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河流流量:新的机器学习方法可以改善环境预测

机器学习算法每天为我们做很多事情——将不需要的电子邮件发送到我们的垃圾邮件文件夹,警告我们倒车时后面的故障物,并给我们推荐接下来要看的电视节目。 现在,我们越来越多地使用这些算法为我们进行环境预测。

基于机器学习平台,动画片的“人脸识别”来了吗?

日前,迪士尼面向消费者和国际组织(DTCI)的研究员创造了一个机器学习平台,帮助所有内容进行自动数字化,迪士尼内部称其为内容基因组平台。

AI云服务市场格局分析:智能语音、图像视频、机器学习三足鼎立

国际数据公司(IDC)新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,2018至2024年CAGR将达到93.6%,AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。

“AI后浪”愈涌愈烈 机器学习开发平台广阔蓝海待挖掘

毫不客气地说,人工智能(AI)和机器学习(ML)已然“渗透”到了各行各业,企业们期待通过机器学习基础架构平台,以推动人工智能在业务中的利用。在机器学习加快推进的过程中,却是有喜也有忧。

与灾难赛跑: 机器学习助力大规模自动化灾后损失评测

前不久墨西哥的7.4级地震,再次让我们感受到了人类在自然灾害面前的渺小。天灾难以避免,但灾后及时的应急响应能够很大程度地减少损失。在此过程中,超高分辨率卫星就扮演着愈发重要的角色。

机器学习面临的三个关键数据挑战

众所周知,数据对于机器学习的重要性。了解数据访问模式将帮助数据科学家确定适合其项目的正确存储基础架构。数据基础架构使机器学习成为可能。

通过机器学习实现更智能的公用事业管理

现在,正在出现更智能的公用事业,由技术驱动的复杂市场组成的整个生态系统。他们从机器学习的使用中受益匪浅。特别是能源领域和智能电网将从ML和AI的最新进展中受益匪浅。

机器学习将给电力行业带来巨大变革

毫无疑问,能源的未来在于可持续、可靠和“智能”的发电和配电系统,以及主动而不是被动的网络。

AI、机器学习和深度学习是 OEM 的主要市场

人工智能(AI)正在迅速改变全球行业参与者的经营方式。

用机器学习为企业赋能,AWS如何消除人工智能门槛

近年来,随着人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)技术的不断发展,其对各行各业的影响也在不断加深。根据Gartner对2019年的CIO议程调查,仅在2018年至2019年间,部署人工智能的组织就从4%增长到了14%。