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AI賦能數(shù)據(jù)科學(xué)可不能少了它

ss ? 來源:阿明觀察 ? 作者:阿明觀察 ? 2020-10-16 12:03 ? 次閱讀
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不知道從什么時候開始,我們就早已邁入了AI時代。

他們說,進(jìn)入這個新時代的標(biāo)志就是電商服務(wù)、智能零售、工業(yè)制造、智能醫(yī)療、智能交通、智能農(nóng)業(yè)、城市安全等百行百業(yè)無不開始AI化。

在電商服務(wù)領(lǐng)域,通過海量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí),AI技術(shù)可實現(xiàn)貨物自動識別、貨物自動分類,優(yōu)化貨物管控的流程,有效提升物流基地的管控效率。

在智能零售領(lǐng)域,比如無人售賣商店、無人售賣機(jī),通過人臉識別技術(shù),借助背后大量的人工智能算法,以及大數(shù)據(jù)與高性能設(shè)備的支撐,實現(xiàn)了消費(fèi)者現(xiàn)場拿貨品進(jìn)行自動結(jié)算。

在智能生產(chǎn)線領(lǐng)域,智能化工廠應(yīng)用AI后,可以自動監(jiān)測到工業(yè)制造品的殘缺點(diǎn),并進(jìn)行標(biāo)注,有助于提升工業(yè)制造的良品率。

在智能醫(yī)療領(lǐng)域,依托于大數(shù)據(jù)的AI技術(shù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析醫(yī)療圖像,可以實現(xiàn)快速診斷、癌癥篩查。

在智能交通領(lǐng)域,特別是自動駕駛方面,已經(jīng)貼近大家的生活,AI被充分用于道路識別,便于提升駕駛的安全性。

在智能農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,AI應(yīng)用對農(nóng)作物成熟度識別、病蟲害維護(hù)等帶來便利。

在城市安全領(lǐng)域,AI+人臉識別方案助力智慧城市建設(shè),提升智慧城市治理能力,帶來更好的城市安全。

值得注意的是,在AI應(yīng)用普及上,行業(yè)創(chuàng)新精彩紛呈,同時也帶來了大家對AI投資的重視。據(jù)相關(guān)報告顯示,在未來三年,85%的CIO(首席信息官)將在未來3年內(nèi)投資AI。數(shù)據(jù)科學(xué)家們依托大數(shù)據(jù),通過AI加速器建立數(shù)據(jù)模型和算法,從而賦能百行百業(yè)的行業(yè)智能化進(jìn)程。

其中,數(shù)據(jù)科學(xué)得以廣泛發(fā)展,自然少不了AI的助力,更少不了來自新型基礎(chǔ)架構(gòu)技術(shù)、算力發(fā)展的貢獻(xiàn)。

數(shù)據(jù)科學(xué)的AI實現(xiàn),這件利器不可少

隨著云計算的發(fā)展,在云上實現(xiàn)AI應(yīng)用也成為現(xiàn)實。不過也有不少重點(diǎn)行業(yè)企業(yè)自己部署AI服務(wù)器集群,實現(xiàn)自己需要的AI處理工作。也有一部分用戶采用PC來做一些AI簡易工作。當(dāng)然也有采用數(shù)據(jù)科學(xué)工作站來完成一系列AI事務(wù)處理。

云、服務(wù)器、PC、數(shù)據(jù)科學(xué)工作站,對于數(shù)據(jù)科學(xué)的AI實現(xiàn),用戶到底選擇哪一個更加經(jīng)濟(jì)、高效和易用?

要做這樣一個選擇之前,需要對實現(xiàn)現(xiàn)代人工智能有一個清晰的認(rèn)知。

對此,戴爾科技集團(tuán)專業(yè)工作站產(chǎn)品經(jīng)理汪志軍分析認(rèn)為,當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代,人工智能之所以很快發(fā)展起來,其主要靠三個基礎(chǔ)條件相互給力。即大數(shù)據(jù)、算法、強(qiáng)大的基礎(chǔ)架構(gòu)與算力。

