“新基建”代表着一种新的方向。在新旧动能转换的大环境下，“新基建”为中国城市从信息化到智能化再到智慧化架起了一道新桥梁。而要想打造安全、便捷、现代的智慧城市，人工智能技术不可或缺。放眼国内，许多优质医疗资源都集中在发达地区，基层医疗资源相对匮乏。

金融业是国民经济的命脉，随着移动互联、在线支付的兴起，数据成为企业越来越重要的资产，金融产业也发生了翻天覆地的变化。特别是金融+科技的结合，让金融产业提供的能力正在从过去围绕资金的服务逐步向围绕数据服务转变。于此同时，金融业面临着整个市场饱和和互联网金融等

在满是「MNIST」这样的小数据里，图神经网络也需要「ImageNet」这样的大基准？近日，斯坦福大学的 Jure Leskovec 教授在 NeurlPS 2019 大会演讲中宣布开源 Open Graph Benchmark，这是迈向图神经网络建模统一

物联网正迅速成为“万物互联”。Gartner预计到2020年将有200亿个物联网设备。这些下一代设备将开始进入商业世界，并期望为更智能的业务流程提供全面支持。随着物联网设备产生新的数据流，如果没有坚实的分析基础，这将会给组织带来沉重的挫败感。为了为即将到来

数据对于模型训练而言非常重要，但寻找合适自己项目的数据集却并不简单。计算机视觉社区经常出现新的数据集，但研究者很难追踪新型数据集。于是，哥伦比亚大学博士冯捷在 2017 年 8 月创建了一个专用于搜索计算机视觉数据集和代码／模型的搜索引擎 VisualDa

遇到动态数据加载，别慌，好办!

近期有不少刚刚接触或者是刚参加大数据培训的小伙伴询问Hadoop常见问题有哪些，下面是扣丁学堂Hadoop培训小编简单整理的一些内容，现在分享给大家，希望对小伙伴们有所帮助。目前百度，腾讯，阿里为主的互联网公司都是以hadoop。首先，如果要从事大数据相关

据悉，在大数据领域颇具声誉的T11 2018暨TalkingData数据智能峰会将于2018年9月11日在北京举办。本次大会将着力探讨数据赋能社会转型升级的突破性思路，分享数据驱动各行业成效提升的突破性案例，旨在打破传统商业模式、打造开放连接生态，用突破诠

RDD，RDD是一个弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限共享内存模型。关于大数据Spark中对RDD的理解，现在分享给大家。假设要读取HDFS上的数据,每个block块就是一个分片,所有的分片组合在一起就是一个集合 一个RDD。

数据科学是一个广泛而模糊的领域，这使得它很难学习。没有动力，你最终会中途停止对自己失去信心。你需要些东西来激励你不断学习，即使是在半夜公式已经开始变的模糊，你还是想探究关于神经网络的意义。你需要些动力来让你发现统计、线性代数和神经网络之间的联系。学习神经网

海量的数据，很多时候就是一堆庞大的数字，并不能直观反映出价值。分析师要从业务角度出发进行理解，同时还要进行分析并发现其中规律，从而找到关键点和决定因素。数据分析包含着数据、技术、业务等，数据分析师需要将这些转化成高层决策者可以理解的东西。业务能力是数据分析

毋庸置疑，计算机行业仍然是新兴产业，技术标准和市场规范暂时无法完全实现。解决问题的方法及创意五花八门。当然，这是好事——一般新兴产业都是这样发展的。你有网页分析工具，很可能还有一款单独的移动应用分析工具，客户关系管理系统，后台系统，甚至社交媒体测评解决方案

银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。一个进行信用风险评估的解决

当地时间 3 月 8-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行，机器之心作为受邀媒体进行了现场报道。在当天 Keynote 演讲中，谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞正式宣布谷歌云收购数据科学社区 Kaggle 这一

随着近年来深度学习技术的发展，各种机器学习平台也纷纷涌现或从专用走向了开源。到现在，一家科技巨头没有一个主导的机器学习平台都不好意思跟人打招呼。比如谷歌有 TensorFlow、微软有 CNTK、Facebook 是 Torch 的坚定支持者、IBM 强推

批评者认为区块链其实是一种更复杂、更昂贵的数据库。虽然区块链与数据库这两种技术都提供数据存储和管理等功能，但区块链有一个独特的特性，即数据库永远不会复制。由于更多的宣传和炒作，人们似乎认为区块链分布式分类账技术能够解决当今世界面临的每个交易问题，从支付处理

知识和发明来自实践和生产的实际需要，OSI的7层模型再美、再学院化也没有干过TCP/IP；切莫强求技术驱动，技术职责第一要务是做好深度服务业务；数据产品不同于一般业务系统。深入理解业务和数据规模，不走冤枉路，不用牛刀去杀机，牛刀的维护成本很高很高；不轻视M

在争论期间，越来越多的生物医疗信息研究者开始采用深度学习处理不同的问题。在本文中，我将介绍几个机器学习的应用案例，其中深度学习在应用和处理先入之见方面并没有太多实际意义，我认为正是这些先入之见阻碍了深度学习的应用，尤其是对于入门者来说。