迹”的北京大兴国际机场来说，人脸识别技术与AR眼镜已经被充分利用了起来，令人叹为观止。 所以，5G+ AI赋能，无疑是未来产业升级的主要方向。 参考来源：和讯、猎云网、同花顺财经。

盘点AI赋能PPT的办公工具

随着 chatgpt 的出圈，ai 已经开始已风卷残云之势占据了各个领域，几乎所有的领域都在被 AI 赋能，以前我们经常说干活的累死累活，有成果那又如何，到头来干不过写 ppt 的，现在不要紧了，我们可以通过 接下来我们盘点一些 AI PPT 工具。 美图 ai ppt 这是一个由美图秀秀推出的免费在线 AI 生成 ppt 工具。用户只需要输入一句话，便可以轻松打造精美的 ppt。 Decktopus AI Decktopus 是一个 AI 驱动的的在线演示文稿生成器，该 AI 生成 PPT 工具易于使用、操作直观，提供自动幻灯片布局和交互式表格等功能，只需要几分钟，用户便可以创建出效果令人惊叹的演示文稿 Tome AI Tome AI 是一个利用人工智能来生成引人注目的演示幻灯片的网站，通过借助 OpenAI 的 GPT 和 DALL-E 2 的 AIGC 技术，该 AI PPT 生成网站将文本和图像无缝结合 只需在 presentations.AI 编辑器中输入演示文稿内容，AI 就会自动生成与内容相匹配的幻灯片、图像和视频。

彭思翔：AI赋能云安全

课程简介： 本次课程围绕AI为云安全带来的发展突破的角度分别讲解了AI对于云基础安全的推动方式以及AI对于云业务安全的促进作用，为大家带来了云安全领域的前沿探讨。 课程视频： 视频内容

AI赋能制造业物料追溯

而AI技术的引入，正推动制造业实现全链路透明化、异常实时预警、问题根源秒级定位的革命性变革。一、AI如何重构物料追溯体系？ 当某批电子产品出现焊接不良时，AI在10分钟内锁定问题根源为某型号锡膏的熔点异常，而非此前人工推断的设备故障。 引入AI追溯系统后： 区块链+AI：通过智能合约自动关联零部件批次、装配工位与车辆VIN码，20分钟生成精准召回清单。 结语 AI驱动的智能追溯不再是“查错工具”，而是制造业供应链的“数字神经系统”。据麦肯锡研究，全面应用AI追溯的企业可将质量成本降低18%-35%，同时缩短新产品上市周期。 对于制造企业而言，当下正是以AI为杠杆，撬动供应链韧性升级的战略机遇期。

AI 赋能软件研发提质增效

QECon深圳站即将盛大开幕 诚邀各位同仁参会 会议名称：第十届QECon全球软件质量&效能大会 会议主题：AI赋能软件研发提质增效 会议时间：5月24-25日 会议地点：深圳深铁皇冠假日酒店 会议官网 在5月24-25日深圳站举办的第十届QECon全球软件质量&效能大会，将聚焦于“AI赋能软件研发提质增效”的主题，探讨人工智能如何为软件研发提供全新视角，实现质量和效能的双重提升。 旨在助力更多企业通过AI最新技术，推动软件行业向着更高质量、更高效率的方向发展。 原生应用测试实践、LLM赋能下全程质量管理 、金融领域效能提升与风险管理实践、专项测试 、AIGC时代的代码质量 、大模型在DevOps领域的创新应用(AIOPS)、多终端质量保障 、效能度量：从洞察到智能化 、OPPO专场：理解AI拥抱AI、软件工程3.0点燃招行数智交付新引擎”等17个分论坛，内容除基要技术外，还覆盖了大模型在软件工程的多层面应用，以确保所有与会嘉宾的体验感、收获值倍增。