不管是深度學(xué)習(xí)還是機(jī)器學(xué)習(xí),其最終實現(xiàn)都需要經(jīng)歷一個過程。

首先是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)備過程其實最花時間,可能要占到整個人工智能開發(fā)里面80%到90%的時間。數(shù)據(jù)采集完成還需要做清理,進(jìn)行分類、標(biāo)識,這需要要大量的人力物力。當(dāng)然,也有一些數(shù)據(jù)科學(xué)家可以通過算法來進(jìn)行快速分配。其次就是AI訓(xùn)練,需要采用高性能設(shè)備,如工作站、服務(wù)器來實現(xiàn)。最后就是模型部署。

可見,AI的實現(xiàn)通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型開發(fā)和訓(xùn)練、以及模型部署三個階段,整個過程對平臺的算力有很高的要求。普通PC無法滿足數(shù)據(jù)量龐大的AI項目對設(shè)備算力和穩(wěn)定性的需求。當(dāng)收集的數(shù)據(jù)越來越多元,算法強(qiáng)度越來越高時,只有服務(wù)器、云端以及數(shù)據(jù)科學(xué)工作站可以提供對AI的技術(shù)支持。

況且工作站對處理能力、穩(wěn)定性、可靠性、安全性、可擴(kuò)展性、可管理性等方面的要求遠(yuǎn)高于普通商用電腦。IDC分析認(rèn)為,工作站區(qū)別于普通商用電腦的關(guān)鍵在于工作站具備了三大特性,即:廣泛的軟件認(rèn)證、強(qiáng)大的計算能力和出色的穩(wěn)定性。

為此,普通PC在這個層面首先就可能被用戶pass掉了。

那么,云平臺和服務(wù)器又如何呢?

俗話說,沒有比較就沒有鑒別,沒有鑒別就沒有更好的選擇。

相較于工作站來說,在云平臺和服務(wù)器上計算價格更加高昂,特別是向云平臺上傳海量數(shù)據(jù)時往往也需要漫長的時間,況且云平臺的帶寬資源并不是免費(fèi)的而是按照流量收費(fèi),其網(wǎng)絡(luò)傳輸成本不菲。同時AI服務(wù)器的設(shè)備成本也比工作站昂貴。

顯然,不是所有AI開發(fā)、深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用都適合部署在云或服務(wù)器上,因為設(shè)備成本、網(wǎng)絡(luò)帶寬傳輸成本的挑戰(zhàn),工作站可以帶來在AI、深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理上更好的經(jīng)濟(jì)成本。不過,成本也只是數(shù)據(jù)科學(xué)在AI實現(xiàn)上的用戶選擇之一。不僅成本優(yōu)勢,在AI項目的開發(fā)和部署階段,數(shù)據(jù)科學(xué)工作站的優(yōu)勢更明顯。

◆優(yōu)勢一,實現(xiàn)了靈活辦公。數(shù)據(jù)科學(xué)工作站可以靈活支持用戶隨時隨地的辦公需求,不必前往服務(wù)器環(huán)境進(jìn)行訪問。

◆優(yōu)勢二,數(shù)據(jù)本地化訪問。不少用戶非常關(guān)心的數(shù)據(jù)本地化問題,數(shù)據(jù)科學(xué)工作站一直為本地化部署方式,強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)本地化管理,輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)的本地訪問和修改。不用擔(dān)心數(shù)據(jù)在云上云下中產(chǎn)生傳輸成本。

◆優(yōu)勢三,設(shè)備按需配置。針對開發(fā)人員的不同需求,可以對數(shù)據(jù)科學(xué)工作站在處理器、圖形加速器、內(nèi)存、硬盤、顯示器等硬件方面,進(jìn)行按需配置,更具個性化,利于滿足用戶的AI不同應(yīng)用需求。

◆優(yōu)勢四,開發(fā)軟件按需安裝。用戶不僅可以在試驗階段,自行自由試驗,而且對于容器開發(fā)包或平臺軟件,也可以輕松裝載自由按照需求安裝。

◆優(yōu)勢五,AI應(yīng)用軟件按需迭代。用戶可以根據(jù)自己的AI應(yīng)用需要,對數(shù)據(jù)科學(xué)工作站在算法、模型等方面進(jìn)行隨意迭代或修改,便于提供更加貼身的AI應(yīng)用支持。

