記事の紹介：人工知能と機械学習を組み合わせることで、データに対するより深い洞察が得られます。企業にとって、機械学習アルゴリズムをトレーニングするために大量のデータを取得することは重要です。ただし、大規模なトレーニング データセットを手動で収集することは、膨大なトレーニング コストが追加されるため非現実的です。したがって、人工知能の出現により、この問題は解決されます。人工知能テクノロジーを通じて、大量のデータを自動的に収集して整理し、機械学習に十分なトレーニング資料を提供できます。このようにして、企業は人工知能と機械学習の組み合わせをより効果的に活用して、大量のデータからより正確な洞察を得ることができます。人工知能の適用により、データ エンジニアは、データの正確性を確保するための、より優れたデータ準備およびクリーニング ツールを提供できるようになります。さらに、AI テクノロジーはデータ エンジニアのタスクのほとんどを自動化できます。

2024-01-23 コメント 0  1293

記事の紹介：今日のデータ主導の世界では、競争上の優位性を獲得しようとしている組織にとって、ビッグデータと人工知能のコラボレーションがますます重要になっています。ビッグデータは、生成されるデータの量、多様性、速度が大量であることを特徴とし、人工知能アルゴリズムに貴重な洞察を抽出し、インテリジェントな意思決定を促進するための原材料を提供します。これら 2 つの革新的なテクノロジーを組み合わせると、世界中の産業に革命を起こす可能性があります。ビッグデータと人工知能がどのように連携するのか、そしてその可能性を最大限に引き出す戦略を詳しく見てみましょう。 1. データの収集と処理 ビッグ データは、ソーシャル メディア、センサー、デバイス、エンタープライズ システムなど、さまざまなソースからの大量の構造化データと非構造化データで構成されます。次に、機械学習や深層学習などの人工知能アルゴリズムがこのデータの分析と解釈に適用されます。たとえば、機械学習

2024-05-07 コメント 0  900

記事の紹介：デジタル時代において、データは生産の重要な要素となり、人工知能、ブロックチェーン、モノのインターネットなどのテクノロジーの急速な発展に伴い、データの価値がますます重要になってきています。この記事では、これらのテクノロジーの交差点におけるデータが未来に革命をもたらす可能性を探ります。 1. 人工知能とデータ要素の統合 人工知能技術の急速な発展により、データの可能性が最大限に解放されました。データはもはや単なる記録ではなく、インテリジェントな意思決定を推進し、生産プロセスを最適化する重要なリソースとなっています。ディープラーニングとビッグデータ分析の助けを借りて、人工知能は大量のデータに隠された貴重な情報を発見し、さまざまな業界に正確かつ効率的なソリューションを提供できます。人工知能の開発にはより高度なデータが必要です。インテリジェントなモデルをトレーニングするには、より豊富で多様で高品質なデータが必要です

2024-02-20 コメント 0  1175

記事の紹介：高度な分析市場の成長は、次のような複数の要因によって推進されています。 ビッグデータと関連テクノロジーの導入の拡大: ビッグデータ分析革命の中心にあるのは、ビッグデータがより広く使用されるようになり、これらのテクノロジーへのアプローチが常に変化しているという事実です。変化。あらゆる分野におけるデータの蓄積が、組織の行動に根本的に影響を与える最も重要な要素の 1 つとなっているのは明らかです。これは一方では大きな課題である可能性がありますが、他方では、このデータはチャンスであるとも言えます。特に市場が飽和し、需要がすでにわかっている場合には、顧客の行動、市場トレンド、運用指標を明確に見ることができます。機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の出現: 機械学習と人工知能の共同開発は、分析分野が革命に直面していることを意味します。高度な分析における機械学習と人工知能が製造に応用される

2024-04-19 コメント 0  460

記事の紹介：Web3.0 の主なカテゴリは次のとおりです。 分散化: ブロックチェーンを介して制御とデータを分散します。セマンティック Web: 人間の言語と情報に対する機械の理解を強化します。空間ネットワーク: 物理世界とデジタル世界を融合して没入型の体験を提供します。分散型台帳テクノロジー: トランザクションを安全かつ透過的に記録および管理します。人工知能: パーソナライゼーション、効率、インテリジェンスを向上させます。モノのインターネット: データ分析と制御をサポートするために大量の有用なデータを提供します。エッジ コンピューティング: 応答性と信頼性の向上。

