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什么是邊緣人工智能和邊緣計算？

邊緣計算系統不連接到云，而是在本地設備上運行。這些本地設備可以是專用的邊緣計算服務器、本地設備或物聯網 (IoT)。使用邊緣計算有許多優點。例如，基于互聯網/云的計算受到延遲和帶寬的限制，而邊緣計算不受這些參數的限制。...

AI風險發現中的十種方法

利用人工智能應對風險管理的復雜性似乎令人畏懼，但對于那些熱衷于在數字競賽中保持領先地位的人來說，將人工智能整合到他們的風險策略中不是“如果”的問題，而是“何時”的問題。...

如何在工業自動化中有效應用生成

圍繞 ChatGPT、Bard、Bing Chat 和其他生成式人工智能（AI）工具的炒作正在增加。AI工具推廣者的承諾是，未經培訓的用戶可以使用這些工具來創建書面內容、計算機代碼甚至法律文件。...

人工智能的十大局限性

在本文將深入探討人工智能的十大局限性，揭示該領域的開發人員、研究人員和從業者面臨的限制。通過了解這些挑戰，可以應對人工智能開發的復雜性，降低風險，并為人工智能技術負責任和道德的進步鋪平道路。...

AI技術為帕金森病找到新的潛在治

一種基于人工智能（AI）的新策略正顯著加快為帕金森病發現潛在新藥的速度。這項發表在《自然化學生物學》雜志上的研究，可能意味著帕金森病新療法將更快進入臨床階段并與患者見面。...

為人工智能改變建筑行業做好準備

下一代人工智能，即通用人工智能（AGI），將有能力理解廣泛的任務，例如抽象思維。它將能夠像人類一樣進行判斷和適應。這將徹底改變我們生活的世界，可能在未來20-30年內。AGI將在不久的將來得到......

IT支出預測似過于樂觀，生成式AI浪

關注IT支出的朋友可能發現一個悖論：用于支持生成式AI的基礎設施開銷正在迅速提升，英偉達收入與利潤兩路狂飆的現實已經清楚證明了這一點。然而數據中心硬件層面的總支出并沒有發生太大變化，且目前來看支出的主要增長點將集中在服務領域，其更多是為了減輕其他類型的工作、而非指望生成式AI獨力支撐起銷售預期。...

科學家使用機器學習證明物質罕見

乍一看，玻璃和水晶可能看起來很相似，然而，當放在顯微鏡下觀察時，它們的結構有很大的不同。晶體具有完美有序和重復的原子模式，而玻璃則是類似流體的無序結構。...

聊聊機器學習與人力資源管理碰撞

本文從四個方面展開將機器學習用于人力資源管理研究的介紹，主要包括技術難點、人力資源管理決策系統簡介、系統設計方法和系統安全性，期望讀者可以初步了解相關研究。...

比較三種優秀AI編碼工具

GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 和 Tabnine 是人工智能編碼助手新時代的領先選擇，優點包括提高開發人員效率和代碼質量。...