六大優(yōu)勢凸顯,使得數(shù)據(jù)科學(xué)工作站對于用戶數(shù)據(jù)科學(xué)的AI實現(xiàn)來說,就顯得更為經(jīng)濟(jì)、高效和易用。

工欲善其事,必先利其器。因而,在AI助力下的數(shù)據(jù)科學(xué),不斷深入各行各業(yè),必然少不了數(shù)據(jù)科學(xué)工作站這件好“利器”。

23年造“器”,戴爾數(shù)據(jù)科學(xué)工作站“器宇不凡”

到如今,在工作站領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展中,戴爾已經(jīng)堅守了23年多。堅持不懈,創(chuàng)新不止。

從1997年發(fā)布第一款工作站產(chǎn)品,到現(xiàn)在戴爾已經(jīng)推出了覆蓋用戶多樣化需求的移動工作站、機(jī)架式工作站、塔式工作站和工作站一體機(jī)。

23年造器,實屬罕見,戴爾數(shù)據(jù)科學(xué)工作站到底有著怎樣的“器宇不凡”呢?

一是·強(qiáng)算力

一方面,戴爾Precision工作站擁有廣泛的產(chǎn)品線,以及專門針對數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站,采用英特爾CPU+NVIDIA GPU芯片強(qiáng)大算力來支撐數(shù)據(jù)的分析。包括擁有強(qiáng)大計算性能和GPU顯卡的7000系列高端移動工作站、支持多GPU顯卡的Precision 5820塔式工作站以及超強(qiáng)性能與可擴(kuò)展性的7000系列塔式工作站和機(jī)架工作站。

另一方面,戴爾工作站從電源到散熱的設(shè)計都能更極致地優(yōu)化高端GPU性能,因此擁有更強(qiáng)的算力。對于用戶來說,配備戴爾塔式工作站,既擁有了強(qiáng)大GPU算力,又能享受到工作環(huán)境的靜音,也不用放在機(jī)房里,使用更加靈活。

如Precision 7550和Precision 7750移動工作站可選英特爾至強(qiáng)處理器、NVIDIA RTX5000專業(yè)顯卡,Precision 7540移動工作站采用第九代英特爾處理器、NVIDIA Quadro RTX顯卡,擁有業(yè)界突出的高性能。同時,配備了全新Dell Precision Optimizer高級版的AI性能優(yōu)化軟件。

二是·強(qiáng)性能

戴爾Precision工作站針對高端GPU做了相應(yīng)的散熱和主板優(yōu)化,采用高性能顯卡支持多個同步計算和模型,使交易商和分析師能夠運(yùn)行速度更快的軟件。

戴爾Precision數(shù)據(jù)科學(xué)工作站搭載企業(yè)級高性能專業(yè)組件和NVIDIA GPU,其硬件加速的速度比普通CPU快一個數(shù)量級,大大節(jié)省了數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練模型的時間。

戴爾Precision數(shù)據(jù)科學(xué)工作站搭載NVIDIA Quadro RTX GPU,并支持預(yù)裝 NVIDIA CUDA-X AI加速數(shù)據(jù)科學(xué)軟件資源合集,以及支持快速部署帶容器的人工智能框架,大力加速人工智能計算。

采用多通道散熱設(shè)計,散熱性能和靜音效果更佳,可使整個系統(tǒng)在繁重工作負(fù)載下更安靜地工作。比如戴爾Precision 7820/7920塔式工作站采用FlexBay和多通道散熱設(shè)計,對IO吞吐有著更好表現(xiàn),對整體性能提升帶來很好幫助。

FlexBay設(shè)計不僅對工作站性能帶來好處,同時支持多個SATASAS驅(qū)動器或者更多的M.2或U.2 PCIe NVMe固態(tài)硬盤,因為M.2和U.2 PCIe NVMe固態(tài)硬盤具備熱插拔功能,所以這樣的設(shè)計可以讓用戶無需關(guān)閉工作站也可以拔掉SSD盤,讓工作方式更為靈活。

三是·強(qiáng)穩(wěn)定

對于任何一個數(shù)據(jù)科學(xué)的AI實現(xiàn)來說,穩(wěn)定壓倒一切。算力再強(qiáng),性能再好,更需要更強(qiáng)的穩(wěn)定支撐。

