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企業(yè)名片 UCNAM

企業(yè)名片服務(wù),以智能手機(jī)為載體,企業(yè)真實(shí)商業(yè)信息為依據(jù),面向各類終端展示統(tǒng)一認(rèn)證信息。助力企業(yè)建立品牌信任感,有效提升接通率和轉(zhuǎn)化機(jī)會。

人工智能研究問答精選

AI與云計(jì)算融合是下一個(gè)科技趨勢嗎?

回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一,但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態(tài)度。因?yàn)锳I技術(shù)需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都是非常高規(guī)格的,只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經(jīng)營這一事業(yè)。放一組資料:2014年,F(xiàn)acebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖,算法方面由多達(dá)8層網(wǎng)絡(luò)、1.2億訓(xùn)練參數(shù)的系統(tǒng)來支持。而谷歌的FaceNet數(shù)據(jù)庫規(guī)模更大,容量為來...

chengtao1633 | 708人閱讀

分布式處理、分布式存儲方面新的研究方向有哪些?

回答:分布式處理,分布式系統(tǒng)(其實(shí)也包含分布式存儲系統(tǒng))一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標(biāo),但是專業(yè)指標(biāo)是CAP指標(biāo),可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,沒有一種設(shè)計(jì)可以同時(shí)滿足一致性,可用性和分區(qū)容錯(cuò)性。所以一個(gè)好的分布式系統(tǒng),必須在架構(gòu)上充分考慮上述指標(biāo)。分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,BASE理論作為CAP理論的折中或延伸,在分布式系統(tǒng)中被大量使用。分布式系統(tǒng)的可...

lolomaco | 1242人閱讀

身為程序員的你,用了多長時(shí)間學(xué)習(xí)研究某一框架、軟件,才達(dá)到該領(lǐng)域技術(shù)專家的水平?

回答:從事軟件開發(fā)十幾年了,對于程序員的工作有一點(diǎn)自我的見解,首先程序員的工作屬于一個(gè)技術(shù)活,技術(shù)類的工種需要時(shí)間的積累,但要達(dá)到某個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)專家,首先是時(shí)間層面的積累,但僅僅是積累是不夠的,不是達(dá)到多少年一定成為技術(shù)的專家,成為某個(gè)領(lǐng)域的佼佼者,時(shí)間只是其中一個(gè)因素。如何成為某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的專家?牢固的基本功。要達(dá)到某種境界沒有牢固的基本功做鋪墊幾乎是不可能的事情,程序員要說到基本功其實(shí)是一種很籠統(tǒng)的...

Rindia | 1616人閱讀

Net Core已經(jīng)開源好幾年了, 為什么不像JVM那樣很多人研究和調(diào)優(yōu)其GC算法?

回答:我們已經(jīng)上線了好幾個(gè).net core的項(xiàng)目,基本上都是docker+.net core 2/3。說實(shí)話,.net core的GC非常的優(yōu)秀,基本上不需要像做Java時(shí)候,還要做很多的優(yōu)化。因此沒有多少人研究很正常。換句話,如果一個(gè)GC還要做很多優(yōu)化,這肯定不是好的一個(gè)GC。當(dāng)然平時(shí)編程的時(shí)候,常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。

ZweiZhao | 1004人閱讀

人工智能需要會什么編程?

回答:人工智能涉及到的知識結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,是一個(gè)典型的多學(xué)科交叉領(lǐng)域,涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語言學(xué)等諸多內(nèi)容。正因如此,人工智能領(lǐng)域的研發(fā)需要克服諸多困難,每一次進(jìn)步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經(jīng)經(jīng)過了60多年的發(fā)展,但是目前人工智能依然處在行業(yè)發(fā)展的初期。編程語言是實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的一個(gè)重要工具,不少編程語言都可以完成人工智能產(chǎn)品的開發(fā)任務(wù),比如C、Python、Java、C...

xuhong | 1051人閱讀

人工智能教育是什么?

回答:頂尖AI人才:10%在中國,50%在美國主導(dǎo)人工智能(AI)研究和開發(fā)的約半數(shù)頂尖人才集中于美國。AI是數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的核心技術(shù)。如果負(fù)責(zé)最尖端研究的群體薄弱,中國的競爭力有可能下降。加拿大的AI初創(chuàng)企業(yè)「Element AI」根據(jù)2018年內(nèi)在21個(gè)國際學(xué)會上發(fā)表的論文調(diào)查了作者人數(shù)和經(jīng)歷,統(tǒng)計(jì)了頂尖AI人才的分布。調(diào)查顯示,全球有2.24萬AI方面的頂尖人才。其中約半數(shù)在美國(1萬295人),其次是...

happyfish | 719人閱讀

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