- 特征工程在机器学习中至关重要，它将原始数据转化为模型可用的特征，提升模型性能。尽管自动化方法如自动编码器和特征选择算法逐渐兴起，能够在特定场景下高效处理数据，但人类专家的领域知识和直觉仍不可替代。未来，特征工程与自动化方法将融合共生，通过优势互补，共同推动机器学习技术的进步与发展。 特征工程在机器学习中至关重要，它将原始数据转化为模型可用的特征，提升模型性能。尽管自动化方法如自动编码器和特征选择算法逐渐兴起，能够在特定场景下高效处理数据，但人类专家的领域知识和直觉仍不可替代。未来，特征工程与自动化方法将融合共生，通过优势互补，共同推动机器学习技术的进步与发展。
- 在数字化时代，人工智能图像识别技术广泛应用于安防、医疗、交通等领域，显著提升了工作效率和准确性。然而，复杂背景与光照变化成为其发展的两大挑战。复杂背景使目标识别如大海捞针，光照变化则导致同一对象在不同条件下被误判。为应对这些挑战，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）崭露头角，通过自动学习多层次特征提高识别精度。同时，光照归一化技术和数据增强等方法也有效提升了图像识别的鲁棒性。 在数字化时代，人工智能图像识别技术广泛应用于安防、医疗、交通等领域，显著提升了工作效率和准确性。然而，复杂背景与光照变化成为其发展的两大挑战。复杂背景使目标识别如大海捞针，光照变化则导致同一对象在不同条件下被误判。为应对这些挑战，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）崭露头角，通过自动学习多层次特征提高识别精度。同时，光照归一化技术和数据增强等方法也有效提升了图像识别的鲁棒性。
- AirMOSS: L1 S-0 Polarimetric Data from AirMOSS P-band SAR, BERMS, Canada, 2012-2015加拿大萨斯喀彻温省采集的 1 (L1) 级极坐标雷达反向散射系数（sigma-0）、多貌复合、极坐标校准和地理参照数据产品简介该数据集提供了在加拿大萨斯喀彻温省 BERMS（北方生态系统研究和监测点）上空采集的 1 (L1)... AirMOSS: L1 S-0 Polarimetric Data from AirMOSS P-band SAR, BERMS, Canada, 2012-2015加拿大萨斯喀彻温省采集的 1 (L1) 级极坐标雷达反向散射系数（sigma-0）、多貌复合、极坐标校准和地理参照数据产品简介该数据集提供了在加拿大萨斯喀彻温省 BERMS（北方生态系统研究和监测点）上空采集的 1 (L1)...
- 在科技浪潮中，人工智能产业正成为经济增长和社会进步的关键力量。要实现其可持续发展，需从技术创新、产业协同、人才培养、数据管理等多方面入手。技术创新驱动性能提升，如深度学习突破图像和语音识别；产业协同推动智能制造、智能医疗等领域升级；高校与企业共同培养专业人才；数据管理和政策支持保障产业发展；国际合作与环保理念助力绿色AI技术发展。通过综合策略，推动人工智能健康、可持续发展。 在科技浪潮中，人工智能产业正成为经济增长和社会进步的关键力量。要实现其可持续发展，需从技术创新、产业协同、人才培养、数据管理等多方面入手。技术创新驱动性能提升，如深度学习突破图像和语音识别；产业协同推动智能制造、智能医疗等领域升级；高校与企业共同培养专业人才；数据管理和政策支持保障产业发展；国际合作与环保理念助力绿色AI技术发展。通过综合策略，推动人工智能健康、可持续发展。
- 在数字化时代，人工智能（AI）正深刻改变社会学研究格局。AI强大的数据挖掘和分析能力，如机器学习算法、自然语言处理、社交网络分析及深度学习等，为社会学家提供了全新视角和工具，助力分类、预测、情感分析及复杂数据处理。同时，AI辅助的社会调查研究提升了问卷设计和样本生成的效率与质量。然而，应用AI时需关注数据质量和伦理问题，以确保研究的科学性和客观性。总之，AI为社会学研究带来了创新方法和广阔前景。 在数字化时代，人工智能（AI）正深刻改变社会学研究格局。AI强大的数据挖掘和分析能力，如机器学习算法、自然语言处理、社交网络分析及深度学习等，为社会学家提供了全新视角和工具，助力分类、预测、情感分析及复杂数据处理。同时，AI辅助的社会调查研究提升了问卷设计和样本生成的效率与质量。然而，应用AI时需关注数据质量和伦理问题，以确保研究的科学性和客观性。总之，AI为社会学研究带来了创新方法和广阔前景。
