提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
应用性能监控工具作为一个越来越被企业所认可的辅助系统，已经帮助很多不同种类的应用解决了运行中的不稳定难题。应用如果想要不断精进并被用户所认可，就势必要对用户提供更加流畅的使用速度，以及稳定的运行平台。...否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
要制造出 AI 的杀手级应用，也是一个道理：让 AI 发挥长处，用智能重新为原有的场景赋能。如果能找到这样一个恰到好处的结合点，很容易就能捧出下一个字节和拼多多量级的公司。...更大的格局，是用一个更庞大的体系，把无数的“杀手级应用”纳入自己的下游，以技术推动产业和世界的变革，在时代齿轮的扭矩中采掘一个数十年难得的机会—— 一个用 AI 操作系统改变世界的机会。...一个更好的 AI 操作系统，要让用户可以更轻松简便地完成应用的开发，甚至只需输入一小段对应用功能的描述，甚至不用写一行代码，就可以获得实际解决自己需求的应用。...引进来，靠的是直接的激励，以及加入平台的便捷程度。这就要求 AI 操作系统足够开放，也能投入足够的成本用于激励，开办开发者大赛，让更多人加入进 AI 原生应用开发的行伍。...无论在大模型技术、大模型生态，还是 AI 操作系统上，百度都是国内一众跟进者的领头羊。 在千帆的应用商店上，已经有300个 AI 原生应用上架，而第一批上线的 App 已经开始拿到了分润。
当我们使用AI搜索平台查找信息时，你是否曾好奇过，那些精准的搜索结果究竟是从哪里来的？是不是觉得AI就像个无所不知的智者，总能给出你想要的答案？...在开篇之前，我们来做个测试，我们以《刘鑫炜写过哪些有影响力的文章？》为题在文心一言、天工AI、豆包、KIMI、腾讯元宝等几个AI平台进行搜索，看看它们的结果都来源哪些平台。...这些媒体平台不仅是AI搜索平台不可或缺的信息来源，更是确保信息时效性和准确性的关键力量。新闻网站以其丰富的新闻资源、快速的更新速度和广泛的覆盖范围，成为了AI搜索平台获取实时新闻的主要窗口。...AI搜索平台通过实时抓取这些新闻网站的内容，确保用户能够第一时间获取到最新的资讯，不错过任何重要事件的发展动态。广播电台和电视台，则以其独特的音频和视频内容，为AI搜索平台增添了更为丰富的信息维度。...AI搜索平台通过整合这些问答内容，为用户提供了一个便捷、高效的问题解决渠道。无论是日常生活中的小困扰，还是专业领域内的复杂问题，用户都能在AI搜索平台上找到满意的答案。
微服务的优势 大项目可以持续交付 微服务将一个大系统拆分成很多个互相独立的服务，每一个服务都可以由一个团队去完成，并且配备自己的开发、部署，而且可以独立于其他的团队。...每一个团队开发的微服务都可以由自己的代码仓库、以及部署流水线等，互不相扰。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...，不同的系统独立部署，压力大的时候，可以独立进行集群化部署，这些操作都不会影响到已经运行的其他微服务，非常灵活。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
一、Django简介 Django的官方站点：https://www.djangoproject.com Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。...采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。...这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。 Django 项目是一个python定制框架，它源自一个在线新闻 Web 站点，于 2005 年以开源的形式被释放出来。...Django 框架的核心组件有： 1.用于创建模型的对象关系映射 2.为最终用户设计的完美管理界面 3.一流的 URL 设计 4.设计者友好的模板语言 5.缓存系统。...五、创建单独的页面(视图和URL配置) 1、创建一个单独的website应用 # django-admin.py startapp website 2、定义视图文件 # cd website/ #
在应用的使用和操作过程当中，常常会出现很多因素导致系统迟钝或者崩溃，这是任何一家企业都会遇到的问题。市面上的应用越来越多，各种类型的应用软件层出不穷，用户有了更多地选择权。...一旦一个应用的用户体验不好，用户就很难再使用这个应用。所以应用的性能监测试非常重要的。服务好售后好的应用性能监控有哪些呢？...服务好售后好的应用性能监控 服务好售后好的应用性能监控往往会受到更多企业的青睐和使用。这样的应用性能监控的功能是丰富的，对于应用的监控性能也是超前的全面的。...兼容各种主流的编程代码语言，并且可以自动化监控，可视化监控。 监控不及时带来的危害 服务好售后好的应用性能监控在网络上可以搜出好多，之所以应用性能监控如此重要，是因为如果监控不及时的话带来的危害太大。...问题排查不及时的话，后期的补救也是一笔很昂贵的花费。 以上就是服务好售后好的应用性能监控的相关内容，做好性能监控，才能够快速排查系统故障并得到妥善解决。
