記事の紹介：機械学習は、将来性が最も高く、業界に最大の利益をもたらす人工知能の分野です。関連レポートによると、機械学習の市場規模は2025年までに967億米ドルに達すると予想されています。これは2018年の68億ドルと比較すると大幅な増加となる。今後数年間で、ビジネスを改善するために機械学習テクノロジーを選択する企業がますます増えていくでしょう。インダストリー 4.0 における機械学習 10 年前、産業部門のデジタル化プロセスを指すためにインダストリー 4.0 という用語が作られました。それ以来、IoT、ブロックチェーン、人工知能のあらゆる分野 (機械学習、ディープラーニング、コグニティブ インテリジェンスなど) などの先進テクノロジーの実装に取り​​組むこの分野の企業が増えています。業界における機械学習などのテクノロジーの応用には次のものがあります。

2023-04-13 コメント 0  1539

記事の紹介：今日、組織はこれまで以上に人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の可能性を信頼し、投資しています。 2022 年の IBM グローバル人工知能導入指数によると、企業の 35% が現在業務に AI を使用していると報告し、さらに 42% が AI を検討していると回答しました。一方、マッキンゼーの調査によると、回答者の56％が2021年に少なくとも1つの業務にAIを導入したと回答し、2020年の50％から増加した。しかし、AI への投資は、企業の収益に直接影響を与える真の ROI をもたらしますか? Domino Data Lab の最近の REVElate 調査によると、

2023-04-11 コメント 0  1179

記事の紹介：中国電子協会の 2023 年科学技術賞の受賞者リストが発表されましたが、今回はおなじみの人物、テンセントの Angel 機械学習プラットフォームを発見しました。大規模モデルの開発が急速に進んでいる現在の時代において、科学技術賞は機械学習プラットフォームの研究および応用プロジェクトに授与され、モデル トレーニング プラットフォームの価値と重要性が全面的に認められています。科学技術賞は、機械学習プラットフォーム プロジェクトの研究と応用を表彰するもので、特に大規模モデルの急速な開発という状況において、モデル トレーニング プラットフォームの価値と重要性を十分に認識しています。ディープラーニングの台頭により、大手企業は人工知能技術の開発における機械学習プラットフォームの重要性を認識し始めています。 Google、Microsoft、Nvidia などの企業は、加速するために独自の機械学習プラットフォームを立ち上げています。

2024-03-27 コメント 0  1280

記事の紹介：1. 青島コンピューター彫刻・加工 個々のニーズに対応でき、工芸品製造業界に好まれている技術的に進んだ加工方法が青島コンピューター彫刻・加工です。この技術は、コンピュータ支援設計と CNC 工作機械を使用して、さまざまな材料の高精度彫刻を実現し、企業に多くのメリットをもたらします。今日は、青島コンピューター彫刻加工に関連する内容を詳しく掘り下げていきます。青島コンピューター彫刻加工とは何ですか？青島コンピューター彫刻処理は、コンピューター支援設計ソフトウェアを使用して、設計グラフィックを工作機械のツール パスに変換する処理方法です。 CNC マシンを使用してカッターを制御し、材料の表面に目的のパターンや形状を彫り込みます。この加工方法は正確、効率的、柔軟であるため、さまざまなワークピースの製造が容易になります。青島コンピューター彫刻加工の利点 青島

2024-08-21 コメント 0  960

記事の紹介：2023-06-0814:35:38 著者: Song Junyi 高インフレと価格上昇に直面して、革新的な食品および飲料企業は、削減を達成するために人工知能 (AI)、より具体的には機械学習 (ML) に注目を集めています。コストがかかり、効率が向上します。応用 AI および ML ソリューションへの投資の増加は、サプライ チェーンがますます複雑かつ不安定になる環境において、食品および飲料企業が無駄を削減し、ビジネス プロセスを改善し、成長する市場の需要に応えるのに役立ちます。最も重要なことは、食品および飲料企業がクラウド上でデータ、分析技術、機械学習技術をインスタント サービスの形で取得し、より迅速に機械学習を開始し、市場機会をつかむことができることです。食品および飲料会社が応用 AI の研究を深め続ける中、データをクラウドでホスティングして視覚化する