2024-07-19 コメント 0  904

記事の紹介：人工知能の開発方向には、インテリジェントロボット、自動運転技術、インテリジェント音声および画像認識、ビッグデータ分析と予測、人間とコンピューターのインタラクション、感情コンピューティングなどが含まれます。詳細な紹介: 1. 知能ロボット. 技術のさらなる発展により、知能ロボットはより高いレベルの知能を持つようになる; 2. 自動運転技術. 自動運転技術は交通分野における重要なイノベーションとなり、交通安全と交通安全を大幅に改善する。効率; 3. インテリジェントな音声および画像認識 テクノロジーの発展に伴い、インテリジェントな音声および画像認識はより正確かつインテリジェントになります。

2023-08-18 コメント 0  2647

記事の紹介：デジタル時代において、ビッグデータと人工知能はビジネス分野における重要な原動力となっています。大量のデータが常に出現しており、人工知能テクノロジーの台頭により、このデータがマイニングおよび分析されて貴重な洞察が得られるようになりました。この記事では、人工知能とビッグデータの組み合わせの重要性と、この組み合わせを通じてビジネス価値に関するデータの洞察を見つける方法について詳しく説明しますビッグデータと人工知能: 二刀流の組み合わせビッグデータとは、生成されるデータのことです大量、多様、高速に。モバイル デバイス、センサー、インターネットの普及に伴い、生成されるデータは飛躍的に増加しました。ビッグデータには、構造化データ (データベース内のデータなど) だけでなく、非構造化データ (ソーシャル メディア、テキスト、画像、音声など) も含まれます。ただし、大量のデータには強力な分析が必要です

2023-08-20 コメント 0  592

記事の紹介：最近開催された NSFOCUS Technology Smart Security Conference で、中国工程院の院士である呉江興氏は、AI の高度な応用にはデータ、アルゴリズム、コンピューティング能力に対する要求が高く、セキュリティとプライバシーの機能にも大きな課題をもたらすと強調しました。 。データセキュリティとプライバシー保護を確保し、同時にAIの機能とセキュリティを向上させることによってのみ、AI技術の応用価値を真に解放することができると同教授は指摘し、学者のTan Jianrong氏は会議で、生成人工知能、メタバースデジタル空間、擬人化人工知能について述べた。ロボットは 3 つの破壊的テクノロジーです。これらのテクノロジーの相互統合により、情報テクノロジーの理論的手法と応用に新たな状況が生まれます。ただし、生成型人工知能の適用には、データ コンプライアンスとデータ品質の観点からのリスクも伴います。これらのリスクはアプリケーション レベルだけでなく、開発レベルからも発生するため、

2023-09-13 コメント 0  550

記事の紹介：人工知能 (AI) の出現により、人間の介入や事前にプログラムされた指示を必要とせずに、ロボットに自律的に学習、適応、意思決定を行う能力が与えられました。 AI テクノロジーにより、ロボット アルゴリズムは環境からのデータを分析して理解し、対応するアクションを実行できるようになります。これらのアルゴリズムは人間の脳と同様に機能し、情報を認識し、パターンを見つけ、結果を生み出すことができると考えることができます。さらに、人工知能 (AI) により、音声認識および自然言語処理テクノロジーを使用して、ロボットが人間や他の機械と対話できるようになります。ロボット工学における人工知能は、人工知能 (AI) とロボット工学という 2 つの相互に関連する分野を融合した魅力的な分野です。推論、学習、知覚、意思決定が可能な人工知能マシンを作成することを目的としています。

2024-01-22 コメント 0  653

記事の紹介：チャットボットやパーソナライズされた推奨事項を超えて、リスクを予測して排除する AI の強力な機能が組織内で勢いを増しています。大量のデータが急増し、規制が強化されるにつれ、従来のリスク評価ツールはプレッシャーの下で苦戦しています。人工知能テクノロジーは、大量のデータの収集を迅速に分析および監視できるため、圧縮下でもリスク評価ツールを改善できます。機械学習や深層学習などのテクノロジーを使用することで、AI は潜在的なリスクを特定して予測し、タイムリーな推奨事項を提供できます。このような背景に対して、AI のリスク管理機能を活用することで、変化する規制へのコンプライアンスを確保し、予期せぬ脅威に積極的に対応できます。 AI を活用してリスク管理の複雑さに取り組むのは憂慮すべきことのように思えるかもしれませんが、デジタル競争でトップを維持したいと情熱を持っている人にとっては