随着人工智能在各行业的应用越来越广泛，开发快速、高效的 AI Web 应用成为众多互联网企业和开发者共同需求。...Taipy，作为一个专为 Python 数据和 AI Web 应用构建而生的工具，正迅速赢得大家的青睐。...它简化了 Web 应用的开发流程，可以帮助我们将数据和 AI 算法快速转化为交互式的 Web 应用，非常适合开发者和数据科学家使用。...Taipy 主要特点 • 快速构建：简化了 Web 应用开发流程，使开发者能够专注于核心算法和模型构建，不必再为复杂的前端开发和部署流程头疼。...• 个性化 AI 项目：对于 AI 研究人员和开发者，Taipy 是一个极佳的实验平台。它支持创建和部署个性化的 AI 模型应用，并能在多用户环境中保持数据独立，让研究和开发过程更加灵活。
今年三月，Google被爆料已经与美国国防部（五角大楼）达成合作，帮助后者开发应用于无人机的人工智能系统，项目代号 Project Maven。...谷歌的反转让人唏嘘，虽然其明确了“不会追求的AI应用”，但技术作恶还是人作恶的问题，AI伦理再次引人深思。 一 AI伦理的边界在哪里？ 如果说谷歌近期来不太平，那么亚马逊Alexa的日子也不好过。...智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，随着AI弊病的凸显，AI伦理问题也将日益得到重视。AI伦理的边界到底在哪里？首先应该明确几个问题。 1.机器人是否成为民事主体？...那么，歧视的来源是哪里？是打标签者的别有用心，是数据拟合的偏差，还是程序设计哪里出了bug？机器所计算出的结果，能为歧视、不公、残酷提供理由吗？这些都是值得商榷的问题。...坚持高标准的科学探索 7. 根据原则确定合适的应用
而目前市场发展最成熟、应用最为广泛的，便是以人工智能深度学习算法与3D AR增强现实等技术为基础的AR虚拟试妆。...同年，AI+AR技术供应商玩美移动（Perfect Corp）也先后推出玩美彩妆（YouCam Makeup）、玩美相机（YouCam Perfect）等智能手机应用程序，为C端用户提供AR虚拟试妆服务...Video（YouCamVideol）等多个围绕美妆+AR的相机应用，同时发展To B和To C业务。...玩美移动扩展人工智能深度学习算法与3D AR增强现实等技术的应用范围，推出AI+AR虚拟试发、玩美AI肌肤检测 (YouCam AI Skincare)、Facebook AR聊天机器人、扫码试妆与带有肌肤检测功能的美妆镜等相关服务和产品...AI、AR等高科技在虚拟试妆及肌肤检测等软件应用上已获得不错的商业成果。唇彩调配机的上市能否让客制化彩妆及保养品成为美妆+科技领域的下一个热点，L’ORÉAL的表现令人期待。
人工智能是一种独特的技术，能够处理不断增长的数据量，并从中提取有用的信息。随着人工智能技术不断发展和成熟，它在未来有着广泛的应用前景。...以下是人工智能未来可能的应用领域：自动化生产和制造业：人工智能将会在生产和制造业中发挥重要的作用，通过机器学习和自动化技术，能够提高生产效率，减少人力成本，同时也可以保证产品的质量和稳定性。...总之，人工智能的应用未来将会涵盖各个领域，带来更加智能、高效和便捷的服务，改变人们的生活方式和工作方式，极大地推动了社会和经济的发展自动驾驶：人工智能技术在自动驾驶汽车领域有着广泛应用的前景。...金融科技：人工智能技术可以应用于金融科技中，如风险评估、投资组合管理、预测市场走势和欺诈检测等。教育技术：人工智能可以利用数据分析技术来提升学习体验、课程选择和学生成绩分析，从而更好地推动教育变革。...总的来说，人工智能在未来有着广泛的应用前景，几乎触及到各个行业，并且在不断发展中。通过自主学习，人工智能将会变得更加智能、灵活和创造性，为人类带来更多的益处。
虽然最初几代产品智能有限，但随着AI技术的日渐进步，AIBO的交互系统也越来越完整，行为模式也和真的狗狗越来越相似。 ?...在新冠疫情期间，这类疗愈系机器宠物的销量大增，而产品的多元化也反应了人们对于AI机器宠物日渐上升的需求。 理想生活的蓝图 机器宠物的需求上升主要归功于AI技术发展以及现代人追求“简便”的生活趋势。...推出了全球首款去中心化AI家庭宠物机器狗“KODA”。与市场上的工业机器狗产品不同，KODA同时具备了实用性和情感互动的功能。...若将KODA及新款AIBO视为带有部分智能家居设备功能的AI机器宠物，三星的这款球型机器人Ballie则是带有简易交互功能的“移动型AI智能管家”。 ?...与家用智能设备的功能整合或许会成为未来机器宠物的发展方向，而以KODA为代表的AI管家狗狗已率先踏出了一步。
