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异常检测在数据挖掘中的实践
标题：异常检测在数据挖掘中的实践探索随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为各行各业不可或缺的一部分，它能够从海量数据中提取有价值的信息和知识。在这个过程中，异常检测作为一项关键技术，发挥着至关重要的作用。异常检测旨在识别出数据集中与大多数数据显著不同的数...
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数据挖掘在生成式ai中的作用
数据挖掘在生成式AI中的作用随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI正逐渐成为研究和应用的热点。生成式AI，顾名思义，是指能够生成新数据、文本、图像或音频的AI系统。这些系统通过学习大量数据，掌握了数据的内在规律和特征，从而能够生成与训练数据相似甚至更具创新...
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数据挖掘中的流数据挖掘技术
标题：数据挖掘中的流数据挖掘技术：探索实时数据的无限潜力在信息技术日新月异的今天，数据已成为驱动社会进步与产业升级的关键要素。随着物联网、社交媒体、在线交易等应用的广泛普及，数据产生的速度之快、规模之大前所未有，这些数据往往以流的形式持续不断地产生，即所谓...
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数据挖掘在保险行业的欺诈检测
标题：数据挖掘在保险行业欺诈检测中的应用与影响随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，各行各业都迎来了前所未有的变革机遇，保险行业也不例外。在保险业务中，欺诈行为一直是影响行业健康发展的一大隐患，它不仅直接导致了保险公司财务损失，还破坏了市场公平竞争环境...
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数据挖掘中的交叉验证方法
数据挖掘作为现代数据分析的关键领域，旨在从大量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识。在这一过程中，模型的评估与验证至关重要，它直接关系到挖掘结果的准确性和可靠性。交叉验证作为一种强大的模型评估技术，在数据挖掘中扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨数据挖掘...
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如何应对可信数据空间中的恶意节点攻击
标题：应对可信数据空间中恶意节点攻击的策略与实践随着信息技术的飞速发展，数据已成为驱动社会进步和产业升级的关键要素。可信数据空间作为数据存储、处理和交换的重要平台，其安全性和可靠性直接关系到数据的完整性和系统的稳定运行。然而，恶意节点的存在对可信数据空间构...
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数据挖掘的基本流程与方法
数据挖掘，作为大数据时代的核心技术之一，旨在从海量、复杂、无序的数据中提取有价值的信息和知识。这一过程不仅依赖于先进的技术手段，还需要严谨的方法论指导。本文将详细介绍数据挖掘的基本流程及其常用方法，以期为读者提供一个全面而深入的理解框架。 一、数据挖掘的基...
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数据挖掘与气候预测
数据挖掘与气候预测：探索自然规律的智慧钥匙在21世纪的科技浪潮中，数据挖掘作为一门交叉学科，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从商业智能到医疗健康，从社交网络分析到环境保护，数据挖掘的应用场景日益广泛。而在这些领域中，气候预测无疑是一个极具挑战...
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数据挖掘中的智能异常检测
数据挖掘中的智能异常检测：技术、挑战与应用在信息化高速发展的今天，数据已成为企业决策、科学研究乃至日常生活的核心资源。然而，在海量数据中隐藏着各类异常信息，这些信息可能预示着潜在的威胁、机遇或系统故障。因此，数据挖掘中的智能异常检测技术应运而生，它旨在自动...
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可信数据空间的端到端加密通信方案
标题：可信数据空间的端到端加密通信方案随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的核心资源。无论是企业运营、个人生活还是国家治理，都离不开数据的支撑。然而，数据的安全性问题也随之日益凸显，尤其是在数据传输过程中，如何确保数据的机密性、完整性和可用性，成为了...
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分布式数据挖掘算法研究
标题：分布式数据挖掘算法研究随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统的单机数据挖掘算法在处理海量数据时面临计算效率低下、存储资源受限等挑战。因此，分布式数据挖掘算法应运而生，成为解决大数据处理难题的关键技术之一。本文将探讨分布式数据挖掘算法的基本概念...
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数据挖掘在舆情监控中的应用
标题：数据挖掘在舆情监控中的应用探索随着互联网的迅猛发展，信息传播的速度与广度达到了前所未有的水平，社交媒体、新闻网站、论坛博客等平台成为了公众表达意见、分享信息的重要渠道。这一趋势极大地丰富了信息传播生态，但同时也给社会管理和企业品牌建设带来了新的挑战—...
