-
高效采集数据，帮助应用业务增长
华为动态标签管理（Dynamic Tag Manager，以下简称“DTM”），是一个动态标签代码管理系统（Tag Manager System），我们可以通过Web页面动态更新跟踪代码，轻松完成特定事件跟踪，它还有助于将数据发送到第三方分析平台和广告归因...
-
波兰朗姆酒生产商Dictador任命全球首位AI人形机器人CEO
当很多人担心AI会取代他们的工作时，已经有一家公司宣布将聘请全球首位AI人形机器人CEO。 米卡（Mika）是汉森机器人公司和波兰朗姆酒生产商Dictador公司合作开发的一个研究项目，Dictador定制了代表其公司形象及其独特价值观的人型机器人CEO...
-
数据和AI如何重塑当代人力资源实践
今天的人力资源团队的任务是取得平衡。一方面，他们可以利用数据和AI的力量为企业增加价值，另一方面，他们必须在所有流程中保持以人为本，融合技术和以人为本的方法，为应聘者和员工提供增强的人力资源服务。 智能人力资源的兴起 智能人力资源是数据、分析和AI在人...
-
使用LIME解释各种机器学习模型代码示例
机器学习模型变得越来越复杂和准确，但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测，对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中，我们将介绍LIME，并使用它来解释各种常见的模型。 LIME LIME (Local Inter...
-
全球首发！总结七十余种开源数据集，一览自动驾驶开源数据体系
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 基于数据驱动的各类深度学习模型任务，近年来随着数据集规模的不断扩大，性能逐渐被提升，国内外各大自动驾驶公司都在不断建立自己的数据库，以及数据闭环系统，期待数据的丰富能够解决下半场自动驾驶问题，那么如何...
-
云和生成式人工智能未来趋势
在不断发展的商业环境中，数据正以惊人的速度倍增。数据的激增对各种规模和行业的组织提出了高效数据管理的迫切需求。数据高管面临着访问、管理、分发这些(内部、外部、第三方 数据并从中提取价值的挑战，同时保持其相关性和价值。 传统方法依赖于传统系统、架构和存储...
-
AI如何影响数字化转型
数字化转型是十多年来业务转型的核心，随着AI的崛起，数字化转型本身也在发生改变。AI正在极大地改变数字化转型，从企业设定的目标到从业者用来推进倡议的工具。 产生影响的因素包括传统的AI技术，如ML，以及快速增长的GenAI领域，后一种技术正迅速在企业I...
-
边缘人工智能在实时数据分析和决策中的作用
了解边缘人工智能 边缘人工智能是指将人工智能算法和模型部署在传感器、摄像头、物联网设备等边缘设备上，而不是依赖集中式云服务器。这种方法使计算更接近数据源，允许更快的处理和即时洞察，对实时决策特别有价值。 低延迟：边缘人工智能降低了延迟，因为数据不需要传...