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- 数字化转型战略中的7个关键要素 2021/2/20
- 在冠状病毒持续蔓延期间,有些组织在业务发展方面可能走了一些捷径,但可能需要重新评估其数字化转型战略,以确保其在2021年及以后的发展中走上正轨。
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- 2021年人工智能将如何发展?这里有6个预测 2021/2/20
- 据外媒报道,人工智能在过去几年中保持了稳定的增长曲线。但新冠肺炎疫情导致了快速的数字化转型,这进一步推动了该领域的快速创新。根据麦肯锡最新发布的人工智能调查报告《2020年人工智能状况》显示,半数受访者表示,他们的公司至少在一个功能上采用了人工智能。
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- 人工智能:智能手机产业的下一次革命 2021/2/20
- 在过去的十年里,技术的发展促进了手机的智能化。尽管人工智能(AI)已经在智能手机上提供了安全和虚拟协助等多项功能,但拥有专门人工智能芯片的智能手机数量正在迅速扩散。
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- 云安全要以架构和治理为重点 2021/2/19
- 富士通公司荷兰分公司多云和应用程序服务总监、企业安全架构师JeroenMulder对组织采用的多云安全架构规划为什么应该从业务和客户的角度出发进行了解释和分析。他认为,建立多云环境就像使用新的智能手机一样需要重新配置。
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- 机器学习和自动化之间的关键区别 2021/2/8
- 任何希望简化流程并转向更高效模式的企业都会遇到自动化、机器学习和人工智能。尽管到2020年,我们离有感知的机械接管还差得很远,但从制造业到服务业,这些流行语目前已成为各个行业的热门话题。因此,有必要通过定义和它们相互作用的方式来理解这些术语。
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- 开放式自动化在疫情中获得的经验教训 2021/2/8
- 冠状病毒疫情暴露了当今社会在医疗保健、运输、物流和供应链中的脆弱性。网络互连基础设施的复杂性以及快速变化时缺乏灵活性,这证实了人们的担忧,即许多组织还没有准备好积极和灵活地应对危机。[阅读全文]
- 重启转型计划的5个关键步骤 2021/2/7
- 新冠病毒疫情显然改变了我们许多人日常工作的方式,它很可能是历史上标志着下一个时代的一个决定性时刻,就像是挑战者号航天飞机爆炸或是911袭击一样。
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- 新的深度学习计划如何克服机器人技术的挑战? 2021/2/7
- 当数据科学家谈论深度学习时,通常谈论的是图像生成、检测、分类和回归任务。尽管如此,深度学习和人工智能正被广泛应用于机器人领域,并解决了其中一些重大的挑战。正是对计算机视觉的深入学习推动了人们对自动驾驶汽车的追求。强化学习也为AlphaGo这样的应用提供了动力,而更多的组织希望通过这些应用获得更多回报。
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- 开始使用人工智能时不得不问的10个问题 2021/2/7
- 人工智能(AI)和机器学习(ML)技术正在颠覆全球几乎所有行业,并且人工智能技术不仅在机器人技术和车辆自动化中得到应用,金融服务、零售、制造业、健康和生命科学等行业的组织也在通过人工智能(AI)和机器学习(ML)产生的见解实现业务的发展。
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