戴爾Precision工作站配備對數(shù)據(jù)科學(xué)極為重要的錯誤檢查和糾正ECC內(nèi)存,防止在軟件、數(shù)據(jù)調(diào)用或是大數(shù)據(jù)并行計算時出現(xiàn)藍(lán)屏或數(shù)據(jù)讀取失敗。

同時,戴爾自身的專利技術(shù)智能糾錯內(nèi)存(RMT),可以進(jìn)一步防止因為硬件問題導(dǎo)致的內(nèi)存錯誤。在硬件出現(xiàn)故障的時候,工作站主板上的一個芯片可以自動屏蔽硬件壞掉的部分,讓內(nèi)存繼續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行,減少宕機(jī)時間。

四是·強(qiáng)兼容

任何用戶都不情愿為系統(tǒng)或軟件的兼容性上花費(fèi)時間,因而數(shù)據(jù)科學(xué)家在做AI項目時,工作站的兼容性往往是重要的考量要素。

目前,戴爾數(shù)據(jù)科學(xué)工作站擁有AI平臺、操作系統(tǒng)、開發(fā)包以及廣泛的軟件認(rèn)證。工作站自帶的智能調(diào)優(yōu)軟件Dell Optimizer,可以根據(jù)用戶使用習(xí)慣自動調(diào)優(yōu)常用軟件,提升性能,讓系統(tǒng)運(yùn)行更加流暢、穩(wěn)定。強(qiáng)大的兼容性,這也是戴爾數(shù)據(jù)科學(xué)工作站贏得用戶享受到更好AI體驗的基礎(chǔ)。

五是·強(qiáng)易用

算力強(qiáng)、性能強(qiáng)、穩(wěn)定強(qiáng)、兼容強(qiáng),什么都強(qiáng),但是如大型機(jī)那樣使用復(fù)雜的話,也必然很難得到百行百業(yè)的應(yīng)用普及。

為此,通過與NVIDIA及操作系統(tǒng)和人工智能開發(fā)平臺的廠家合作,戴爾Precision數(shù)據(jù)科學(xué)工作站在出廠前就經(jīng)過硬件配置和系統(tǒng)預(yù)裝載。采用了NVIDIA技術(shù)的戴爾Precision數(shù)據(jù)科學(xué)工作站配備NVIDIA Quadro RTX GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI加速數(shù)據(jù)科學(xué)軟件資源合集,包括如RAPIDS、TensorFlow、PyTorch和Caffe等AI開發(fā)軟件,讓現(xiàn)代計算應(yīng)用從NVIDIA GPU的計算平臺中受益。任何用戶都可以開箱即用,隨時進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)備和AI開發(fā)。

強(qiáng)易用,解決了之前工作站配備一套新的AI平臺費(fèi)時費(fèi)力的問題,為數(shù)據(jù)科學(xué)家們爭取了大量可用于工作研究的寶貴時間。

當(dāng)前,在新基建的大趨勢下,來自5G、特高壓、城際交通、新能源、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)多個領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展,對工作站帶來了新需求。不僅強(qiáng)調(diào)工作站的強(qiáng)大算力,而且還非常重視支持AI程序開發(fā)和應(yīng)用的AI算力,以及高效渲染和實時仿真分析的圖形圖像處理能力,同對這一切運(yùn)行的穩(wěn)定可靠性也有著更高要求。

戴爾數(shù)據(jù)科學(xué)工作站以其強(qiáng)算力、強(qiáng)性能、強(qiáng)穩(wěn)定、強(qiáng)兼容、強(qiáng)易用的能力,全面賦能數(shù)據(jù)科學(xué)的AI實現(xiàn),助力數(shù)據(jù)科學(xué)家獲得數(shù)據(jù)的真價值。幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家從海量的數(shù)據(jù)中獲得商業(yè)洞察,將數(shù)據(jù)價值應(yīng)用到改善生活、社會以及整個大環(huán)境,提升數(shù)據(jù)科學(xué)家們的研究和科學(xué)探索能力。

用戶最為關(guān)心的兩個問題,戴爾Precision如何應(yīng)對?

