书籍“ModelArts人工智能应用开发指南”人工智能历史发展学习分享

意义的关于人工智能的研讨会，也是人工智能学科诞生的标志，具有十分重要的意义。人工智能概念一经提出，便收获了空前的反响，人工智能历史上的第1股浪潮就这样顺理成章地形成了，该浪潮随即席卷全球。当时，普通大众和研究人工智能的科学家都极为乐观，相信人工智能技术在几年内必将取得重大突破和快

人工智能 - 利弊

小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。随着科技的发展,我们的生活变得越来越方便。然而任何事物都有它的两面性。当然人工智能也不例外。便捷　　一方面，人工智能给我们带来了非

智能医疗行业“新常态”：5G、人工智能、大数据

6亿人次，占总人数一半以上。●人工智能为医疗行业赋能弗罗斯特-沙利文咨询公司研究指出，人工智能可将医疗效果提高30%～40%，减少多达50%的医疗成本，主要通过强大的计算能力、成熟的算法和海量的大数据，使人工智能加速应用在医疗行业。疫情期间，人工智能、大数据等信息技术在实际应用场景中

人工智能在测井数据处理中的优势和挑战

大家好！在本篇技术博客文章中，我们将探讨人工智能在测井数据处理中的优势和挑战。随着人工智能技术的快速发展，它在石油工程领域的应用正变得越来越广泛。特别是在测井数据处理方面，人工智能展现出了巨大的潜力。然而，这种技术也面临着一些挑战。让我们一起深入了解。 一、优势： 数据分析能力：人工智能在测井数据处理中具有

第二届华为杯人工智能比赛数据上传

正在参加第二届华为杯人工智能比赛，数据量挺大的，所有数据都需要自己上传吗？公共资源里有预置的数据集吗？一次只能上传100个，最大的数据集有100万张，这要怎么传阿？

中国《5G与人工智能、无线大数据》白皮书！

无线大数据平台能力、环境的需求。最后介绍了无线大数据和人工智能技术的引入对未来3GPP标准化的影响。《无线大数据与智慧5G》目录：第一章、引言第二章、无线大数据概要2.1 无线大数据来源、分类及特征2.1.1 无线大数据的来源2.1.2 无线大数据分类2.1.3 无线大数据特征2

人工智能发展简史

人工智能芯片综述

芯片类型：DSP：TI美国德州仪器公司的 TMS320 ，C2000(数字控制系统)、C6000(高性能复杂的通信系统)、C5000(低功耗、便携的无线通信终端产品)ADI模拟器件公司Motorola摩托罗拉公司FPGA：Xilinx赛灵思Altera（Intel）美高森美莱迪思

人工智能|思维链

简介 以下是两道数学题： 第一题：1+1 等于几？ 第二题：已知函数f（x）=2x^2+3x +1，求f（2）的值 以上两个题目，我们发现第一道题目我们可以立刻给出答案，但是大部分人面对第二道题目的时候，还需要做一个推导的过程。其实这是一个正常的现象。 在刚开始学习数学的过

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生，它能将高维数据映射到低维空间，在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）作为

数据湖工厂服务DLF

html ，数据湖工厂服务（Data Lake Factory，简称DLF）是华为云大数据重要的平台产品，它可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。使用DLF，用户可进行数据建模、数据集成、

地震测井数据处理中的人工智能技术应用

性。 3.4.1 数据融合 数据融合是将地震测井数据与其他地质数据进行整合和综合，以提高地质勘探的精度和可靠性。传统的数据融合方法通常需要人工处理和整合不同来源的数据，但是基于人工智能的数据融合方法可以通过自动学习数据之间的关联性，实现自动化的数据融合，提高数据融合的效率和准确性。

网络人工智能

申请版块名称* 网络人工智能 申请人论坛昵称* lucycooler 所在城市 湖南长沙 职业及技术特长 职业：系统管理，技术特长：计算机、英语 微信号/邮箱地址* 2844274647@qq.com 是否担任过某个论坛版主* 运行过微信公众号 每日在线时长及时段* 全天 预计担任版主多长时间

人工智能术语翻译（一）

Data Mining 数据挖掘 Data Parallelism 数据并行 Data Point 数据点 Data Preprocessing 数据预处理 Data Set 数据集 Data Wrangling 数据整理 Dataset

《探秘人工智能之关联规则挖掘：解锁数据背后的隐藏联系》

在人工智能领域，关联规则挖掘是一项至关重要的技术，它能够发现数据集中项与项之间的潜在关联关系，为决策提供有价值的依据。以下是关于人工智能中关联规则挖掘的方法与过程。 关联规则挖掘的基本概念与衡量指标 - 基本概念：关联规则挖掘旨在从事务数据集中分析数据项之间的潜在关联。如在超市购

华为云TechWave全球技术峰会（人工智能&数据）成功召开

6月18日，华为云TechWave全球技术峰会（人工智能&数据）在上海成功举办。AI技术分论坛以“AI技术创新，加速行业智能升级”为主题，华为云技术专家分享了AI最新技术及产品动态，行业嘉宾分享了AI在互联网媒体、医疗、环境等行业的落地实践，以及华

人工智能，应该如何测试？（三）数据构造与性能测试篇

而我们第一个性能测试场景，就是针对模型训练的。 结构化数据模拟 在大数据与人工智能领域中的性能测试， 往往要涉及到数据模拟。 因为人工智能的基础是大数据， 只有海量的高质量数据才能支持人工智能。 所以我们在做性能测试的时候，也需要构造大量的数据来支撑模型的训练。 主要是为了衡量在标准数据下，算法需要多长时间才能把模型训练出来。

【人工智能 | 认知观与系统类别】从宏观角度看人工智能认知观与系统类别：探索人工智能无垠领域

机器学习系统 - 自动从数据中学习模式和规律- 可以处理大规模数据和复杂任务- 具备泛化和适应性 - 需要大量标注和训练数据- 模型的解释性较差- 对数据质量和分布的依赖较高 神经网络系统 - 具备强大的模式识别和学习能力- 可以处理大规模数据和复杂任务- 并行计算能力强