2023-06-10 コメント 0  725

記事の紹介：自動化と人工知能 (AI) の急速な進歩により、労働力が再構築され、仕事の将来についての疑問が生じています。企業は、自動化された機器やデジタルプロセスを開発、管理、保守し、機械ではできない作業を行うための適切なスキルを備えた従業員を必要としています。再トレーニングは、取り残された従業員が新しいキャリアを見つけるのに役立ちます。競争の激しい雇用市場では、従業員が新しいスキルを学ぶことが重要です。この記事では、自動化と人工知能が雇用に与える影響、変化する雇用市場で必要とされるスキル、適応性と生涯学習の重要性について考察します。オートメーションの台頭: 変化する業界と職種 オートメーション テクノロジーは、製造や物流から顧客サービスやヘルスケアに至るまで、業界に革命をもたらしています。ロボット、機械学習アルゴリズム、人工知能システムはますます普及しています。

2023-06-07 コメント 0  1441

記事の紹介：ビジネスの世界では、知能ロボットの人気が高まっています。スマート ロボットには、効率の向上、精度の向上、費用対効果の向上など、いくつかの利点があります。高度なテクノロジーと組み合わせることで、エンタープライズ インテリジェント ロボティクスは導入上の課題を効果的に克服できます。近年、あらゆる業界の企業が、さまざまな業務を最適化するために、人工知能、機械学習、モノのインターネットなどの高度なテクノロジーに依存しています。現在、多くの企業がこれらの高度なテクノロジーをインテリジェントロボットと組み合わせて、自律性、インテリジェント性、適応性を高めています。企業向けのインテリジェントロボットが産業オートメーションの発展において重要な役割を果たしていると言っても過言ではありません。調査によると、88% 以上の企業が業務を最適化するためにインテリジェント ロボティクスへの投資を計画しています。インテリジェントロボットの人気が高まっている主な理由

2023-05-30 コメント 0  1191

記事の紹介：Visionpro デバイスを見たことがあっても、具体的にどのような機能があるのか​​はよくわからないユーザーも多いと思いますが、パフォーマンスという観点から見ると、このデバイスは依然として非常に豊富な機能を備えています。 VisionPro 機能の回答: 医療と健康、工業製造、天文学と地理学、音楽と芸術、その他の分野で広く使用できます 1. 医療と健康 1. 医師が低侵襲手術を実行し、手術の精度を向上させるのに役立ちます 2. 3. VisionPro 医療現場のニーズに応える構成とデザイン。 2. 工業生産 1. 組立、メンテナンス、品質管理など工業生産の現場で使用可能 2. VisionPro の機能と設計は精度と信頼性が高く、作業者の作業効率を高めることができます。

2024-01-03 コメント 0  514

記事の紹介：人工知能 (AI) とは一体何でしょうか?人工知能（Artificial Intelligence）、英語の略称はAIです。人間の知性をシミュレートし、拡張し、拡張するための理論、方法、技術、および応用システムを研究および開発する新しい技術科学です。機械、特にコンピューター システムによる人間の知的プロセスの模倣は人工知能と呼ばれ、エキスパート システム、自然言語処理、音声認識、マシン ビジョンなどは人工知能の代表的なアプリケーションです。人工知能はどのように機能するのでしょうか? AI に対する熱意が高まり続ける中、企業は自社の商品やサービスに AI がどのように組み込まれているかを示そうと躍起になっています。彼らが人工知能と呼ぶものは、通常、機械学習などの人工知能の 1 つのコンポーネントにすぎません。あ

2023-04-12 コメント 0  1626

記事の紹介：私たちは、スマートマシンとビッグデータ収集機能が世界の産業の重要な部分となる時代に急速に突入しつつあります。現在、ほとんどの高級住宅地や大企業で AIoT (モノのインターネット用人工知能) アプリケーションの影が見られます。メディアで宣伝されているほど普及していませんが、先進国では導入が急激に増加しています。モノのインターネットは、包括的な用語として、接続されたオブジェクトのネットワークを表します。人工知能アルゴリズムと機械学習機能を組み合わせると、IoT スマート デバイスが自身や他のシステムの経験に基づいて学習し、自己改善し、変化に適応することが期待できます。 AIoT (モノのインターネットのための人工知能) は、IoT インフラストラクチャと人工知能テクノロジーの統合です。 IoTと人