AI赋能下的数据驱动决策

看看现在的智能工厂：生产线上的机器人不仅能执行预设动作，还能通过视觉识别发现产品质量问题，甚至能自主优化生产参数。 这种自主决策能力，让工厂从标准化生产进化到智能化制造。 更值得关注的是，AI正在打破传统行业的边界壁垒。 银行开始做电商，电商平台做起金融，滴滴搞起了外卖。这些看似八竿子打不着的业务跨界，实际上都指向同一个核心——AI赋能下的数据驱动决策。 一个做餐饮连锁的朋友告诉我，他们现在通过AI分析用户画像，能精准预测不同区域、不同时段的客流变化，从而优化食材采购和人员配置。 餐厅不再是传统的等客上门，而是变成了数据驱动的智能预测。 通过AI分析历史数据、市场趋势、天气变化、社交媒体情绪等海量信息，系统能提前预判需求波动，让整个供应链更加敏捷和精准。 更重要的是，AI正在催生全新的商业模式。 AI确实是强大的工具，但它不是万能的解决方案。真正的成功，来自于深刻理解业务本质，然后用AI放大这种理解。 最关键的，是要记住技术的终极目标：不是取代人，而是赋能人。

AI提速：CXL内存赋能AI&ML应用

无论您是AI研究人员、数据科学家，还是企业IT决策者，本文都将为您提供有价值的参考和启示。 阅读收获 理解AI/ML工作负载对内存容量和带宽的迫切需求。 AI/ML 工作负载中内存的重要性 AI/ML 场景的内存现况 图片强调了主系统内存在 AI/ML（人工智能/机器学习）工作负载中扮演的关键角色，并指出了当前内存面临的容量和带宽挑战。 CXL 内存扩展对AI/ML的价值 图片聚焦于 CXL (Compute Express Link) 技术如何帮助应对 AI/ML 工作负载当前面临的内存挑战。 如何根据具体的AI/ML工作负载，选择合适的CXL内存配置和部署方案？ CXL的未来发展趋势是什么，可能会对AI/ML生态系统产生哪些影响？ #AI内存瓶颈 #CXL内存扩展 #矢量数据库选型 原文标题：CXL for AI/ML： A Practical Guide to Unleashing AI and ML Performance Notice

AI生态赋能2018论坛来袭！转型AI看这里！

但其实，AI产业的发展，不能仅仅依托高精人才。应用开发者、数据工程师、AI产品经理、后台运维人员等同样可以在AI大浪中发挥自己的价值。 进入2018，AI行业从最初的野蛮生长阶段迈入工程技术红利期，距离AI行业的真正爆发还有几年时间，企业成功转型尚有机会。但是，在行业大环境下，企业如何转型AI？程序员怎样转型AI，以弥补业务短板？ 为此，2018年1月16日，CSDN联合多家AI生态圈企业，在北京蔓兰酒店举办“AI生态赋能2018论坛暨CSDN AI新战略发布会”，届时AI领域知名企业、权威专家、技术精英齐聚，全方位多视角共话AI 京东云副总裁 刘子豪 第四范式联合创始人、首席架构师 胡时伟 …… 这些嘉宾将从趋势观察、市场数据、行业实践、人才成长等多维度对“AI人才培养”和“AI赋能企业”两大主题各抒己见，解答目前行业内和社会层面关于 AI的疑问。

AI与自动化赋能运营卓越

AI 和自动化带来的好处显而易见：更高效的团队，更少的服务中断以及更好、更具创新性的客户体验。 随着AI和自动化的不断发展，它们在转变数字运营和加速创新方面的关键作用是不可否认的。 通过增强能力并使团队能够专注于高价值工作，AI和自动化可以真正帮助构建现代化的事件管理方法，其基石是持续改进、学习和协作的文化。 AI和自动化如何推动持续改进？ 借助AI和自动化，团队可以简化整个事件生命周期，而不是依赖于一系列容易出错的手动步骤来实现卓越运营。 AI驱动的工具可以实时分析海量数据，识别模式和趋势，使团队能够更好地预测事件。 每个阶段都提供了应用AI和自动化以强化持续改进文化的大好机会。 1. 检测：利用AI进行主动事件检测和规避 事件管理中的一个主要挑战是检测可能升级为全面中断的潜在问题。