直播时间：4月27日，下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架，从数据中心到边缘端，实现应用的高效开发和加速部署。...基于 Metropolis 工具链，如何实现端到端的应用开发流程 3....基于 EGX 平台，如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠 NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学，软件工程硕士，2018年加入英伟达，负责开发者生态和行业解决方案的落地...，聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域，智能制造及泛交通等行业的应用和推广。...扫描二维码报名： 参考资料： NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案
三者层层递进，从概念到产品，从底层技术到实际应用，形成了好未来的AI研发闭环。...这是第一款专为智能教学打造的AI终端。任意教室部署之后，都能拥有智能教室所需的所有AI能力，包括骨骼点检测、表情识别、手势识别、语音识别、自动判题、语义分析等30多种AI能力。 智能教室，盒子先行。...好未来透露，T-Box应用了适应教学场景需求的专属AI芯片，算力可达16 TFLOPs，约等于300台iPhone XS的运算能力，比英伟达RTX 2080 Ti运算力还强。 ?...这些都是好未来已经通过AI的落地应用实现了的场景，若再将眼光放远到十年甚至几十年后，教育会是一番截然不同的场景。...而最关键的是，AI技术在其中发挥的作用，一方面依赖于场景需求，一方面依赖于场景数据。 具体到好未来，不就是拥有场景、积累了大量“标注”数据的那一方吗？正如黄琰所说，知道问题在哪里，解决问题才更有力。
常见的AI应用：语音识别、图像处理、自然语言处理等人工智能（AI）近年来在各个领域取得了飞速进展，尤其是在语音识别、图像处理、自然语言处理等应用中，AI的技术不断推动着这些领域的革新与发展。...以下是三种最为常见且广泛应用的AI技术：语音识别、图像处理与自然语言处理（NLP）。我们将逐一探讨它们的基本概念、应用场景以及具体的例子。...图像处理与计算机视觉图像处理和计算机视觉是AI技术中的两个重要分支，它们的目标是使计算机能够“看”并理解图像、视频等视觉信息。这些技术广泛应用于医疗、自动驾驶、安防监控等领域。...○ 医疗图像分析：计算机视觉在医学领域应用广泛，尤其是在医学影像的分析和诊断中。AI可以通过分析X光片、CT扫描图像或MRI图像来帮助医生诊断疾病，如肺炎、癌症等。...总结与未来展望语音识别、图像处理、自然语言处理是人工智能领域中最为基础且广泛的应用，它们各自在不同的领域发挥着重要作用。在未来，随着AI技术的进步，这些领域的应用将变得更加精准、智能化。
伦理探索：OpenAI希望通过这一决策，探索AI在伦理边界上的可能性，为未来的AI伦理研究提供更多数据和支持。 2. 潜在影响 2.1 正面影响 1....伦理研究：这一决策将为AI伦理研究提供更多的实际案例和数据，有助于未来制定更加完善的AI伦理规范。 2.2 负面影响 1....用户隐私保护：开发者应加强用户隐私保护，确保用户数据的安全和隐私。 4.3 社会层面 1. 伦理与法律规范：社会应加强AI伦理和法律规范的研究和制定，为AI技术的发展提供更加完善的规范和支持。 2....公众教育：社会应加强公众教育，提升公众对AI技术的理解和认识，避免误解和滥用。 3. 监督与反馈：社会应加强监督和反馈机制，确保AI技术的健康发展。 5....同时，社会应加强AI伦理和法律规范的研究和制定，为AI技术的发展提供更加完善的规范和支持。只有这样，我们才能更好地利用AI技术，推动社会的进步和发展。
AI模型的部署与监控：如何在生产环境中部署AI模型随着人工智能技术的不断发展，AI模型在各个行业中的应用越来越广泛。...在本文中，我们将探讨AI模型的部署与监控的关键步骤，介绍在生产环境中部署AI模型的常见方法，以及如何通过监控确保模型在实际应用中的长期有效性。1....AI模型部署的基本步骤AI模型的部署并非一次性的任务，它是一个持续优化和维护的过程。...这是AI模型在生产环境中常见的问题，因为模型通常是在过去的数据上训练的，而在实际应用中，数据可能会发生变化。特征漂移：输入特征的分布发生变化，导致模型的预测能力下降。...在不断发展的AI应用场景中，深入了解这些部署与监控技术，将为开发者和企业提供持续优化模型的能力，最终帮助AI技术更好地服务于实际业务需求。
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