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数据挖掘中的贝叶斯方法
数据挖掘中的贝叶斯方法：探索概率与决策的智慧在数据科学领域，数据挖掘是一项至关重要的任务，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。而在这个过程中，贝叶斯方法作为一种基于概率论的强大工具，发挥了举足轻重的作用。本文将深入探讨数据挖掘中的贝叶斯方法，揭示其背后...
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决策树在数据挖掘中的应用
标题：决策树在数据挖掘中的应用探索随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会中不可或缺的资源。如何从海量数据中提取有价值的信息，成为数据挖掘领域的重要课题。决策树作为一种直观且高效的分类与预测工具，在数据挖掘中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨决策树的基...
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数据挖掘：概念、技术与应用
数据挖掘：概念、技术与应用在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动各行各业发展的关键要素。如何从海量、复杂的数据中提炼出有价值的信息，成为了企业和研究机构面临的重大挑战。数据挖掘技术应运而生，它作为一种高级的数据分析手段，旨在通过一系列算法和模型，揭示数据...
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数据挖掘在自动驾驶中的应用
标题：数据挖掘在自动驾驶技术中的应用探索随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶汽车已成为未来交通领域的一大亮点。在这一革命性的技术进步背后，数据挖掘技术扮演着至关重要的角色。数据挖掘，作为一种从大量、不完全、有噪声的数据中，提取隐含在其中、事先不知道但又有潜...
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数据挖掘中的图数据挖掘方法
数据挖掘，作为信息技术领域的一个重要分支，旨在从海量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识。在这一广阔的研究领域中，图数据挖掘方法占据了举足轻重的地位。图数据，以其独特的节点-边结构，能够直观地表示实体间的关系网络，广泛应用于社交网络分析、生物信息学、推荐...
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数据科学的自动化：人类角色的演变
标题：数据科学的自动化：人类角色的演变在21世纪的科技浪潮中，数据科学作为一门新兴的交叉学科，正以前所未有的速度推动着各行各业的发展。随着人工智能、机器学习等技术的不断进步，数据科学的自动化趋势日益显著，这不仅极大地提高了数据处理与分析的效率，也深刻地改变...
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数据采集 vs 数据挖掘：区别与联系
在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究乃至日常生活中不可或缺的重要资源。数据的价值不仅在于其本身的数量，更在于我们如何有效地处理和利用这些数据。在这个过程中，数据采集与数据挖掘是两个核心环节，它们各自扮演着不同的角色，同时又紧密相连，共同推...
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探索性数据分析（eda）：发现数据模式
探索性数据分析（EDA）是数据科学领域中的一个核心步骤，它旨在通过一系列可视化和统计方法来深入理解数据的特性和内在规律，从而为后续的数据处理和建模提供坚实的基础。EDA不仅是数据分析的起点，也是连接数据收集与高级分析技术的桥梁。在这个过程中，分析师如同侦探...
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数据采集如何提升能源效率？
在当今社会，能源效率已成为衡量经济发展可持续性的关键指标之一。随着科技的飞速进步和全球对环境保护意识的增强，提高能源效率不仅关乎经济成本的控制，更是应对气候变化、实现绿色转型的重要途径。数据采集技术，作为信息时代的基石，正逐步展现出其在提升能源效率方面的巨...
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异常检测：识别数据中的离群点
异常检测：识别数据中的离群点在当今数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。从金融交易到网络安全，从医疗诊断到制造业质量控制，数据的准确性和可靠性直接关系到决策的有效性和业务的成功与否。然而，在海量数据中，往往隐藏着一些不符合常规模式的数据...
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数据质量监控体系：实时监控数据质量
标题：数据质量监控体系：实时监控数据质量的重要性与实施策略在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业决策与运营的核心资源。无论是金融、零售、医疗还是科技行业，高质量的数据都是推动业务增长、优化用户体验和提升运营效率的关键。然而，数据的采集、处理和分析过程中充...
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爬虫中的实时数据处理
在大数据时代，信息获取的速度和效率至关重要。网络爬虫作为数据收集的重要工具，其在实时数据处理方面的应用尤为关键。实时数据处理不仅要求爬虫能够迅速抓取网页数据，还需要对这些数据进行即时处理、分析和存储，以满足快速变化的业务需求。本文将探讨爬虫中的实时数据处理...
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数据加密技术创新应用：保障数据安全
标题：数据加密技术创新应用：构筑数据安全坚固防线在数字化时代，数据已成为企业和社会运行的核心资产，其价值无可估量。然而，随着数据量的爆炸性增长和流通范围的扩大，数据安全威胁也随之加剧，数据泄露、篡改、非法访问等事件频发，给个人隐私、企业利益乃至国家安全带来...