雖然戴爾可以為用戶提供強(qiáng)算力、強(qiáng)性能、強(qiáng)穩(wěn)定、強(qiáng)兼容、強(qiáng)易用的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站,但是對于用戶來說,有兩個問題尤為關(guān)注。

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一是,ECC內(nèi)存基本上成了戴爾Precision工作站標(biāo)配,目前來看,ECC對工作站性能影響如何?在性能和穩(wěn)定性之間,戴爾Precision工作站如何實現(xiàn)技術(shù)權(quán)衡?

二是,工作站的處理能力與穩(wěn)定性固然重要,但安全性也必不可少。特別是做數(shù)據(jù)科學(xué)研究的用戶,數(shù)據(jù)早已成為了根本。戴爾Precision工作站在安全性的設(shè)計與考慮上,又是如何考慮的呢?

針對第一個問題,戴爾科技集團(tuán)商用終端解決方案資深工程師黃亮分析指出,對于傳統(tǒng)的圖形工作站和視頻工作站來說,更強(qiáng)調(diào)顯示這個方面的優(yōu)化。但對于數(shù)據(jù)科學(xué)工作站來說,自然對AI計算的要求會更高一些。

其一,通常來講,越是計算密集的任務(wù),其內(nèi)存占用量會越大,內(nèi)存的吞吐量也越大,一旦某個數(shù)據(jù)位出錯,就會導(dǎo)致程序的結(jié)果錯誤或者崩潰的情況發(fā)生。所以,NVIDIA的高端GPU如Tesla和Quadro都支持ECC,畢竟計算密集型的應(yīng)用會對ECC的要求會更高。

其二,ECC對性能會有一點(diǎn)影響。比如顯卡開啟ECC后,其容量會有一點(diǎn)損失,但對系統(tǒng)內(nèi)存不會有影響。對于需要更高可靠性的用戶來說,消耗一點(diǎn)顯存容量換來更好的可靠性也是值得,況且內(nèi)存、顯存都會有配置冗余。

實際上,在石油、天然氣、電力、工業(yè)制造等行業(yè)領(lǐng)域,其設(shè)計人員、研發(fā)人員需要長時間運(yùn)行工作站,少則幾個小時,多則7×24小時不停機(jī),穩(wěn)定性就顯得尤其重要。如果工作站配置了ECC功能,那么就可以避免一些問題發(fā)生保障應(yīng)用軟件的可靠運(yùn)行。

由此,在性能與穩(wěn)定性之間,戴爾Precision科學(xué)工作站構(gòu)建了強(qiáng)大的“平衡術(shù)”。

針對第二個問題,戴爾科技集團(tuán)專業(yè)工作站產(chǎn)品經(jīng)理汪志軍分析指出,諸如影視制作、廣告創(chuàng)意、醫(yī)藥研發(fā)、制造設(shè)計等領(lǐng)域,有著知識產(chǎn)權(quán)的嚴(yán)格要求,對安全有著共同的重視。

一方面,戴爾針對用戶安全性需求高的領(lǐng)域,提供機(jī)架式Precision科學(xué)工作站與之匹配。

比如有部分用戶,將機(jī)架式工作站部署在數(shù)據(jù)中心,借助Precision機(jī)架式工作站的遠(yuǎn)程登錄卡配件,打造卓越的遠(yuǎn)程工作站體驗。同時前端的研發(fā)人員、設(shè)計人員在工作站平臺上只能進(jìn)行研發(fā)工作,無法通過拷貝數(shù)據(jù)、拔掉硬盤去非工作站平臺做研發(fā)和設(shè)計,這極大保護(hù)了相關(guān)用戶的安全性。

另一方面,從產(chǎn)品設(shè)計上去考慮工作站的安全性。針對一部分安全性要求高的用戶需要,戴爾Precision工作站支持硬盤鎖、機(jī)箱鎖、密碼鎖,以及帶有開箱記錄或開箱報警的設(shè)計。

此外,在全新戴爾Precision工作站里面,還設(shè)計了不同方式的安全功能,如登陸的人臉識別、開機(jī)的指紋識別,智能讀卡的身份識別等,通過多種路徑和方式,來保障工作站用戶日常的安全性。

由此,在保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)上,戴爾進(jìn)一步強(qiáng)化了Precision工作站的安全性價值。