2023-04-25 コメント 0  1381

記事の紹介：AI は、進化するデジタル市場で競争力を維持することで、2023 年のビジネスをどのように変革しますか? AI は、現代のビジネスを、市場機会の特定、変化する労働力への適応、プロセスの最適化などのインテリジェンスを得るためにデータを使用するように変革します。 2023 年にはあらゆる企業が人工知能の使用を開始し、従業員の作業を簡素化し、効率を向上させ、効果的な労働時間管理を実現します。人工知能システムは、大量のラベル付きトレーニング データを分析してパターンと相関関係を特定することにより、将来の結果を予測するためによく使用されます。現在、機械学習は人工知能システムを開発するための主要な方法です。人工知能は一般に、人間の知性と創造性を代替するものではなく、補完するものであると考えられています。 2023 年の人工知能のトレンドは、ビジネスへの人工知能の適用を加速することです。

2023-04-07 コメント 0  1379

記事の紹介：人工知能は、従業員側と顧客側の両方で、企業の働き方、プロセス、製品、人々との関わり方を変えています。世界の人工知能ソフトウェア市場は、2022 年までに 20% 以上増加して 620 億米ドルに達すると予測されています。このデジタル化は、今日の破壊的な環境において、よりスマートで無駄がなく、よりコスト効率の高いビジネス運営を可能にし、より機敏なオペレーションを推進するため、あらゆる業界の企業の状況を変えています。これを念頭に置いて、人工知能テクノロジーが進化し続け、より多くのビジネスユースケースに浸透するにつれて、人工知能が将来どのような影響を与える可能性があるかを見てみましょう。企業計画への影響 あらゆる規模および複数の業界の企業が、ビジネス戦略の一部として人工知能を使用し続けているようです。一歩下がってジョイントを採用することで、

2023-05-05 コメント 0  1546

記事の紹介：企業が変化するビジネス ニーズに基づいてスケールアップおよびスケールダウンできるコンピューティング リソースとストレージ リソースを求めているため、クラウドの導入が劇的に増加しています。しかし、クラウド コンピューティングのコストと俊敏性の利点を考慮しても、別の導入モデル、つまりデータ ソースまたはその近くでコンピューティングが行われるエッジ コンピューティングへの関心が高まっています。新しいユースケース、特に現代のビジネスの成功に不可欠な革新的な人工知能や機械学習アプリケーションをサポートできます。この利点の可能性はデータにあると3人の産業技術専門家がMIT Technology Review主催のFuture Computeカンファレンスで述べた。具体的には、工場であれ、自動運転車であれ、

2023-04-08 コメント 0  1693

記事の紹介：多国籍データ インフラストラクチャ企業エクイニクスは、2018 年から機械学習テクノロジーを活用しています。彼らは、機械学習の確率モデルを使用して、潜在的な顧客がエクイニクス製品を購入する可能性を予測する取り​​組みに着手しました。このプログラムは、創業以来、エクイニクスに数百万ドルの収益貢献をもたらしており、エクイニクスが創業以来成長するにつれて、顧客の獲得と拡大を加速するためのチャネルパートナーへの依存も高まっています。そこで 2021 年、エクイニクスはリード プラットフォームを新たに見直し、セールス リードにデータ主導のアプローチを追加することでさらに進化させました。同時に、人工知能は、企業が特定の地域や国だけでなく世界規模で推進するのに最適な企業を特定するためにも使用されます。

2023-09-12 コメント 0  1042

記事の紹介：AI はインテリジェンスを生成するために大量のデータを必要とするため、2 つのテクノロジーの動作は異なりますが、うまく連携します。同時に、ビッグデータは人工知能に大量のデータを提供します。この記事では、ビッグデータと人工知能の関係と、それらがどのように連携して企業の問題を​​解決できるかについて説明します。人工知能とビッグデータは、機械学習を通じてコン​​ピューティングに新しい次元をもたらします。ビッグデータが普及したのは最近ですが、個人が巨大なデータセットを分析できるようになり、人工知能の可能性が高まります。最近の調査によると、参加者の 76.5% が、ビッグデータと人工知能はますます絡み合い、企業における認知機能の開発に役立っていると信じています。 2 つのテクノロジーは動作が異なりますが、連携してうまく機能します。