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探索大模型和 Multi-Agent 在运维领域的实践
摘要：本文从智能运维面临的挑战和痛点出发，介绍企业运维领域应用 AIGC 的实践案例，基于确定性运维的实践经验，提出以 LLM 为中心，基于多 Agent 协同的运维方案，并提出在大模型时代下，对下一代智能运维的思考。 本文分享自华为云社区《LLM...
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异常检测算法在可观测性平台的落地和实践｜得物技术
一、背景 在稳定性保证中，重要的一个环节就是故障管理体系建设，故障管理体系的四大核心功能------故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复，其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要，包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面，主要目标是能及时、准确地发现故...
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VAD-LLaMA：基于大语言模型的视频异常检测和解释（Video Anomaly Detection and Explanation via Large Language Models）
文章目录 问题 方法 整体架构 VE and Feature Extraction Long-Term Context (LTC Module Feature Adaptor LLaMA 训练 流程图 第一阶段：训练VADor 第二阶段...
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当AIGC走进温室大棚:AI+“种菜“的前世今生
（ 于景鑫 国家农业信息化工程技术研究中心） 近年来,人工智能生成内容(AIGC 技术引发业界广泛关注。从NLP领域的GPT-3到CV领域的Stable Diffusion,AIGC展现了惊人的创造力,正在重塑人们的工作和生活方式。与此同时,农业领域也正经...
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清华「天眸芯」登Nature封面：全球首款类脑互补视觉芯片
在开放世界中，智能系统不仅要处理庞大的数据量，还需要应对各种「长尾问题」，如自动驾驶中面临的突发危险、出入隧道的剧烈光线变化、夜间强闪光干扰等。在这类任务上，传统视觉感知芯片由于受到「功耗墙」和「带宽墙」的限制，往往面临失真、失效或高延迟的问题，严重影响...
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MIT最新力作：用GPT-3.5解决时间序列异常检测问题
今天给大家介绍一篇MIT上周发表的文章，使用GPT-3.5-turbo解决时间序列异常检测问题，初步验证了LLM在时间序列异常检测中的有效性。整个过程没有进行finetune，直接使用GPT-3.5-turbo进行异常检测，文中的核心是如何将时间序列转换...
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CVPR 2024 | 图像检测类（目标、deepfake、异常）！AIGC扩散模型diffusion解决detection任务...
目标跟踪 1、Delving into the Trajectory Long-tail Distribution for Muti-object Tracking 多目标跟踪（Multiple Object Tracking，MOT）是计算...
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理解GraphRAG（一）：RAG的挑战
检索增强生成（RAG）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在RAG中，检索组件获取额外的信息，使响应基于特定来源，然后将这些信息输入到LLM提示中，以使LLM的响应基于这些信息（增强阶段）。与其他技术（例...
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利用TimeGPT的深度学习能力实现预测分析的革新
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 人工智能对预测分析产生了根本性的影响，使得预测比以往任何时候都更加精确。各行各业都在充分利用人工智能的强大能力，以预测未来趋势并为即将...
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防止AI系统受到提示注入攻击的五个方法
译者 | 布加迪 审校 | 重楼 提示注入攻击是一种网络安全威胁，专门针对基于人工智能（AI）的系统，包括聊天机器人、虚拟助理及其他基于AI的界面。当攻击者以某种方式操纵AI模型的输入，导致模型执行意外操作或泄露敏感信息时，就会发生这类攻击。这种操纵可以...
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如何为制造业和自动化应用选择现人工智能技术
在工业自动化领域的生产和实验室之外的日常生活中，人工智能(AI 的定义差异很大。 “人工智能”指的是一门包含了几种不同技术和工程学科的科学，包括机器视觉、计算机视觉、机器学习和深度学习。当一个基于这些技术组合的系统设计得当时(从应用分析到最终验证 ，它...
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AI辅助式数据分类分级
引言 在信息爆炸的时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。然而，大量的数据如果不能被有效地分类和分级，就会变得无序混乱，数据安全无法得到有效保障，也无法发挥其真正的数据价值。因此，数据分类分级无论是对于数据安全还是对于数据价值都变得至关重要。本文将探讨...
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利用AI提升防欺诈能力：安全与保障的新时代
为了解决这些问题并树立信任感，银行可以利用AI驱动的欺诈预防机制，这些机制以改善客户体验为中心，这些机制有潜力将尖端技术与无缝客户互动相结合。 其结果是一个优化的客户体验，它阻止了欺诈活动，同时提高了客户便利性，包括银行在内的商业领域中，AI的使用并非...
