- 为什么我们应该关心自然语言消歧？
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的最新应用之一。NLP 允许计算机处理和理解人类语言的复杂性，并从中获取可用于广泛任务的知识。从字面上看，NLP 是计算机“听到”人类
发布时间：2023-07-16
- 为什么人们谈论机器学习的“临界点”？
人们谈论机器学习的“临界点”以及此类技术将如何应用于未来的应用有几个不同的原因。首先，随着全球社区有时间了解机器学习，我们看到当前的神经网络技术和各种类型
发布时间：2023-07-16
- 虚拟机用例可以告诉公司哪些有关系统的信息？
公司可以通过多种方式使用虚拟机用例来了解有关虚拟化组件如何在虚拟架构中工作的更多信息。用例可以识别虚拟机如何发挥作用，并揭示有关资源分配、系统要求等的更多详细信息
发布时间：2023-07-16
- 为什么公司要为人工智能专业人员支付如此高的费用？
一段时间以来，从事人工智能（AI）技术工作的专业人士赚了很多钱。目前这些精通技术的员工薪资激增的原因与至少十年来发生的一些趋势和发展以及其他一些最近发生的趋势和发展有关
发布时间：2023-07-16
- 自动驾驶汽车比人类驾驶的汽车更安全吗？
作为技术世界中最基本的问题之一，这个问题有点难以回答。总而言之，自动驾驶汽车可能比人类驾驶的车辆更安全，但需要大量额外的工程来防止特定类型的认知盲点，这些盲点很容易导致
发布时间：2023-07-16
- TensorFlow 在机器学习中的作用是什么？
作为机器学习（ML）领域的顶级工具之一，Google针对神经网络和机器学习项目的 TensorFlow 开源资源包在该领域拥有大量实际应用。使用该工具集和Python等编程语言，工程师可以构建分
发布时间：2023-07-16
- 为什么技术成瘾的想法只不过是一个被严重夸大的问题？
“技术”可能导致成瘾和脑损伤的想法很可能只是一种极度夸大的误解。虽然这并不完全是一个“神话”，因为世界卫生组织已将其视为一种疾病，但美国心理学会
发布时间：2023-07-16
- 在没有商业计划的情况下冲动地使用机器学习有哪些危险？
当人们在没有投入足够时间进行规划的情况下使用机器学习时，结果会较差也就不足为奇了。陷入这种情况的项目经理和其他利益相关者可能会发现算法缺乏准确性，或者机器学习程序提
发布时间：2023-07-16
- 非结构化数据如何为您的企业带来利润？
在许多不同的场景中，非结构化数据对于企业来说都非常有价值。它可以帮助组织通过分析未存储在关系数据库中的数据来发现新的见解。当以正确的方式利用和使用非结构化数据时，它
发布时间：2023-07-16
- 职业专家在机器学习中脱颖而出的一些基本方式是什么？
IT 专业人员和业务专业人士可以通过多种方式在求职面试中展示他们的机器学习(ML) 基础知识。这一切都归结为简单、清晰地解释如何使用机器学习来实现业务目标。机器学习工程
发布时间：2023-07-16
- 模型驱动的人工智能和数据驱动的人工智能有什么区别？
人工智能系统本质上涉及两个主要成分：代码和数据。 该代码反映了使用数据训练的人工智能模型或算法。传统的以模型为中心的人工智能侧重于改进代码，以在给定一组固定数据的情
发布时间：2023-07-16
- 哪些医疗职业可以在道德上被人工智能取代？
将人工智能(AI) 引入医疗保健领域正在彻底改变医疗服务的提供方式。目前，医院正在购买人工智能系统，并不是为了取代人类，而是为了改善护理或简化管理流程。事实证明，这种方法在
发布时间：2023-07-16
- 人工智能是网络安全的工具还是威胁？
一方面，人工智能可以通过多种方式改善网络安全。另一方面，它是恶意黑客手中的毁灭性工具。真相是什么？好的人工智能将（并且已经是）成为帮助当前活跃的网络安全专业人员的重要工具
发布时间：2023-07-16
- 批处理和流处理有什么区别？
当有人描述批处理和流处理之间的区别时，典型的答案是批处理数据被收集、存储一段时间、定期处理和使用（例如工资单、银行对账单），而流数据则被处理和使用。在生成时立即投入使用
发布时间：2023-07-16
- 使用电池的安全指南
电池在许多行业中都至关重要，因为它们为各种工业化机器（例如叉车）提供动力。如果没有它们，现代世界的制造业将会大不相同，而且效率也会低得多。工业电池有多种类型，每种类型都需要
发布时间：2023-07-03
- 将高层建筑变成电池
过去几年，全球利用太阳能电池板、风力涡轮机和其他可再生能源技术发电的能力一直在稳步增长，预计到 2026 年，全球可再生能源发电能力将比 2020 年的水平进一步增长 60% 以上。
发布时间：2023-07-03
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