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GenAI的出现加快了人们释放数据潜力的步伐，为获取新见解和更佳决策提供了机会。然而，要实现更广泛的数据访问，需要一种完善的数据治理策略。那些能够在数据民主化和严格数据治理之间取得平衡的企业，将通过释放独特的数据驱动洞察力而在市场上脱颖而出。根据Gartner的数据，到2026年，超过80%的企业将使用GenAIAPI和模型，或在生产中部署启用GenAI的应用程序，而去年这一比例不到5%。GenAI的自然语言界面允许非技术用户，从部门负责人到一线工作人员，更轻松地访问和使用数据。这在获取信息和技能方面创造
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多模态文档理解能力新SOTA！阿里mPLUG团队发布最新开源工作mPLUG-DocOwl1.5，针对高分辨率图片文字识别、通用文档结构理解、指令遵循、外部知识引入四大挑战，提出了一系列解决方案。话不多说，先来看效果。复杂结构的图表一键识别转换为Markdown格式：不同样式的图表都可以：更细节的文字识别和定位也能轻松搞定：还能对文档理解给出详细解释：要知道，“文档理解”目前是大语言模型实现落地的一个重要场景，市面上有很多辅助文档阅读的产品，有的主要通过OCR系统进行文字识别，配合LLM进行文字理解可以达到
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近年来，随着新技术模式的出现，各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升，人工智能应用已从消费、互联网等领域，向制造、能源、电力等传统行业辐射。各行业企业在设计、采购、生产、管理、销售等经济生产活动主要环节的人工智能技术和应用成熟度在不断提升，加速人工智能在各环节的落地覆盖，逐渐将其与主营业务相结合，以实现产业地位提高或经营效益优化，进一步扩大自身优势。人工智能技术创新应用的大规模落地，推动了大数据智能市场的蓬勃发展，同样也为底层的数据治理服务注入了市场活力。伴随着大数据、云计算以及算法的发展，
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近年来，随着人工智能技术的飞速发展，监视和监控领域发生了重大变革。人工智能视频分析市场正在迅速扩大，呈现出指数级增长的态势。2023年，人工智能视频分析市场的收入预计将达到169亿美元，而预计到2028年将增长至690亿美元，显示出持续增长的趋势。市场的快速扩张受到几个关键因素的推动，每个因素都在推动市场的发展和变革。这一发展势头将使市场在未来几年保持复合年增长率达到32.50%。技术进步:人工智能视频分析市场的增长主要受益于智能软件不断的创新。传统的监测技术已经被新型的人工智能解决方案所取代，这些解决方
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生成式人工智能正在影响或有望影响许多行业，提供链网的转型时机已经成熟。生成式人工智能有望显著促进供应链的实时交互和信息，从计划到采购、生产制造和履行。所有这些流程对生产力的影响都是显著的。Accenture的一项新研究计算，超过四成的企业（43%）的端到端供应链活动的所有工作时间都可能受到生产人工智能的影响。此外，整个供应链中29%的工作时间可通过生产人工智能实现自动化，而整个供应链中14%的工作时间可通过生产人工智能显著增加。这种新兴技术对整个供应链具有潜力，从设计和规划，到采购和制造，再到履行和服务。
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物联网(IoT)已经深刻影响了我们的生活方式，使得家庭变得更加智能化。通过先进技术的应用，我们可以实现从照明到安全的各种功能。物联网的引入让我们的生活变得更加便利，将我们的生活方式带入了全新的层面。智能家居中物联网和边缘计算的出现物联网和边缘计算的出现导致了连接设备和无线通信协议的激增，使智能家电和设备的家庭变得智能。物联网的核心功能是实现家庭设备的互联互通。想象一下，当人醒来时，手机闹钟会触发烤面包机和咖啡机进行工作，这就是智能家居的功能，设备之间可以无缝通信。物联网的互联性可以给人带来神奇的体验，使人
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生成式大模型已经在人工智能领域引发了重大变革，尽管人们对实现通用人工智能（AGI）的希望日益增加，但是训练和部署大模型所需的算力也愈发庞大。刚刚，Meta宣布推出两个24kGPU集群（共49152个H100），标志着Meta为人工智能的未来做出了一笔重大的投资。这是Meta雄心勃勃的基础设施规划中的一部分。到2024年底，Meta计划扩大其基础设施，将包括350000个NVIDIAH100GPU，这将使其计算能力相当于近600000个H100。Meta致力于不断拓展基础设施建设，以满足未来需求。Meta强