2024-04-26 コメント 0  439

記事の紹介：人工知能 (AI) と法執行機関の融合により、犯罪の予防と検出の新たな可能性が開かれます。人工知能の予測機能は、犯罪行為を予測するためにCrimeGPT (犯罪予測技術) などのシステムで広く使用されています。この記事では、犯罪予測における人工知能の可能性、その現在の応用、人工知能が直面する課題、およびこの技術の倫理的影響について考察します。人工知能と犯罪予測: 基本 CrimeGPT は、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、犯罪がいつどこで発生する可能性があるかを予測できるパターンを特定します。これらのデータセットには、過去の犯罪統計、人口統計情報、経済指標、気象パターンなどが含まれます。人間のアナリストが見逃す可能性のある傾向を特定することで、人工知能は法執行機関に力を与えることができます

2024-03-22 コメント 0  628

記事の紹介：ブロックチェーン技術と人工知能技術は、現在のテクノロジー分野で大きな注目を集めているトピックです。ブロックチェーンと人工知能は全く異なる技術分野に見えますが、実は両者の間には密接な関係があります。では、ブロックチェーンと人工知能の間にはどのような関係があるのでしょうか?ブロックチェーンと人工知能は相互に連携して、より安全で透明性が高く、自動化された信頼性の高いソリューションを作成できます。ブロックチェーンは安全なデータ ストレージとスマート コントラクトの実行を提供し、人工知能を使用して有用な情報を分析および抽出できます。次に、編集者がこの問題について詳しくお話します。ブロックチェーンと人工知能の関係は何ですか?ブロックチェーンと人工知能 (AI) は 2 つの異なる分野であり、場合によっては相互に組み合わせることができます。人工知能技術には大量のデータが必要です

2024-01-19 コメント 0  1202

記事の紹介：2月21日のニュースによると、Xiaomiは最近、北京の昌平にあるスマート工場が正式に完成し、生産を開始し、年間約1,000万台の携帯電話を生産したと正式に発表した。 XiaomiスマートファクトリーはXiaomi Changping Parkに位置し、総建設面積は81,000平方メートル、年間スマートフォン生産能力は1,000万台であると報告されています。生産開始後は、作業のほとんどが知能ロボットによって行われ、24時間稼働が可能となり、スマートフォンの1日平均生産台数は3万台に達する可能性がある。 Xiaomi Smart Factoryは世界最先端のオートメーション、デジタル生産ライン、インテリジェント製造技術を導入しており、工場内の組立テストパッケージ設備の自社開発率は96.8%に達し、工場全体のソフトウェアシステムの自社開発率は96.8%に達しています。 100%に達しました。ソフトウェアおよびハードウェアシステム全体の最下層を包括的に把握し、LOT、5G、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、AIなどの先進テクノロジーを組み合わせます。

2024-02-21 コメント 0  1035

記事の紹介：【CNMOニュース】このほど、最新の「ヒューマノイドロボット技術特許分析報告書」が発表され、我が国がヒューマノイドロボット技術分野の特許出願件数で世界第1位となったことを示しました。この大きな進歩は、人型ロボットの最先端の科学技術分野における我が国の主導的地位を示すものであり、また我が国のロボット産業の急速な発展に新たな活力を注入するものである。ヒューマノイドロボットは、人工知能、高度な製造、新素材など、さまざまな先端技術を融合したハイテク製品であり、未来産業の新たな道筋として期待されています。この分野では、中国企業 UBTECH が特に優れた業績を上げており、763 件の有効特許で世界をリードしています。これらの特許は、機械設計、電気工学、コンピューターサイエンス、人工知能など、ヒューマノイドロボットのさまざまな側面をカバーしています。

2023-12-01 コメント 0  1048

記事の紹介：テクノロジーが私たちの日常生活に統合され、量子コンピューティングであれ人工知能であれ、進歩と変化の可能性がますます増大するにつれ、今後 10 年間は刺激的な発展に満ちたものとなるでしょう。革命を起こすもののいくつかを見てみましょう。人工知能拡張現実 (AR) の 5 つの主要トレンド AI ベースの拡張現実アプリケーションは、仮想要素と現実の環境を融合することで、教育などの分野で直感的なインタラクションを提供するだけでなく、私たちの日常体験を向上させます。デジタル世界と物理世界の間の境界線を埋めるバイオインフォマティクス時代は、バイオテクノロジーと高度なデータ分析を組み合わせて、個別化医療と革新的な治療法の時代をもたらします。科学者はビッグデータと人工知能の力を利用して巨大な遺伝子データベースを分析し、より正確な結果を達成するでしょう。

