数据科学中的 AI 应用:优化数据处理,提高工作效率与应对未来
导读随着人工智能技术的迅猛发展,特别是大语言模型的爆发式增长,AI 已经开始深入影响数据科学工作的各个方面。本文将由 Snap 公司 Core Data Science 组数据科学家徐萌老师,从数据科学家的日常工作出发,探讨如何利用 AI 技术优化数据处理流程
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谷歌年初曾宣布将在 YouTube 上启用机器学习技术,判断用户的真实年龄,以识别伪造出生日期的行为。该平台今日更新说明文件,进一步收紧规定,准备对直播内容实施新的年龄限制。
国家知识产权局信息显示,浙江鸿程计算机系统有限公司申请一项名为“基于机器学习算法的药品检验数据分析方法”的专利,公开号CN120197824A,申请日期为2025年03月。
现在企业数字化转型已经成为未来发展的核心观点,对于大多数企业而言,如何在这场科技升级过程中不被甩下,是关乎企业能否生存下去的关键因素。很多企业在数字化转型过程中面临诸多挑战,其中一个重要方面便是未能充分发挥数据的价值,实现数据驱动决策。今天,我们就来深入探讨数
在上一篇技术分享中,我们探讨了通过Python辅助进程实现Go语言机器学习推理的方案。但在追求纯粹性与效率的工程实践中,摆脱Python依赖成为更高阶的目标。本文将基于OpenXLA技术栈,深度解析如何通过GoMLX库实现纯Go语言的机器学习全流程,覆盖模型定
最新数据显示腾讯算法大赛已有超3600人、共计900多支队伍报名。“算力”是选手们最关心的问题,甚至考虑自行租卡参赛。腾讯对此紧急回应,会提供充足资源,也确保所有选手公平竞争,靠技术实力一较高下。
最新数据显示腾讯算法大赛已有超3600人、共计900多支队伍报名。“算力”是选手们最关心的问题,甚至考虑自行租卡参赛。腾讯对此紧急回应,会提供充足资源,也确保所有选手公平竞争,靠技术实力一较高下。
在计算材料学研究领域,精确预测材料的声子谱和热力学性质对于理解材料本征特性具有重要意义。今天我将重点介绍如何整合第一性原理计算软件 VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)和声子计算工具 Phonopy,构建一套完整的
近日,PCI-SIG正式揭晓了PCIe 7.0规范,这一里程碑式的进展标志着数据传输速率跃升至前所未有的128GT/s,为AI、机器学习、800G以太网、云计算及量子计算等前沿数据密集型应用铺设了坚实的道路。
PCI-SIG宣布正式发布PCIe 7.0规范,这一新规范将传输速率提升至128GT/s,为下一代AI、机器学习、800以太网、云计算和量子计算等数据驱动型应用提供了强大的支持。
同事张口闭口“大模型微调”、“Agent工作流”,你微笑点头,却偷偷打开百度;
重症医学数据库(MIMIC)是由计算生理学实验室开发的公开数据集,其中包括与数千个重症监护病房入院相关的去识别化健康数据,致力于推动临床信息学、流行病学和机器学习的研究。
本文指出现在计算机学科上空存在模型不可解释性和人工智能幻觉两朵“乌云”,迫使科学界重新思考“可解释性”和“理解”的定义。这不仅是技术挑战,更是理论革命的契机,可能颠覆人类对计算本质的理解。未来应通过跨学科合作和人机协同开辟计算机科学的新疆域,让非形式化的“可有
数字世界正处于一场变革的风口浪尖,其中一个主要的推动力来自于网络系统和边缘计算的集成。这种转变超越了传统的数据处理方法,实现了更高效、更实时的决策。
知识图谱融入AI解决方案后,将带来诸多优势。这些优势涵盖互操作性、查询功能等技术改进以及可解释性、可信度、减少开发工作量等更高层次的关注点。本文概述了知识图谱的主要优势,以及它如何补充机器学习模型,助力打造更值得信赖的 AI。
选取2016年以来的月度数据进行研究发现,以OMO利率、CPI、社融-M2为基础的三因子模型可以从线性角度对10Y国债进行描述,且拟合优度较高(=0.84)。模型排除了多重共线性、异方差等问题。
在工程领域,AI 同样掀起了巨大的波澜。就拿设计环节来说,以前工程师们熬夜手绘草图、用软件一点点建模,现在一些 AI 设计工具,输入几个关键参数和要求,就能快速生成初步设计方案,不仅效率高,还能提供多种创意。在施工阶段,AI 通过传感器和数据分析,可以实时监测
想象一下,如果生命中的每一个蛋白质(protein)都能像电视开关一样,被你精准地开启或关闭,那将是怎样一番景象?作为生命机器的精密部件,蛋白质的功能是所有生物活动的基石。然而,长期以来,研究人员面临着一个巨大的挑战:如何在复杂的活体(in vivo)环境中,
国家知识产权局信息显示,三峡金沙江川云水电开发有限公司申请一项名为“基于随机森林机器学习的积雪产品去云方法及系统”的专利,公开号CN120070468A,申请日期为2025年02月。
国家知识产权局信息显示,龙南骏亚电子科技有限公司申请一项名为“一种基于机器学习的印刷电路板制造优化方法及系统”的专利,公开号CN120068758A,申请日期为2024年12月。