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當虛擬時尚遇上元宇宙游戲

2019年，路易威登與拳頭游戲合作舉辦了英雄聯盟全球總決賽。有原始的游戲內皮膚以及各種數字資產，還有一個為召喚師杯獎杯定制的旅行箱。2021年，巴黎世家與Epic Games及其廣受歡迎的堡壘之夜合作，為其玩家提供了享...

為什么邊緣人工智能是智能家居的

如今，越來越多的設備在邊緣連接。值得高興的是，由于AI和機器學習，它們更加強大。這種更智能、更近距離的設備接連出現，正在改變設備在物聯網中的功能。這一結果將徹底改變未來的智能家居，為消費者帶來巨大的勝利。...

AI 與合成生物學「聯姻」的五大

在過去的二十年里，生物學發(fā)生了翻天覆地的變化，建立在生物系統(tǒng)上的工程成為了可能。賦予了我們細胞遺傳密碼(DNA)排序能力的基因組革命是這一巨大變化的主要推手。而基因組革命帶來的最新發(fā)現之一，正是使用CRISPR在...

制造業(yè)中的計算機視覺：機會和采用

從制表師的單片眼鏡，到用于促進繪畫的所謂“露西達相機”，工匠們對借助光學技術提高感官技能、制作商品或藝術品并不陌生。然而，隨著工業(yè)革命和從手工工藝到機器驅動的大規(guī)模生產的必然轉變，我們創(chuàng)造事物的...

基于物理知識的機器學習綜述

物理信息機器學習（PIML），指的是將物理學的先驗知識（歷史上自然現象和人類行為的高度抽象），與數據驅動的機器學習模型相結合，這已經成為緩解訓練數據短缺、提高模型泛化能力和確保結果的物理合理性的有效途徑。在本文中，我...

語義人工智能和數據管理領域的五

1、圖數據庫和知識圖譜成為2022年的主導力量許多人預測圖形數據庫將成為2022年的秘密武器。IDC研究副總裁Carl Olofson預計，從今年開始，未來十年圖形數據庫的使用量將增長600%。在由分析師Dave Vellante撰寫的...

合成數據能讓人工智能變得更好嗎

盡管AI由于指數級的發(fā)展而變得更加先進，但這種現代技術的局限性仍然存在。那么，合成數據能否成為所有與AI相關的問題的解決方案？在第四次工業(yè)革命中，每個行業(yè)都發(fā)現了現代技術的潛力；比如AI和ML。幾乎所有...

低代碼自動化將如何改變銀行業(yè)

在基本的經常賬戶功能方面，銀行幾乎沒有什么區(qū)別，因此公司需要為客戶提供更多的服務。對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行來說，這一點尤其重要，因為它們面臨著來自更新穎、更靈活的基于應用程序的挑戰(zhàn)者銀行和其他金融科技競爭對手的威...

合成數據會推動AI/ML訓練的未來

毫無疑問，為訓練AI或ML收集真實數據既耗時又昂貴。而且，很多時候也充滿了風險，但更常見的問題是數據太少或有偏見的數據可能會使企業(yè)組織誤入歧途。但是，如果你可以生成新數據，即所謂的合成數據呢？這聽起來不太可能...

充分發(fā)掘人工智能商業(yè)價值的十個

每個行業(yè)都有越來越多的企業(yè)正在采用人工智能來改變業(yè)務流程。但要知道，人工智能計劃的成功不僅僅取決于數據和技術，還取決于納入合適的人才。咨詢公司Omdia的AI平臺、分析和數據管理首席分析師Bradley Shimmin...