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蚂蚁集团异常检测和归因诊断分析实践
分享嘉宾｜丁雷雷 蚂蚁集团算法专家 硕士毕业于北京邮电大学自动化学院，曾在阿里妈妈搜索直通车做广告算法。目前在蚂蚁机器智能部，从事异常检测、时序预测、归因分析、因果推断算法工作。 本文将分享异常检测与归因诊断在蚂蚁集团的实践。主要围绕归因诊断、异常检测...
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如何利用人工智能和机器学习来增强物联网安全
物联网(IoT 彻底改变了我们与技术交互的方式，连接设备和系统以提高效率和便利性。然而，这种互联的网络也带来了重大的安全挑战。为了加强物联网安全，利用人工智能(AI 和机器学习(ML 技术已成为一种有前景的解决方案。通过利用人工智能和机器学习的力量，组...
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人工智能在液体冷却系统主动维护中的作用
在不断发展的数据中心格局中，对高效冷却解决方案的需求至关重要。 浸入式冷却系统 液浸冷却系统已成为传统空气冷却方法的绝佳替代品，提供卓越的热管理和能源效率。 然而，为了确保数据冷却系统的最佳性能，需要复杂的监控和维护机制。这就是人工智能分析介入的地方，...
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蚂蚁金服异常检测和归因诊断分析实践
一、归因诊断 在实际工作中，我们常常受到业务方对关键绩效指标（KPI）的灵魂拷问：某个 KPI 指标为什么会上升或下降？归因诊断的任务就是解释这些指标变化的原因。 归因诊断把问题的定位过程看作是一个因子对比的过程：指标在基准时间区间的值为 y，...
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人工智能和网络安全：如何驾驭风险和机遇
在争夺人工智能主导地位的竞争中，网络安全考虑占据了中心舞台。 尽管人工智能将增强网络攻击的有效性，但可以通过使用人工智能技术增强网络防御能力来抵消其影响。 利用人工智能带来的优势需要全球公私合作，以确保其应用能够以公平和安全的方式在整个社会进行转化。...
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机器学习如何提高欺诈预防能力
在线欺诈是许多国家的严重问题，存在网络钓鱼攻击、身份盗窃和假冒电子商务网站等各种诈骗行为。一份报告显示，很大一部分欺诈交易发生在晚上10点至凌晨4点之间，其中60岁以上的信用卡持有者是主要受害者。 机器学习有助于预防欺诈，使组织能够实时检测和防止可疑活...
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Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。 虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了...
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AI在工业物联网（IIoT）中的安全管理与应用
作者 | 陈峻 审校 | 重楼 在开放的工业互联网环境中，数百万个基于物联网的终端和中间设备，需要全天候地持续通信并保持在线状态。不过，这些设备往往由于最初设计上的限制，在机密性、完整性、可用性、扩展性、以及互操作性上，存在着各种安全漏洞与隐患。与此同时...
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数据分析进阶，Databricks集成GitHub Copilot实用指南
在Databricks中集成AI驱动的数据分析代码编写工具GitHub Copilot，可以优化和简化开发过程。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 一、简介 GitHub Copilot是由GitHub...
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关于AI的风险 企业需要知道的事
Thales的全球副总裁Ashvin Kamaraju深入探讨了人们对AI风险的日益担忧，随着企业拥抱AI，他解释了最大的风险，并概述了领导者保护其AI生态系统的战略方法。 广泛可用的GenAI平台和工具的兴起，促使企业的决策者评估该技术在其堆栈中的哪...
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人工智能如何应用于机器人?
由于人工智能(AI ，机器人现在可以自己学习、适应和做出决策，而不需要人类或预先编程的指令。已启用AI的机器人配备了算法，使其能够分析和了解来自其环境的数据，并采取适当的行动。这些算法可能被认为类似于人类大脑，其从感官上解释信息，寻找模式，并产生结果。...
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字节跳动基础架构SRE-Copilot获得2023 CCF国际AIOps挑战赛冠军
近日，2023 CCF国际AIOps挑战赛决赛暨“大模型时代的AIOps”研讨会在北京成功举办，活动吸引了来自互联网、运营商、科研院所、高校、软硬件厂商等领域多名专家学者参与，为智能运维的前沿学术研究、落地生产实践打开了新思路。决赛中，从初赛两百多支...