


Kecerdasan Buatan sebagai Pivot: Melepaskan Kuasa Pengurusan Maklumat Moden
Dalam lautan maklumat, mencari cerapan berharga adalah penting. Pengurusan maklumat moden telah menjadi pemboleh utama, menggabungkan teknologi canggih dengan strategi awan yang inovatif untuk menghubungkan data, melindungi pengetahuan dan menggunakan kecerdasan. Dan di tengah-tengah transformasi ini ialah kecerdasan buatan (AI), yang memainkan peranan penting dalam menganalisis data dan memacu automasi untuk berjaya menjalankan perniagaan
Kepentingan Kepintaran Buatan dalam Pengurusan Maklumat Moden
Kepintaran Buatan telah menjadi maklumat. Pengubah permainan dalam dunia pengurusan kerana keupayaannya memproses sejumlah besar data pada kelajuan yang tiada tandingan dan mengenal pasti corak yang mungkin terlepas oleh manusia. Ia memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk belajar daripada data sejarah dan membuat ramalan, membolehkan perniagaan membuat keputusan berasaskan data dengan lebih yakin. Dengan memasukkan AI ke dalam strategi pengurusan maklumat mereka, organisasi boleh memanfaatkan kuasa data untuk memperoleh kelebihan daya saing
Temui cerapan dengan AI
Salah satu faedah utama penyepaduan AI ke dalam pengurusan maklumat ialah keupayaannya untuk mengeluarkan cerapan daripada kompleks Temui cerapan berharga dalam set data. Kaedah analisis data tradisional sering gagal apabila berurusan dengan sejumlah besar data berstruktur dan tidak berstruktur yang dijana setiap hari. Walau bagaimanapun, kecerdasan buatan berkembang pesat pada data kaya ini, menggunakan algoritma yang kompleks untuk mengenal pasti arah aliran, korelasi dan outlier. Cerapan ini membolehkan perniagaan membuat ramalan yang lebih tepat, memahami tingkah laku pelanggan, mengoptimumkan proses dan mengenal pasti peluang pertumbuhan baharu
Memacu automasi untuk meningkatkan kecekapan
Automasi ialah satu lagi aspek penting dalam pengurusan maklumat moden yang didorong oleh kecerdasan buatan. Melalui automasi dipacu AI, tugasan yang membosankan dan berulang boleh diperkemas, membebaskan sumber manusia yang berharga untuk memberi tumpuan kepada kerja yang lebih strategik dan kreatif. Daripada mengautomasikan sokongan pelanggan melalui chatbots kepada mengoptimumkan logistik rantaian bekalan, automasi dipacu AI meningkatkan kecekapan, mengurangkan kos operasi dan mempercepatkan proses perniagaan
Peribadikan dan pengalaman pelanggan
Melalui teknologi AI, perniagaan boleh Menyediakan pelanggan dengan yang sangat diperibadikan pengalaman yang membuatkan mereka rasa dihargai dan difahami. Dengan menganalisis sejumlah besar data pelanggan, algoritma AI boleh menyesuaikan cadangan, tawaran dan mesej pemasaran berdasarkan pilihan dan gelagat individu. Tahap pemperibadian ini bukan sahaja meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi juga meningkatkan kesetiaan dan pulangan pelanggan
Melindungi Pengetahuan dengan Kepintaran Buatan
Dengan jumlah data yang banyak beredar dalam organisasi, memastikan keselamatan maklumat sensitif adalah keutamaan Utama. Kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam pengurusan maklumat moden dengan mempertingkatkan langkah keselamatan. Ia mengesan dan menghalang ancaman keselamatan siber dalam masa nyata, memberikan perlindungan proaktif terhadap pelanggaran data dan serangan siber lain. Sistem keselamatan yang dikuasakan AI sentiasa belajar daripada corak dan anomali dan menyesuaikan diri dengan ancaman baharu apabila ia muncul, sekali gus meningkatkan daya tahan data organisasi terhadap potensi risiko.
AI berfungsi untuk mana-mana pengguna, mana-mana jenis data, di mana-mana dan pada sebarang kelajuan
Pengurusan maklumat moden yang dikuasakan oleh AI boleh memenuhi pelbagai keperluan pengguna dan menyesuaikan diri dengan pelbagai jenis dan sumber data. Sama ada data berstruktur disimpan dalam pangkalan data, data tidak berstruktur wujud dalam media sosial, atau data multimedia datang daripada peranti IoT, AI boleh mengendalikan semuanya. Fleksibiliti ini melangkaui jenis data untuk memasukkan keupayaan untuk bekerja dengan data yang disimpan di premis, dalam awan atau dalam persekitaran hibrid. AI juga boleh meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara, membolehkan cerapan masa nyata dan membuat keputusan yang lebih pantas
AI untuk Pematuhan dan Tadbir Urus
Dalam persekitaran kawal selia dan tadbir urus data yang berkembang, AI boleh membantu organisasi Mengekalkan pematuhan dengan industri piawaian dan arahan kerajaan. Alat berkuasa AI boleh memantau penggunaan data secara automatik, mengenal pasti isu pematuhan yang berpotensi dan menguatkuasakan kawalan akses data. Tahap tadbir urus automatik ini memastikan perniagaan boleh mengurus data mereka dengan yakin sambil mematuhi undang-undang dan peraturan yang berkaitan
Merangkul AI sebagai asas pengurusan maklumat
Dalam pengurusan maklumat moden, sokongan AI merevolusikan operasi perusahaan dan membuat keputusan kaedah. Dengan memanfaatkan kuasa AI untuk menemui cerapan, memacu automasi, melindungi pengetahuan dan menyampaikan pengalaman yang diperibadikan, organisasi boleh berjaya dalam persekitaran yang semakin kompetitif. Kecerdasan buatan ialah pemboleh utama pengurusan maklumat moden, membolehkannya menyambung data, menggunakan kecerdasan dan memanfaatkan pengkomputeran awan untuk mencapai hasil yang tiada tandingan. Menggabungkan AI sebagai sebahagian daripada strategi anda bukan sahaja kelebihan daya saing tetapi juga prasyarat untuk kejayaan yang mampan dalam era digital. Dengan berputar dengan AI, perniagaan boleh membuka kunci potensi penuh data mereka, memperkemas proses dan kekal tangkas dalam dunia yang sentiasa berubah
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan sebagai Pivot: Melepaskan Kuasa Pengurusan Maklumat Moden. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