2023-08-11 コメント 0  1375

記事の紹介：8月2日のこのサイトのニュースによると、ムーア・スレッドの公式アカウントからの本日のツイートによると、第12回インターネット・セキュリティ・カンファレンス中に、ムーア・スレッドと360グループは戦略的パートナーシップを発表し、その場で戦略的協力協定に署名したという。両者のこの協力は、デジタルセキュリティ、情報とデジタルサービス、大規模モデルの分野における革新的なアプリケーションに焦点を当て、より強力で信頼性の高い人工知能エコシステムを共同で構築し、高度な技術サポートとサービスをあらゆる分野に提供することを目的としています。人生。両社はまた、人工知能技術の開発と応用を加速し、大型モデル産業の発展に強力な推進力を注入するため、「360インテリジェントブレイン大型モデルオールインワンマシン」の構築にも協力する。報道によると、「360 Intelligent Brain 大型モデルオールインワンマシン」は、360 Intelligent Brain 大型モデルを統合し、大型モデルの管理や推論展開などの機能を備えているとのこと。

2024-08-07 コメント 0  845

記事の紹介：マーケットインテリジェンス企業IDCのグローバル人工知能リサーチディレクターであるリトゥ・ジョティ氏は、人工知能システムが製造業を変革する可能性について考える際、風車メーカーについて言及した。同氏によると、AIを使用する前は、企業が風車を改良したい場合は、動作する風車のプロトタイプを観察してデータを分析することになるが、そのプロセスには数週間かかるという。人工知能の導入により、メーカーはデジタル ツイン (風車のデジタル モデル) を使用してこのプロセスを大幅に短縮し、機械学習と人工知能を使用して改善を作成およびシミュレーションできるようになりました。 「場合によっては、メーカーがすべての測定を行うことさえ不可能な場合があります。多くの作業は人間にとって肉体的に困難なため、製造業者はドローンや人工知能技術を使用して測定を行っています」とジョティ氏は述べた。

2023-11-09 コメント 0  1112

記事の紹介：技術の進歩が成長を促進: メンタルヘルス市場における人工知能の主な推進力の 1 つは、人工知能技術の継続的な開発です。人工知能により、個別化された介入、精神的健康障害の早期発見、リアルタイムの病気の監視が可能になります。 AI は高度なアルゴリズムを通じて大量のデータを分析し、タイムリーな介入を促進し、患者の転帰を改善します。カウンセリング サービスを提供するチャットボットから、患者の状態の診断と治療に役立つ予測分析に至るまで、人工知能はメンタルヘルスの分野に大きな影響を与えています。相談サービスを提供するチャットボットは、複雑なアルゴリズムを通じて大量のデータを分析し、患者が自分の感情状態をよりよく理解して管理し、タイムリーな介入と治療を促進できるようにします。オンライン相談サービスを提供することで、人々が自分の精神的健康状態をより深く理解できるように支援します。

2024-04-03 コメント 0  415

記事の紹介：9月19日から23日まで、上海国家会展中心で中国国際産業博覧会が開催された。 SRTは、ソフトロボティクス技術を核としたインテリジェント倉庫、ロボット+、リハビリテーション医療、半導体装置、マシンビジョンを含む5つの事業分野向けの複数のソリューションをデモしました。その中で、SRT搬送ロボットアプリケーションプラットフォームがデビューし、包装業界に包括的かつ統合されたインテリジェント倉庫ソリューションを提供し、包装業界の製品特性、包装材料、顧客要件の大きな違いによって引き起こされる問題を解決し、新世代情報技術、人工知能、クラウドコンピューティング、モノのインターネット、新素材などの新技術の急速な発展に伴い、産業用ロボットは知能化、ネットワーク化、デジタル化へと急速に進んでいます。ソフトウェアロボティクス技術も急速な爆発期を迎え、あらゆる分野で重要な技術となっています。

2023-09-25 コメント 0  1306

記事の紹介：機械学習と人工知能 (AI) と顧客中心のビッグデータの統合は、小売を含むさまざまな業界に革命をもたらしました。新型コロナウイルス感染症のパンデミックによりデジタル化と人工知能の導入が加速し、政策立案者は消費者を保護し公正な市場を確保しながら、人工知能の責任ある使用を真剣に検討する必要に迫られています。データ中心の AI は、モデルおよびコード中心のアプローチからの革命的な移行であり、データを活用して AI システムを強化することに重点を置いています。これには、AI 固有のデータ管理、合成データ、データ ラベリング テクノロジなどのソリューションを活用して、アクセシビリティ、容量、プライバシー、セキュリティ、複雑さ、範囲などのさまざまなデータの課題に対処することが含まれます。生成人工知能を使用して合成データを作成する傾向が高まっています

2023-08-20 コメント 0  1165