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失控的数据正在破坏人工智能革命
分析人士估计，非结构化数据占企业信息量的比例高达80%，然而大多数组织对其内容、归属或敏感程度知之甚少，失控的数据代价高昂、充满风险，并且阻碍了人工智能和分析领域的进展。
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人工智能大模型应该掌握什么技能?
人工智能大模型应该掌握什么技能? 在人工智能大模型技术快速迭代的背景下，大模型相关岗位方向从业者需构建"技术深度"。 ✅ 数学与统计学基础✔️线性代数：需掌握矩阵运算（如矩阵乘法、逆矩阵）、特征值分解、奇异值分解（SVD）等，例如在Transformer架构中，注意力机制的核心计算依赖矩阵乘法与Softmax函数。 ✔️概率论与信息论：理解概率分布（如高
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人工智能+正当时，中山肿瘤AI数据湖守护生命之火
唤醒沉睡的数据冰山，中山肿瘤AI数据湖里的科技暖意
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人工智能赋能和能源转型推动全球项目融资进入新时代
在能源需求飙升、数字化加速和大规模基础设施升级的推动下，全球项目融资正步入一个变革时代，重塑着全球的投资重点。这些洞见来自CSC委托开展的一项最新研究，该研究基于200位项目融资专业人士的反馈，揭示了市场正朝着更复杂的资本密集型项目以及对私人资本的更大依赖方向转变。CSC的最新报告《项目融资的转折点：适应新现实》指出，在资本日益瞄准长期战略关键资产的驱动下，这一行业正经历着规模和复杂性的快速扩张。
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人工智能工程师对数据库有什么要求?
人工智能工程师对数据库的要求主要表现在以下几个方面： 1. 高性能数据处理能力：人工智能应用，特别是深度学习和大规模机器学习模型训练，往往需要处理海量数据。数据库需具备高效的读写速度，能够快速响应复杂查询，支持高并发访问，以满足模型训练和推理过程中对数据的实时或近实时调取需求。例如，在处理包含数百万甚至数十亿样本的训练数据集时，数据库的查询响应时间直接影响模型迭代效率。 2.
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Coremail CACTER 入选工信部赛迪网《人工智能+行业生态范式方案》
AI 加持焕新邮件办公，邮件安全防护升级！ Coremail&CACTER 实力入选《人工智能+行业生态范式方案》
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2025中国人工智能大会，藏着AI的行动派时刻
AI正在从空中楼阁渗透进社会生产的方方面面
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人工智能核心知识全解析：从技术本质到生活应用（通俗易懂版）
人工智能（AI）作为当下具有颠覆性的技术之一，已渗透到手机语音助手、自动驾驶、医疗诊断、智能推荐等方方面面，成为驱动产业升级与生活变革的核心动力。以下从核心定义、技术层级、关键技术、应用场景、发展趋势五大维度，用通俗语言拆解 AI 知识体系，帮你快速看懂其底层逻辑与实际价值。一、人工智能的核心定义：让机器 “像人一样思考与行动”人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发
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人工智能的关键技术有哪些？
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已从科幻概念走入现实，深刻改变着我们的生活、工作与社会结构。 从智能语音助手到自动驾驶汽车，从个性化推荐到医疗影像诊断，人工智能的应用无处不在。而支撑这些应用的核心，是五大关键技术：机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人技术。它们共同构成了人工智能的基石，推动着智能化浪潮的不断前行。 一、机器学习：让机器“学会”思考&nb
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活动推荐：光合组织2025人工智能创新大会邀您报名
欢迎报名参加。