RPA观察 | RPA+AI赋能智慧教育

近年来，随着数字时代的来临，RPA、人工智能（AI）、大数据等信息技术在教育行业应用的日益广泛，智慧校园、智慧教育也逐步兴盛起来。 目前，教育行业仍存在大量基于规则、重复且耗时的工作任务。 教师可使用RPA轻松搞定成绩录入，且不易出错，省下的时间可与学生进行更多互动，对学生进行更全面的考核评分，也能攒下更多精力不断进行知识充电。 而AI的出现让教育的内容和服务方式都更为智能化，甚至能够应用大数据对学生“因材施教”。 今后，课堂教学、知识讲解、随堂提问、布置及批改作业等都可通过AI实现。 AI拥有强大的数据分析能力，能够顾及每个学生，给他们充分的互动和关照。AI可实时反馈学生的学习状况，制定个性化的学习目标，因材施教。此外，AI还可连线不同终端的同学参与互动、讨论。 总之，通过RPA+AI可以赋能智慧教育，实现学校教育资源的优化配置，降低人力成本，节省不必要的时间，提高教学质量与效率，使学生享受到更好的教学服务，促进教育信息化发展。

AI赋能，人脸识别技术应用的发展

随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。 人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。 随着人工智能技术的不断发展，传统出租车行业正在得到AI技术的赋能，在智能出行的道路上快速前行。9月末，人工智能行业领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。 并且，百度大脑强大的AI识别投诉机制，在问题发生的第一时间就能传递到平台方和手机APP预警，并且在车内的车载终端播报语音提醒，确保司机的危险行为都会有AI时刻监管，从某种意义上，实现了真正的安全出行。 这个系统除了能自动识别学生的出勤情况外，还能识别出学生是否认真听讲，课堂上抬头低头了几次，低头是否在玩手机，是否闭眼打瞌睡等。 除了中国药科大学之外，某小学也在使用同一套系统。

深耕AI舆情监测，赋能企业智慧决策

以下从多维视角呈现鸿宝科技的硬核实力与行业价值：​一、技术领航：AI+大数据双擎驱动​鸿宝科技的核心竞争力源于对底层技术的持续深耕：​算法精度行业标杆​自研 ​自然语言处理（NLP）引擎​ 集成深度情感分析模型 二、产品赋能：TOOM舆情系统构建智能风控中枢​作为鸿宝科技的旗舰产品，​TOOM舆情监测系统​ 已进化成具备 ​​“监测-预警-研判-响应”闭环能力​ 的智能化平台：​分钟级风险捕获​：事件发生 ​5 媒体赋能​：为 ​10余家主流媒体​ 提供热点传播力评估、选题策划支持，提升内容传播精准度。​科研协作​：开放数据接口与算法模型，支持高校AI研究、社会计算等前沿课题验证。 ​ 创新伦理​：在算法模型中嵌入偏见校验模块，杜绝AI伦理风险，保障分析客观性。​ 五、未来征程：做智能化时代的“决策大脑”​​鸿宝科技的愿景远不止于舆情监测：​技术前瞻​：加速 ​生成式AI（AIGC）​​ 与舆情系统的融合，实现策略模拟推演、自动生成公关话术。​