- 机器人自主导航与路径规划技术是当今科技热点，广泛应用于工业生产、物流配送及日常生活服务。传感器（如激光雷达、摄像头）、定位技术（如GPS、IPS）和地图构建为机器人提供环境感知能力。路径规划涉及搜索算法（如DFS、BFS、A*）和优化算法，确保机器人在复杂环境中高效、准确地完成任务。实时规划则使机器人能动态调整路径，适应环境变化。这些技术的不断进步正推动机器人在各领域的广泛应用，提升效率与便利性。 机器人自主导航与路径规划技术是当今科技热点，广泛应用于工业生产、物流配送及日常生活服务。传感器（如激光雷达、摄像头）、定位技术（如GPS、IPS）和地图构建为机器人提供环境感知能力。路径规划涉及搜索算法（如DFS、BFS、A*）和优化算法，确保机器人在复杂环境中高效、准确地完成任务。实时规划则使机器人能动态调整路径，适应环境变化。这些技术的不断进步正推动机器人在各领域的广泛应用，提升效率与便利性。
- AirMOSS: In Situ Soil Moisture and Tree Measurements, Harvard Forest, 2012-2013简介本数据集提供了 2012 年 10 月和 2013 年 7-8 月期间在美国马萨诸塞州彼得沙姆哈佛森林采集的土壤温度、湿度、电导率、树木胸径 (DBH) 和总高度的现场测量数据。 这些测量数据是为支持机载下冠层和下表面微波观测站... AirMOSS: In Situ Soil Moisture and Tree Measurements, Harvard Forest, 2012-2013简介本数据集提供了 2012 年 10 月和 2013 年 7-8 月期间在美国马萨诸塞州彼得沙姆哈佛森林采集的土壤温度、湿度、电导率、树木胸径 (DBH) 和总高度的现场测量数据。 这些测量数据是为支持机载下冠层和下表面微波观测站...
- 在人工智能蓬勃发展的背景下，知识图谱的构建与应用成为热点。新技术如基于大语言模型和向量库的方法，提升了实体识别、关系抽取及图谱优化的效率和精度。这些创新已在医疗、电力、信息检索等领域取得显著成效，如思通数科平台使病例处理速度提升40%，国网湖北电力提高信息检索准确性。未来，知识图谱将更高效、智能地处理多模态数据，并在金融、教育等更多领域发挥重要作用，但也需关注数据隐私和安全问题。 在人工智能蓬勃发展的背景下，知识图谱的构建与应用成为热点。新技术如基于大语言模型和向量库的方法，提升了实体识别、关系抽取及图谱优化的效率和精度。这些创新已在医疗、电力、信息检索等领域取得显著成效，如思通数科平台使病例处理速度提升40%，国网湖北电力提高信息检索准确性。未来，知识图谱将更高效、智能地处理多模态数据，并在金融、教育等更多领域发挥重要作用，但也需关注数据隐私和安全问题。
- 零样本学习是人工智能的前沿研究方向，旨在让机器在无特定类别样本的情况下通过推理识别新类别。其主要挑战包括数据匮乏、知识表示不准确、模型泛化能力不足及语义理解困难。解决方案涉及知识图谱、强化学习、迁移学习、多模态融合和生成式模型等技术。未来，随着技术进步，零样本学习有望实现突破并在各领域广泛应用。 零样本学习是人工智能的前沿研究方向，旨在让机器在无特定类别样本的情况下通过推理识别新类别。其主要挑战包括数据匮乏、知识表示不准确、模型泛化能力不足及语义理解困难。解决方案涉及知识图谱、强化学习、迁移学习、多模态融合和生成式模型等技术。未来，随着技术进步，零样本学习有望实现突破并在各领域广泛应用。
