在AI模型开发的过程中，许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步，一个拥有出色效果的深度学习模型，支撑它的通常是一个庞大的标注数据集。因此，提升模型的效果的通用方法是增加数据的数量和多样性。但在实践中，收集数目庞大的高质量数据并不容易，在某些

随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带

疫情之后，实体经济继续处于水深火热之中。生产停摆、收入锐减、资金紧张等多重困难，如何降低企业成本，提高运营效率，是企业必须要去攻克的难题。Cloud Pak for Data 基于 Red Hat OpenShift Container Platform

因为通用计算芯片不能满足神经网络运算需求，越来越多的人转而使用GPU和TPU这类专用硬件加速器，加快神经网络训练的速度。但是，用了更快的GPU和TPU就一定能加速训练吗？上游数据处理就不能在加速器上运行。在某些情况下，GPU上游的代码花费的时间甚至是GPU

近日，国际著名数据调查机构Gartner发布了《Market Guide: China AI Startups》调查报告。该报告主要对中国的AI应用情况进行了全面调查，报告显示，目前中国的AI初创企业主要围绕计算机视觉、自然语言处理和机器学习等技术，为零售

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。3 月 31 日，Google 正式宣布启动一项名为新型冠状病毒公共数据集的项目，该项目将托管一个与疫情相关的公共数据资料库，并将它们开放，以便外界自由访问和分析。Google 方面表示，这样做的目的是消除障

当人们谈论人工智能以怎样的新形态出现在面前时，教育界却正在发生一轮新的变革。在新一轮变革推动下,人工智能、大数据、互联网等前沿科技正加速应用于教育领域。在信息时代，人工智能将为教育行业带来哪些机遇和挑战?这是人们普遍关心的问题。当前，图像识别、语音识别、人

“数据目录”这一概念其实并不新鲜，早在大型机时代，企业就开始通过数据目录跟踪、管理其数据资产。数据目录保存的是与数据有关的数据，或称之为元数据。一个企业的数据目录需要记录遍及整个公司的所有数据库和文件，并为其添加描述，例如，如果有可能的话，对文件与文件之间

人工智能有希望改变现有的一些行业，但隐私问题仍是一个悬而未决的挑战。此前，英国的NHS基金会被曝出，在没有经过160万名患者的同意下公布了DeepMind的数据。但是，从全世界范围来看，数据隐私尤其是医疗数据的隐私保护问题，并不是一个新鲜的话题。美国50个

在本系列的前面两篇文章之中，我们概括性地阐述了对于数据智能的理解，并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍。按照原先的规划，我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理、安全计算以及质量保证方面。不过，计划不如变化快，最近这段时间“数据

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通过老毛桃的即可完成U盘的NTFS和FAT32制式的转换的实验，发现U盘数据并无丢失。

首先简单介绍下Neo4j，Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中，它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络而不是表中。Neo4j也可以被看做是一个高性能的

　目前网上能找到的读取Excel表格中数据的两种比较好的方案：PageOffice好用开发效率高；POI免费。供大家参考，针对具体情况选择具体方案。System.out.println;//输出单元格数据 }

大数据技术的应用与发展正在让我们的生活经历一场深刻的“变革”，而且这种变革几乎让所有人都感觉非常舒服，自然而然的就完成了这样的一个变化。最根本的原因其实是大数据技术的应用真正帮助我们解决了问题。我想也正是基于大数据技术的超强实用性吧，它才会被上升到国家战略

与此同时，从传统BI到探索式BI，商业智能也经历了一次产品模式和理念上的巨大改变，这种改变不仅使得业务人员可以参与甚至主导整个数据分析流程，同时也加速了企业由IT驱动转向数据驱动的进程。毫无疑问，随着企业对数据价值的认识更加深刻，以及市场的竞争的激烈，让企

Ubuntu 14.4更新数据源，无法解析问题，解决办法！

C盘100%后，清理了几次磁盘，但是导入历史数据（量较大）仍然插入数据失败，但是数据文件没有在C盘，怎么会出现这种情况，考虑了很长时间，发现在插入数据等操作时，ORACLE会想TMP临时表空间插入数据，而TMP临时表空间的数据文件在C盘，所以虽然用户的数据

项目中需要用AD服务的测试数据。有个例子，很好用。

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