多维度融合赋能视频 AI 的实践

本文主要分享了七牛人工智能实验室在视频 AI 方面的一些工作，分别有两个关键词：一个是多维度融合，另外一个关键词是视频 AI 。 首先介绍一下七牛 ATLAB，帮助大家了解人工智能实验室。 之所以起名叫 DORA 是因为希望它能像哆啦 A 梦一样，万能口袋里有各种东西，给大家带来无限的可能。整个平台做得很大，每天的请求量大概在百亿级的水平。 ATLAB 整个人工智能实验室就是基于整个 DORA 之后，在上面继续布了一套 AI 的引擎，里面会包括一些鉴黄、物体检测以及图片相关的一些 AI 引擎和 AI 的深度学习平台，这样就称它为 DORA+ 通过 atlab.ai 这个网址，就可以看到整个AI 引擎的 DEMO，里面会有一些类似这样的展示。 包括我们做了很久的图片鉴黄服务、物体场景检测识别服务、人脸检测服务，还有最后是一个图片分割的服务。 而到了 3G、4G 年代，大家用的更多的是微信，交流更多的是图片和一些短视频等，所以我们 AI 研究的对象，就开始向图片发展。

AI赋能OFFICE 智能化办公利器！

它不仅支持处理文本文档、电子表格、演示文稿、可填写的表单和PDF，还允许多人在线协作，并支持AI集成，极大提升了工作效率。

如何在敏捷测试中引入 AI 赋能？

，AI 是敏捷测试的天然盟友，可以在“用例生成 → 测试执行 → 缺陷分析 → 报告生成”等全链路提供赋能。 ：分析失败原因建议 推荐工具链：pytest + Allure + GPT（或文心一言）输出总结报告三、AI 赋能敏捷测试的技术架构建议以如下多层架构构建智能化测试平台：[AI 层]：大模型 (LLM 四、如何落地：引入 AI 的实施路径建议阶段内容建议识别阶段识别适合 AI 赋能的测试场景先从回归频繁、数据结构清晰的模块入手评估阶段技术选型与效果评估引入开源工具如TestGPT，内部构建PoC集成阶段 AI 功能与现有流程打通嵌入 Jenkins / GitLab CI 流水线反馈阶段用户反馈与持续优化建立指标体系（准确率、时间节省率）五、AI 赋能敏捷测试的挑战与对策挑战描述应对策略训练数据质量差AI AI 赋能敏捷测试的真正价值，是让测试更早介入、更自动运行、更智慧反馈、更业务贴合。在这个智能化时代，测试团队应大胆迎接变化，拥抱 AI，构建面向未来的智能测试体系，真正做到“以智提效、以快制胜”。​

Databricks AI 开发套件 - 为AI驱动的开发赋能

Databricks AI Dev Kit

<img src="https://img.shields.io/badge/Databricks-Certified% <em>AI</em> Dev Kit 为您的<em>AI</em>编程助手（如Claude Code、Cursor、Windsurf等）提供了构建 Databricks 应用所需的可信知识和工具，助其更快、更智能地完成工作。 一键式安装体验：提供统一的安装脚本，可轻松将技能和 MCP 服务器集成到 Claude Code、Cursor 等主流 <em>AI</em> 工具中，支持项目级或全局安装。 /scripts/start_dev.sh使用说明在 <em>AI</em> 助手中使用安装成功后，您的 <em>AI</em> 助手（如 Claude Code）将自动获得 Databricks 技能和工具。 (具体安装步骤)echo "Databricks AI Dev Kit installation complete."2.

AI赋能：基于AI的动态资源分配运维策略

《AI赋能：基于AI的动态资源分配运维策略》一、引言在当今数字化时代，企业的运维管理面临着日益复杂的挑战。 三、基于AI的动态资源分配原理数据收集与分析基于AI的动态资源分配首先依赖于大量的数据收集。 六、基于AI的动态资源分配的优势提高资源利用率通过实时根据业务需求调整资源分配，避免了资源的闲置和浪费。 七、挑战与应对数据安全与隐私在收集和使用大量数据进行AI分析时，存在数据安全和隐私泄露的风险。 运维复杂性实施基于AI的动态资源分配增加了运维管理的复杂性。需要运维人员具备一定的AI知识和技能，同时要确保AI系统与现有运维工具和流程的兼容性。提供相关的培训和文档，建立有效的监控和故障排除机制。