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机器学习等计算密集型技术的发展带来了高碳足迹，并加剧了气候变化。机除了快速增长之外，还有不断扩大的绿色人工智能工具和技术组合，以帮助抵消碳排放并提供更可持续的发展道路。根据微软和艾伦人工智能研究所，以及希伯来大学、卡耐基梅隆大学和人工智能社
毫无疑问，为训练人工智能或机器学习 (AI/ML) 收集真实数据既耗时又昂贵。而且，很多时候也充满了风险，但更常见的问题是数据太少或有偏见的数据可能会使企业组织误入歧途。但是，如果你可以生成新数据，即所谓的合成数据呢？这听起来不太可能，但这
预计 2022 年全球物联网传感器市场将达到 274 亿美元，而 2021 年为 218 亿美元。预计 2021-2022 年的同比增长率为 25.7%。人工智能、机器学习和连接性等技术的融合正在推动所有领域的增长。 5G 的不断部署和汽车
在人工智能（AI）和机器学习有望改善现代生活的许多方式中，影响公共交通的前景是重要的。与大流行初期相比，世界已经大不相同，世界各地的人们再次利用出行和交通系统进行工作、休闲和其他活动。在美国各地，包括公共汽车、地铁和私家车在内的传统公共交通
如何设计低功耗的物联网？
在智能手表、半自动驾驶汽车、健身追踪器等时代，不可否认物联网 (IoT) 几乎已经占据了我们生活的方方面面。 对即时一切的需求已达到历史最高水平，而且没有放缓的迹象。这些物联网设备的核心是普遍的云计算和机器学习过程，这些过程通过具有通过互联
自动化和机器技术（如人工智能和机器学习）的显着增长无疑为以组织带来了全新的规模和服务水平。 我们可能都期望人工智能的优势之一是有机会消除人为主导的偏见并改善对少数群体的歧视。然而，如果管理不善，人工智能可以通过在其算法中嵌入偏见来进一步强化
机器学习作为现代人工智能的最重要的发展之一，是一门多领域交叉学科，包含概率论、统计学、逼近论、凸分析等多门学科，主要用于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。今天将盘点十个机器学习的主流算法，看看小伙伴会哪个？1、线性回归线性回归是机器学
目前，机器学习和深度学习技术将在全球物联网市场人工智能中以 5.7% 的复合年增长率蓬勃发展。根据 Future Market Insights 的报告，2022 年全球物联网人工智能市场估计为 62 亿美元，预计到 2032 年将达到 1
工业4.0鼓励制造业使用机器学习、人工智能、云计算和工业物联网技术来改进工业流程、产品质量，并降低成本和上市时间。机器学习算法作为OEM的智能决策支持系统，适用于各种制造应用，例如：预测性维护、产品质量控制改进、机器异常检测、生产线监控、供
人工智能和机器学习可能在一开始就面临各种质疑，但一份新报告发现，在大流行之后，企业比以往任何时候都更加接受这项技术。事实上，员工和企业似乎都对 AI 和 ML 可以提供的东西持开放态度。参与这项由 Cloudera 进行的研究的许多决策者表
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