可見,工作站用戶最為關(guān)心的這兩個問題,也成為了戴爾長期的堅持與努力的方向。

面向未來,戴爾在行動

數(shù)據(jù)科學(xué)工作站畢竟只是提供了適合數(shù)據(jù)科學(xué)的AI實現(xiàn)平臺,最終要在百行百業(yè)中實現(xiàn)智能化升級,離不開產(chǎn)學(xué)研的體系打造。

目前,戴爾科技集團(tuán)目前在中國已與10所雙一流大學(xué)共同設(shè)立了創(chuàng)客聯(lián)合實驗室,參與了幾十所大學(xué)的產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目,連續(xù)4年獲得教育部最佳合作伙伴獎。

近期,戴爾科技集團(tuán)與復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合更開發(fā)了全國首個人工智能、自動駕駛線下實踐課。課程匯集眾多技術(shù)、行業(yè)專家,聚焦AI技術(shù),手把手教學(xué)生從實操出發(fā),聯(lián)結(jié)自動駕駛基本理論框架和流程,打造沉浸式教學(xué)體驗,踐行產(chǎn)學(xué)研深度結(jié)合,幫助高校學(xué)子連接AI、大數(shù)據(jù)等前沿科技。

面向中國的數(shù)據(jù)科學(xué)未來,戴爾科技集團(tuán)憑借自身的實力與能力,正在與產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴、用戶、科研院校協(xié)同發(fā)展,共同推進(jìn)AI賦能數(shù)據(jù)科學(xué),助力改善我們的生活、社會以及整個大環(huán)境的方方面面。

責(zé)任編輯:xj

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    AI開發(fā)與部署的復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在算法設(shè)計層面,更依賴于底層基礎(chǔ)設(shè)施的支撐能力。RAKsmart服務(wù)器憑借其高性能硬件架構(gòu)、靈活的資源調(diào)度能力以及面向AI場景的深度優(yōu)化,正在成為企業(yè)突破算力瓶頸、加速AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵工具。那么,
    的頭像 發(fā)表于 04-30 09:22 ?272次閱讀

    在線研討會 AI鋰鐵電池,開啟智能儲新時代

    AI鋰鐵電池的奧秘,帶您探索智能儲的未來!研討會核心要點(diǎn)1.鋰鐵電池:未來UPS電源的主角在未來的AI伺服器中,UPS電源的選擇將以安
    的頭像 發(fā)表于 04-15 16:33 ?343次閱讀
    在線研討會 <b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>賦</b><b class='flag-5'>能</b>鋰鐵電池,開啟智能儲<b class='flag-5'>能</b>新時代

    服務(wù)管理中的AI應(yīng)用:Jira Service ManagementIT運(yùn)維、員工支持及HR服務(wù)管理

    Jira Service Management全新AI功能來了!十大超能力,你的IT運(yùn)維、員工支持和HR服務(wù)管理:自動關(guān)聯(lián)歷史事件,撰寫分析報告,隨時隨地答疑......體驗升級,效率更升級!
    的頭像 發(fā)表于 03-13 10:42 ?435次閱讀
    服務(wù)管理中的<b class='flag-5'>AI</b>應(yīng)用:Jira Service Management<b class='flag-5'>賦</b><b class='flag-5'>能</b>IT運(yùn)維、員工支持及HR服務(wù)管理

    HarmonyOS 應(yīng)用開發(fā)套件:鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)的 “神助攻”

    開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)、核心理念與解決方案。 學(xué)習(xí)與評估階段:學(xué)、練、考一體,掌握開發(fā)技能   在學(xué)習(xí)與評估階段,套件從學(xué)、練、考三大維度為開發(fā)者科學(xué)定制學(xué)習(xí)路徑。其不僅提供了豐富多樣的視頻課程資源,還配備
    發(fā)表于 02-17 16:37

    AI邊緣網(wǎng)關(guān):開啟智能時代的新藍(lán)海

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,AI與邊緣計算的結(jié)合正掀起一場深刻的產(chǎn)業(yè)變革。邊緣網(wǎng)關(guān)作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁,在AI技術(shù)的加持下,正從簡單的數(shù)據(jù)采集傳輸節(jié)點(diǎn),進(jìn)化為具備智能決策能力的邊緣計算單元
    發(fā)表于 02-15 11:41