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通过理解机器学习算法的功能，工程师可以为他们的应用生成有效的软传感器。软传感器（softsensor），也称为虚拟传感器，是一种可以综合处理百个测量数据的软件。想要添加软传感器的工厂管理者可能会对使用软传感器工作的机器学习的范围感到茫然。然而，深入了解这个主题会发现，大多数软传感器设计背后都离不开几种核心算法。这些模型的选择、训练和实施往往是数据科学家的工作，但工厂管理者和其他运营专家也会希望熟悉它们的功能。理解软传感器软传感器是在软件环境中创建的，但可以提供与现实世界中的对应物相同的好处。在某些情况下，
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据研究发现，2014年美国一项针对发声障碍的研究发现，近1800万成年人在使用声道说话时存在困难，许多人认为这是难以治愈的问题。实际上，该群体中超过一半的人经历过言语衰弱问题，该问题的时间已经超过10年。这说明这个问题不是不可逆转的，而是需要及早治疗。对于许多人来说，谈论这件小事可能很难，特别是当涉及到个人经历时。目前，一种新型非侵入式穿戴设备成为了这一医疗需求新的解决方案。该技术包括粘附附在脖子上的轻质贴片，该贴片可以测量人的颈部运动。接着，设备处理器将这些信息转换为语音，然后播放语音音频频率来代替人类
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随着2024年的来临，建筑行业将迎来一系列令人振奋的变革，这些变化将深刻影响我们管理和维护建筑的方式。从智能技术的不断发展到可持续性的日益受到重视，未来几年将成为设施管理专业人员转型的关键期。新技术的引入将使建筑更智能化、高效化，同时也将提升设施管理的水平。可持续性的重视将推动行业朝着更环保、资源节约的方向发展，促使管理者采取更加可持续的做法。面对这些变化，设施管理专拥抱人工智能和物联网(IoT)的设施管理的未来到2024年，随着组织拥抱人工智能(AI)和物联网(IoT)的力量，设施管理行业将发生重大转变
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Sora要被集成在Adobe视频剪辑软件里了。在最新发布的PremierPro概念演示里，Adobe展示了与OpenAI合作的探索成果：在主镜头之外，完全由Sora生成一段B-roll辅助镜头。除了Sora之外，其他流行AI视频工具Runway和Pika也将作为可选项。其中Runway在演示中与Sora用法类似，可以生成一段全新的辅助镜头。Pika则可以做到将现有镜头自然延伸数秒。需要强调的是，这些功能还处于早期预览和研究阶段，尚未透露何时发布。与之相比，由Adobe自己的AI产品Firefly支持的功能
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AI和机器人专家的长远目标，是创造出具有一般智能的代理，它们能够像动物或人类一样，在物理世界中灵活、巧妙地行动。这不仅涉及流畅的动作组合，还包括对环境的感知与理解，以及利用身体实现复杂目标的能力。多年来，研究者们致力于在仿真和真实环境中创造出具备复杂运动能力的智能化身代理。最近，这一领域取得了显著的进展，其中深度强化学习发挥了至关重要的作用。虽然尽管射箭四足机器人已经广泛应用，但人形和双足机器人的控制仍然面临诸多挑战。这些挑战包括保持稳定性、安全性以及自由度等问题。不过，近日GoogleDeepMind在
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编辑|紫罗传统的材料研发模式主要依赖「试错」的实验方法或偶然性的发现，其研发过程一般长达10-20年。基于机器学习（ML）的数据驱动方法可以加速清洁能源技术新材料的设计。然而，由于缺乏大型高保真实验数据库，其在材料研究中的实际应用仍然受到限制。近日，美国西北太平洋国家实验室和阿贡国家实验室的研究团队，设计了一个高度自动化的工作流程，将高通量实验平台与最先进的主动学习算法相结合，可以有效筛选对阳极电解质具有最佳溶解度的二元有机溶剂。这一研究的目标是提高能源存储系统的性能和稳定性，从而推动可再生能源的广泛应用
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写在前面&笔者的个人理解在自动驾驶系统当中，感知任务是整个自驾系统中至关重要的组成部分。感知任务的主要目标是使自动驾驶车辆能够理解和感知周围的环境元素，如行驶在路上的车辆、路旁的行人、行驶过程中遇到的障碍物、路上的交通标志等，从而帮助下游模块做出正确合理的决策和行为。在一辆具备自动驾驶功能的车辆中，通常会配备不同类型的信息采集传感器，如环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器等等，从而确保自动驾驶车辆能够准确感知和理解周围环境要素，使自动驾驶车辆在自主行驶的过程中能够做出正确的决断。目前
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人脸检测识别技术已经是一个比较成熟且应用广泛的技术。而目前最为广泛的互联网应用语言非JS莫属，在Web前端实现人脸检测识别相比后端的人脸识别有优势也有弱势。优势包括减少网络交互、实时识别，大大缩短了用户等待时间，提高了用户体验；弱势是：受到模型大小限制，其中准确率也有限。如何在web端使用js实现人脸检测呢？为了实现Web端人脸识别，需要熟悉相关的编程语言和技术，如JavaScript、HTML、CSS、WebRTC等。同时还需要掌握相关的计算机视觉和人工智能技术。值得注意的是，由于Web端的计算资源和网