- 知识表示是人工智能的核心问题，决定了知识如何被计算机理解和处理。它是AI学习与推理的基础，尤其在专家系统、智能搜索和机器人等领域至关重要。通过语义网络、框架表示和谓词逻辑等方法，知识可以结构化存储，支持高效处理。然而，知识的复杂性、更新和共享仍是挑战。未来，知识表示将随着AI技术进步不断创新，推动更多应用场景的发展。 知识表示是人工智能的核心问题，决定了知识如何被计算机理解和处理。它是AI学习与推理的基础，尤其在专家系统、智能搜索和机器人等领域至关重要。通过语义网络、框架表示和谓词逻辑等方法，知识可以结构化存储，支持高效处理。然而，知识的复杂性、更新和共享仍是挑战。未来，知识表示将随着AI技术进步不断创新，推动更多应用场景的发展。
- 在信息爆炸时代，虚假信息和谣言泛滥，严重影响社会秩序与公众生活。人工智能作为强大的技术工具，通过信息筛选、智能推荐、实时监测等手段，有效识别和阻止虚假信息传播，建立虚假信息数据库、加强审核并提高公众意识。尽管面临技术限制、隐私保护和信息安全等挑战，未来人工智能将在信息传播中发挥更大作用，助力构建健康和谐的信息环境。 在信息爆炸时代，虚假信息和谣言泛滥，严重影响社会秩序与公众生活。人工智能作为强大的技术工具，通过信息筛选、智能推荐、实时监测等手段，有效识别和阻止虚假信息传播，建立虚假信息数据库、加强审核并提高公众意识。尽管面临技术限制、隐私保护和信息安全等挑战，未来人工智能将在信息传播中发挥更大作用，助力构建健康和谐的信息环境。
- 多模态数据融合在数字化时代成为人工智能热点，广泛应用于智能手机、自动驾驶等。它整合语音、图像、文本等不同模态数据，克服单一模态局限，提供更全面、准确的服务。在智能安防、医疗、交通、教育等领域展现出巨大潜力，但也面临数据同步、特征提取等挑战。未来，多模态融合将推动更多创新应用，为社会带来更多便利与价值。 多模态数据融合在数字化时代成为人工智能热点，广泛应用于智能手机、自动驾驶等。它整合语音、图像、文本等不同模态数据，克服单一模态局限，提供更全面、准确的服务。在智能安防、医疗、交通、教育等领域展现出巨大潜力，但也面临数据同步、特征提取等挑战。未来，多模态融合将推动更多创新应用，为社会带来更多便利与价值。
- 深度学习在数据库运维中的作用与实现 深度学习在数据库运维中的作用与实现
- ATom: Ultrafine Aerosol Characteristics and Formation, Lower Stratosphere, 2016-2018简介该数据集包括（a）在NASA大气层成像任务（ATom）四次部署中所做的选定气溶胶和气相观测，（b）从这些测量中得出的与气溶胶形成相关的热力学性质，（c）ATom-4观测的48小时回溯轨迹，以及（d）大气中气溶胶和离子模... ATom: Ultrafine Aerosol Characteristics and Formation, Lower Stratosphere, 2016-2018简介该数据集包括（a）在NASA大气层成像任务（ATom）四次部署中所做的选定气溶胶和气相观测，（b）从这些测量中得出的与气溶胶形成相关的热力学性质，（c）ATom-4观测的48小时回溯轨迹，以及（d）大气中气溶胶和离子模...
- 在科技飞速发展的时代，人工智能逐渐渗透到司法领域，从证据分析到量刑预测，为司法工作带来诸多变革。它能快速准确地识别证据关联，提高证据可靠性，并通过量刑模型确保量刑公正。然而，算法偏见和隐私侵犯等挑战也不容忽视。建立健全监管机制、提高透明度和保护隐私是关键，以充分发挥人工智能的优势，推动司法系统的现代化与公正化。 在科技飞速发展的时代，人工智能逐渐渗透到司法领域，从证据分析到量刑预测，为司法工作带来诸多变革。它能快速准确地识别证据关联，提高证据可靠性，并通过量刑模型确保量刑公正。然而，算法偏见和隐私侵犯等挑战也不容忽视。建立健全监管机制、提高透明度和保护隐私是关键，以充分发挥人工智能的优势，推动司法系统的现代化与公正化。
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签