    NVIDIA RAPIDS cuDF如何AI加速數(shù)據(jù)科學(xué)

    隨著 AI 正幫助各行各業(yè)推動創(chuàng)新和提高效率,基于海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練各種模型是充分發(fā)揮 AI 應(yīng)用潛力的必經(jīng)之路,正因如此,數(shù)據(jù)科學(xué)家們
    的頭像 發(fā)表于 01-24 09:26 ?613次閱讀

    云知聲入選2024年度中關(guān)村科學(xué)城人工智能全景典型案例

    日前,2024中國人工智能大會在北京隆重舉行。會上,一系列重磅成果相繼發(fā)布,其中包括《北京人工智能產(chǎn)業(yè)白皮書(2024)》、《2024年度中關(guān)村科學(xué)城人工智能全景典型案例》以及超節(jié)點(diǎn)算力集群創(chuàng)新
    的頭像 發(fā)表于 12-24 10:27 ?607次閱讀

    西湖大學(xué):科學(xué)家+AI,科研新范式的樣本

    北京2024年12月11日?/美通社/ -- 今年的諾貝爾獎,將AI推到了科學(xué)舞臺的中央,標(biāo)志著AI科學(xué)研究中的重要地位得到了認(rèn)可,也體現(xiàn)了學(xué)科交叉
    的頭像 發(fā)表于 12-12 15:59 ?586次閱讀
    西湖大學(xué):<b class='flag-5'>科學(xué)</b>家+<b class='flag-5'>AI</b>,科研新范式的樣本

    華為云徐峰:AI 應(yīng)用現(xiàn)代化,加速軟件生產(chǎn)力躍升

    2024 年 9 月 19 日,在華為全聯(lián)接大會 2024 的“AI 應(yīng)用現(xiàn)代化,加速軟件生產(chǎn)力躍升”論壇上,華為云 PaaS 服務(wù)產(chǎn)品部部長徐峰發(fā)表了主題演講,介紹了未來應(yīng)用智能化演進(jìn)趨勢
    的頭像 發(fā)表于 10-14 09:45 ?957次閱讀
    華為云徐峰:<b class='flag-5'>AI</b> <b class='flag-5'>賦</b><b class='flag-5'>能</b>應(yīng)用現(xiàn)代化,加速軟件生產(chǎn)力躍升

    AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》第6章人AI與能源科學(xué)讀后感

    幸得一好書,特此來分享。感謝平臺,感謝作者。受益匪淺。 在閱讀《AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》的第6章后,我深刻感受到人工智能在能源科學(xué)領(lǐng)域中的巨大潛力和廣泛應(yīng)用。這一章詳細(xì)
    發(fā)表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》第4章-AI與生命科學(xué)讀后感

    了傳統(tǒng)學(xué)科界限,使得科學(xué)家們能夠從更加全面和深入的角度理解生命的奧秘。同時,AI技術(shù)的引入也催生了一種全新的科學(xué)研究范式,即數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式,這種范式強(qiáng)調(diào)從大量
    發(fā)表于 10-14 09:21

    AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》第二章AI for Science的技術(shù)支撐學(xué)習(xí)心得

    人工智能在科學(xué)研究中的核心技術(shù),包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些技術(shù)構(gòu)成了AI for Science的基石,使得AI能夠處理和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集,從而發(fā)現(xiàn)隱藏在
    發(fā)表于 10-14 09:16

    AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得

    如何激發(fā)科學(xué)家的創(chuàng)新思維。AI不僅僅是工具,更是一種思維方式,鼓勵我們跳出傳統(tǒng)框架,以數(shù)據(jù)為驅(qū)動,探索未知。這種思維方式的轉(zhuǎn)變,不僅促進(jìn)了科學(xué)
    發(fā)表于 10-14 09:12

    名單公布!【書籍評測活動NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新

    大力發(fā)展AI for Science的原因。 第2章從科學(xué)研究底層的理論模式與主要困境,以及人工智能三要素(數(shù)據(jù)、算法、算力)出發(fā),對AI for Science的技術(shù)支撐進(jìn)行解讀。
    發(fā)表于 09-09 13:54