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收集数据是许多企业定位受众的一种方式。想要直接向您的潜在买家进行营销,您需要知道他们感兴趣的东西、他们需要什么、他们在哪里以及怎样才最有可能响应您的广告。

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9月26日上午,在2019云栖大会上,刚加入阿里巴巴不久,目前担任阿里巴巴副总裁、阿里云智能计算平台事业部总经理的“Caffe之父”贾扬清在其主题演讲《让AI拥有无限可能的开发平台》中介绍了飞天大数据

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打破世界纪录!英特尔助阿里云大数据计算再创新高

此外,在本文中,我们只考虑了问题语义等价或不等价的情况。但如果问题库不够完整,在没有识别出等价问题的情况下,仅返回安全回答常常会降低用户的体验。在这种情况下,通常的做法是返回相似或相关的问题,这是一个

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百分点认知智能实验室出品:基于BERT的问题语义等价新模型

在2019年杭州云栖大会上,英特尔与阿里云签署战略合作备忘录并宣布:将面向2020年东京奥运会和2022年北京冬奥会,在360 8K VR、3D数字孪生、云转播等领域展开密切合作;双方还将面向2020

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技术赋能,英特尔与阿里云携手推进奥运会创新应用

收集数据是许多企业定位受众的一种方式。想要直接向您的潜在买家进行营销,您需要知道他们感兴趣的东西、他们需要什么、他们在哪里以及怎样才最有可能响应您的广告。

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使用机器学习进行数据映射

当下无论哪个行业,几乎每家公司的数据都比以往任何时候都多。几乎所有的公司要么想利用这些数据使他们的业务更具竞争力,要么想找到一种方法将其转化为新的收入。但无论如何哪种方式,这些数据丰富的公司都需要一点

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怎样看待未来全球数据人才激增的现象

由于人工智能(AI)和机器学习(ML)的迅速发展与应用落地,世界各地的公司正在积极利用AI和ML发展业务 ,甚至投资数百亿美元。这些技术能够对业务与产生深刻的影响,所以Gartner报告预测,未来将“

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企业需要知道的 6个AI/ML关键点

“需求牵引,技术驱动。”是今年云栖大会上行颠给阿里云留下的关键词。9月26日,数字双中台领军者云徙科技在云栖大会《双中台驱动营销创新与实践》专场完成今年最重要的技术发布——数字双中台3.0发布,从代码

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中台架构成为企业数字化关键抓手,云徙数字双中台3.0发布

在2019年云栖大会上,英特尔与阿里巴巴共同宣布,在国际大数据性能基准测试TPCx-BB中,由英特尔支持的阿里云MaxCompute以100TB的数据规模创造世界纪录。

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英特尔助力阿里云创造世界纪录,加速大数据计算创新突破

时间序列是一种标准的分析方法,但是较为先进的机器学习工具引入了统计技术,来建立更精确的预测模型。时间是无法倒流的,但是使用现有的工具,您有更好的机会预测时间,或者更准确地说是可以预测时间序列样本中的事

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预测分析:重新考虑组织中的时间和数据

9月26日,阿里云在2019杭州云栖大会上宣布,河源数据中心将于10月底正式对外提供服务。这将是华南地区规模最大的绿色数据中心,可容纳超过30万台服务器,将作为深圳地域的新可用区为珠三角地区上百万企业

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阿里云河源数据中心10月底开服 采用深层湖水制冷

数据可视化在数据科学领域中发挥着重要的作用。在不清楚数据的情况下,要监视和调整数据以使其按照应有的方式执行并不容易。这就是数据可视化发挥作用的地方,它把收集到的数据放到一个可视的上下文中,使数据更容易

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8个可靠的开源数据可视化工具

9月25日,在杭州云栖大会现场,阿里巴巴达摩院揭晓了第二届青橙奖获奖名单。10位青年科研学者经过层层筛选获得了这一奖项,每人将获得达摩院提供的100万元人民币奖金和全方位的研发资源支持。

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第二届达摩院青橙奖名单揭晓,每人奖励100万!最小获奖者仅28岁

据阿里统计,若干年后数据可能会达到175ZB的规模,要知道目前阿里巴巴的数据在300PB左右,未来数据的增长速度与规模可想而知。张建峰认为,目前数据的规模、增长率,包括我们支撑数据的处理能力都处于爆发

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张建锋:当代数字化升级的四大关键技术

近年来随着大数据的迅速发展,各种各样的数据分析技能也逐渐大热,为了找到数据科学领域目前最常用的技能和未来最流行的应用趋势,我们进行了一项调查。

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数据科学领域的核心技能和新兴技能分别有哪些?

事实证明,数据带来的机会是无数的。对历史数据使用预测分析可以预测新趋势或未来事件,正确分析数据会产生宝贵的见解以设计应用程序。而且你不需要很富有或者特别精通技术就能做到这一点。

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对话:数据是未来最宝贵的资源

数据,被誉为新时代的石油。几乎任何一个企业的IT管理者,都会在演讲、采访或其他形式的交流分享中强调数据的重要性。获取洞察、行为预测、市场分析、业务转型升级……数据能够为企业带来巨大的商业价值。

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分布式存储时代,横空出世的OceanBase

从数据稀缺到现在有大量的数据,近年来,可用的数据量呈指数级增长,大数据变得无处不在。这是由于数据记录设备数量的巨大增长,以及这些设备之间通过物联网连接。似乎每个人都有收集、分析大数据的力量。

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人工智能和大数据存在什么隐患?

随着周三官方发布的Kubernetes版本1.16进入普遍可用状态,大家都有这样一个疑问:企业数据中心的基础设施的容器、虚拟机、“大数据”平台以及机器学习框架 ,所有的这些最终都要由Kubernete

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拥有CRD,Kubernetes可能要编排整个世界了!

理解人工智能(AI)代理或程序的“行为方式”,是未来十年人工智能的关键挑战之一。某些方法提供了对AI程序行为的洞察,对于这些方法,我们称其是具备可解释性的。到现在为止,大多数可解释性技术都集中于探索深

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什么是机器行为?它将如何解释AI?

拿起一本杂志浏览科技博客,或者在行业会议上和同行聊天。你很快就会注意到,几乎所有来自技术领域的东西都或多或少涉及人工智能或机器学习。而他们讨论人工智能的方式,听起来几乎像是在宣传:人工智能可以解决所有

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真实与炒作:今天的人工智能是真正的人工智能吗?
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