大数据、云计算、人工智能在安防领域实现融合应用

近两年,平安城市、智能交通、雪亮工程等不断开展和深入过程中,以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进,系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈现线性增长,尤其是物联网建设初露峥嵘。海量数据的出现对高效、及时的存储和处理的要求不断提升,并冲击着传统的存储系统,遗憾的是原有的存储系统无法满足大数据时代提出的新要求,亟需新的存储技术支撑现有业务模式,同时为人工智能技

人工智能和5G:进入数据新世界

研究表明,以供应商为中心的人工智能设备的部署模型无法维持流量的指数性增长。

如今,电信行业已经确定需要更快的最终用户数据速率。在以往,用户通过打电话和发短信进行沟通。但是,移动通信现在以一种戏剧性的方式改变了人们的生活。
人们更倾向于基于影像和基于VR/AR视频的通信。因此考虑到这些需求,这些应用也需要一种新型的网络。而360°视频应用的沉浸式体验需要大量数据和零延迟网络。例如,分辨率等于4

人工智能和大数据存在什么隐患?

数据稀缺到现在有大量的数据,近年来,可用的数据量呈指数级增长,大数据变得无处不在。这是由于数据记录设备数量的巨大增长,以及这些设备之间通过物联网连接。似乎每个人都有收集、分析大数据的力量。

但是,大数据真的是万能的吗?毫无疑问,大数据已经在某些领域产生了至关重要的影响。例如,几乎每一个成功的人工智能解决方案都涉及大数据处理问题。
首先要注意的是,尽管AI目前非常擅长在大型数据集中查找模式和关

别让大数据背锅 用好小数据可能更有效

【线上直播】11月21日晚8点贝壳技术总监侯圣文《数据安全之数据库安全黄金法则》
人人都在说大数据,但并非每个场景都适合用大规模的数据存储和处理,因为处理大数据集意味着需要更多的存储和计算资源,不是每家客户都有这样的能力,而且在一些细分场景中,小数据可能更有效。

为什么要算明白数据这本账?全球互联网用户每天总计发送电子邮件2940亿封、发送推文5亿条、在Facebook创建数据多达4PB。同

一份不可多得的数据科学与机器学习Python库

【51CTO.com原创稿件】本文全面地介绍了当前市场上适合于数据科学和机器学习的优秀Python库。

图片来自Pexels
根据当前技术界的广泛需求,本文将以如下顺序重点介绍,市场上适合于数据科学和机器学习实现的优秀Python软件:

数据科学与机器学习的介绍
为什么要使用Python进行数据科学和机器学习?
用于数据科学和机器学习的Python库

数据科学与机器学习的介绍
众所

大数据和人工智能:3个真实世界的用例

 大数据和人工智能够帮助企业以新的方式改善客户体验。
人工智能和大数据之间的关系是双向的。可以肯定的是:人工智能的成功很大程度上取决于高质量的数据,同时,管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠(诸如机器学习或自然语言处理等)人工智能技术来解决对人类而言难以负担的问题。

正如Anexinet公司高级数字策略师GlennGruber所述,这是一个“良性循环”。大数据中的“大”曾经被视为一种挑战而

大数据和人工智能如何协同工作

人工智能和机器学习如何帮助组织从大数据中获得更好的业务见解?需要了解人工智能和大数据分析的下一步发展。

大数据技术并不像几年前那样广受关注,但这并不意味着大数据技术没有得到发展。如果说有什么不同的话,那就是大数据的规模正在变得越来越大。
大数据曾经被认为是一项重大挑战。但是现在,它越来越被视为一种理想状态,尤其是在正在尝试并实施机器学习和其他人工智能学科的组织中。
Anexinet公司高级数

大盘点:8月Github上7个值得关注的数据科学项目

准备好在机器学习之路上再迈出一大步了吗?使用试验性数据集、流行的数据科学库和框架是个好的开始,但如果想在竞争中脱颖而出,必须有所突破,使自己与众不同。
最佳途径就是运用数据科学领域最新技术完成项目。想成为计算机视觉领域的专家吗?那就去学习最先进的目标检测算法。如果希望在自然语言处理(NLP)方面有所建树,那就学习Transformer模型的各种特性和分支。
重点是,要一直有所准备并乐于钻研最

机器学习免费跑分神器:集成各大数据集,连接GitHub就能用

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。
搞机器学习的小伙伴们,免不了要在各种数据集上,给AI模型跑分。
现在,PaperswithCode (那个以论文搜代码的神器)团队,推出了自动跑分服务,名叫sotabench,以跑遍所有开源模型为己任。
有了它,不用上传代码,只要连接GitHub项目,就有云端GPU帮你跑分;每次提交了新的commit,系统又会自动更

谷歌发布含7种语言的全新数据集:有效提升BERT等多语言模型任务精度高达3倍!

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近日,谷歌发布了包含7种语言释义对的全新数据集,即:PAWS与PAWS-X。BERT通过该数据集的训练,在释义对问题上的精度实现了约为3倍的提升;其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到85-90%。谷歌希望这些数据集将有助于推动多语言模型的进一步发展,并发布了相关文章介绍了该数据集,雷锋网AI开发者将其整理编译如下。

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