数据科学和人工智能如何推动智慧城市目标

数据科学和人工智能如何推动智慧

数据科学和人工智能(DSAI)正在改变数字领域。且随着DSAI能力变得越来越先进，组织需要重新思考其运营，并为自己配备相关的数字敏锐度。...
人工智能和自动化：为商业及其他领域的未来赋能

人工智能和自动化：为商业及其他领

随着人工智能和自动化技术的不断改进，它们在推动基于数据的新兴行业增长方面将变得更加重要。...
对机器学习数据集的深刻解读

对机器学习数据集的深刻解读

用AI和机器学习(ML)在机器中模拟人类智能是可能的。这些模拟允许它们在没有太多人类帮助的情况下完成各种任务。如果公司要开发更高效、更新的AI和ML模型，它们需要精确的训练数据。
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三个必备的数据中心安全实践

三个必备的数据中心安全实践

对于大多数企业来说，数据中心安全是一个多维度、多层次的问题。数据中心是企业的“皇冠上的宝石”，无论它们是托管在内部、托管或托管在同一地点的设施中，还是托管在企业拥有的异地数据中心或云上。它们包含支持公司运营的重要信息，并为做出明智的业务决策提供背景。
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2022年对话式人工智能的终极指南

2022年对话式人工智能的终极指南

人工智能多年来一直在进化，并且变得越来越有价值。因此，许多企业现在都在投资人工智能。人工智能被企业用来改善客户体验以及在公司工作的员工。人工智能不仅减少了客户获得帮助所需的时间，特别是人工智能可以快速处理的事情。
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人工智能如何帮助克服劳动力管理挑战

人工智能如何帮助克服劳动力管理

管理员工从来都不容易。不幸的是，随着混合数字工作模式和零工经济的兴起，这在过去几年里变得更加复杂。随着越来越多的人不断离职以寻求更高的工资、福利和灵活性，员工流动率越来越高，这加剧了这些挑战。
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当人工智能变得有创造力时:这值得关注吗？

当人工智能变得有创造力时:这值

几十年来，机器人一直和人类一起工作。例如，在汽车行业，他们一直是最精确可靠的焊工和油漆工。传统上，坐在一个地方一遍又一遍地做同样的事情是自动化的最佳时机。但是，随着计算的爆炸，机器人现在可以理解如何完成更复杂、更微妙的任务。
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人工智能治理:企业的风险、法规和趋势

人工智能治理:企业的风险、法规

在企业中，从人工智能中获得高质量的结果伴随着许多重要的任务，但它们都归结为一件事:数据。你如何处理你的数据?您如何保护客户的隐私?在你的数据和人工智能实践中，你需要遵守哪些新的规则和规定?
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2023年5大人工智能应用一览

2023年5大人工智能应用一览

通过查看五个现实生活中的人工智能应用，探索人工智能训练数据公司如何帮助人工智能在各种工业和商业运营中的集成。
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探索端到端加密消息传递和企业

探索端到端加密消息传递和企业

如今，端对端加密消息传递选项已广泛应用。这些解决方案如何融入企业it和安全战略?
消息平台通常提供加密;但并不是所有的都提供“端到端加密”
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