2023-04-04 コメント 0  2098

記事の紹介：私たちは、新型コロナウイルス感染症が企業にデジタル変革の取り組みを数カ月、場合によっては数年も加速させるプレッシャーを与えている様子を見てきました。パンデミックの到来により、企業は身近なテクノロジー、特に人工知能 (AI) を再考し、それらを活用して生産性を向上させ、サプライチェーンの問題を解決し、製品とサービスをシームレスに提供するようになりました。組織はデジタル戦略に AI を統合する必要性を認識しており、この記事では AI 導入の一般的な課題の解決に焦点を当てます。人工知能は、時間、エネルギー、お金を節約する革新的なテクノロジーです。これはもはや科学の教科書や SF ファンタジーに限定されるものではなく、現実世界でも無数に応用されています。企業は現在、この将来のテクノロジーを導入することの重要性を認識しています。実際、機械知能は

2023-05-14 コメント 0  1183

記事の紹介：人工知能 (AI) は、ビジネス運営に革命をもたらす大きな可能性を秘めています。実際、ある調査によると、企業の 67% が来年 AI と機械学習のユースケースが増加すると予想しています。これらのテクノロジーには、ビジネス効率の向上、洞察の生成、市場競争力の強化、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスの提供において利点があります。しかし、高度に規制された業界では、企業は AI の説明可能性に関連する特別な課題に直面しています。金融サービス、保険、ヘルスケアなどの業界は、厳格な規制とコンプライアンス基準を遵守するために、透明で監査可能な意思決定プラットフォームを使用する必要があります。現在、ビジネス プロセスと意思決定を自動化する人工知能ソリューションは数多くありますが、意味のある説明を提供するものはほとんどありません。可能性に満ちている一方で、企業は自動化を決して無視してはなりません

2023-04-13 コメント 0  871

記事の紹介：今日の急速に進化するテクノロジー環境では、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) とエッジ コンピューティングの融合により、データの処理方法が再構築されています。エッジ コンピューティングでは、データ ソースに近い分散処理が行われ、リアルタイムの分析と応答が可能になります。しかし、人工知能と機械学習アプリケーションが急増するにつれて、エッジ処理能力の必要性も高まり、発熱と冷却の課題が増大しています。これらの問題に対処するために、ネットワーク エッジに液浸冷却テクノロジを統合することが、状況を大きく変えるものになりました。液浸冷却では、熱を効果的に放散するために、プロセッサやメモリ モジュールなどのハードウェア コンポーネントを誘電性の液体に浸す必要があります。このアプローチは、特にスペースが限られているエッジ コンピューティング シナリオにおいて、従来の空冷に代わる魅力的な代替手段を提供します。 AIと機械

2024-03-29 コメント 0  1035

記事の紹介：なぜ Python は高収入の企業での仕事に必要なスキルになったのでしょうか?インターネットの発展とビッグデータ、人工知能、機械学習、その他のテクノロジーの台頭により、プログラミング スキルは雇用市場で最もホットなニーズの 1 つになっています。多くのプログラミング言語の中でも、Python はそのシンプルさ、学習の容易さ、効率性により、高収入の企業の役職に不可欠なスキルとなっています。この記事では、Python がなぜこれほど評価されているのかをいくつかの側面から分析します。まず第一に、Python は習得が簡単です。他のプログラミング言語と比較して、Python

2023-09-08 コメント 0  892

記事の紹介：IDC は最近、IDC の「Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide」(IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide) の 2023 V2 バージョンをリリースしました。 IDC の最新データによると、人工知能 IT への世界の投資総額は 2022 年に 1,288 億米ドルとなり、2027 年には 4,236 億米ドルに増加し、5 年間の複合成長率 (CAGR) は約 26.9% になると予想されています。 。最近の人工知能技術の進歩とアプリケーション統合の向上により、さまざまな企業が人工知能に代表される高度な技術の使用を急いでおり、デジタルインテリジェンス市場環境に適応し、新しいビジネスを強化し、企業がインテリジェントなソリューションの必要性を判断できるように支援しています。意思決定の目標を設定し、それによって人工知能に対するより多様なアプローチが生まれる

2023-08-24 コメント 0  679