最新动态NEWS
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广泛采用AI的催化剂
理解AI如何做出决定的问题不再仅仅是好奇心；它几乎是所有AI应用程序中必不可少的元素，简单的AI已经为我们每天使用的许多技术提供了支持。通过面部识别进行身份验证的手机，具有自动驾驶功能的汽车，聊天机器人，智能家用电器，自动机械（无论普通人是否知道）都可能参与了一些自学技术，这既带来机遇，也带来挑战。在提高效率的同时，从日常决策中删除人为因素意味着对做出这些决策的机器有一定程度的信任。2020-12-30 -
数字化如何帮助现场服务人员？
如果您的现场服务人员拥有所需的数字工具和数据，则跟踪和维护资产将更加容易，现场服务运营已经进行了数字化和转换，因此，现场技术人员可以在远离办公室的地方维修设备，拥有更多可用的工具， COVID-19和远程开展更多业务的需求只会加速对运营数字化的需求，并使技术人员拥有更多工具和资源，以支持总部以外的长时间工作。2020-12-29 -
尽管大流行和动荡的经济中人工智能的业务仍在蓬勃发展
我们观看的视频到我们评论的社交媒体以及我们所佩戴的设备-公司收集的关于我们的数据比以往任何时候都要多，在数据收集继续增长的同时，公众也对数据收集和数据使用产生了动荡，公司现在的任务是寻找平衡数据需求的方法，以及公众对数据隐私日益增长的需求，他们如何做到这一点？如果您熟悉公司的数据隐私计划，我们希望收到您的来信，哪个部门负责组织内的数据隐私？谁是您组织中的隐私？贵组织内部数据隐私的障碍是什么？2020-12-29 -
新医疗保健API更好地实现了数据互操作性
API是一种应用程序，或者基本上是我们构建的用于实现医疗保健数据互操作性的应用程序层，以使医疗保健组织，医疗保健应用程序开发人员能够共享各种不同类型的医疗保健数据类型，特别是它专注于医疗记录和医学成像数据，支持用于医学成像的DICOM（医学数字成像和通信）数据。2020-12-29 -
数据科学中应避免的5大偏见
在数据科学中，有一些重要的无意识偏见可以避免，偏见并不一定很糟糕-这是我们能够快速做出决定的思维方式。这是进化的优势。例如，我不愿意在行驶中的汽车前走出去，但是您需要知道自己的偏见是什么，当他们为您提供良好的服务，何时遇到阻碍或使情况变得更糟时，您应该知道这些，数据科学是无意识的偏见引起问题的沃土。如果您不了解自己的偏见，则可以轻易得出错误甚至危险的结论。这是数据科学家要记住的五个偏见。2020-12-29 -
机器学习管道和商业智能仪表板在当今的数据世界中引起了极大的关注
大数据，数据科学，机器学习，人工智能和深度学习，我们的行业每天都在不断加速发展，不断推出新产品和新服务，幸运的是我们与这个广阔的生态系统中的供应商保持着密切联系，因此我们处于独特的位置，可以将所有新颖有趣的信息告知您，我们庞大的行业数据库一直在增长，因此请关注描述技术的新闻，这些技术可能使您和您的组织更具竞争力。2020-12-29