新媒体传播遗产价值”为主题，聚焦遗产价值在当代的认知与拓展，联合国教科文组织驻华代表处代表夏泽翰、联合国教科文组织驻华代表处文化项目负责人古榕、中国传媒大学副校长段鹏、中山大学中国非物质文化遗产研究中心主任宋俊华...联合国教科文组织驻华代表处举办“遗产保护的新视野”网络研讨会 腾讯新文创研究院执行院长戴斌在研讨会上发表了《数字时代的文化遗产保护与创新活化》的主题分享，从公益捐赠、新文创、技术参与三个维度阐述了腾讯的...戴斌在分享最后谈到，面对这个全人类共同的事业，腾讯的探索和尝试不会停歇，未来仍将拿出最大的谦卑、耐心和诚意，与全社会一起，将文化遗产保护在数字时代推向新的发展高峰。...今天会议的主题是“通过新媒体传播遗产价值”。过去几十年来，数字技术和互联网的快速发展，不仅改变了我们的生活，很大程度上也重塑了文化遗产保护的面貌。...所谓新文创，指的是，在新时代下，一种以IP构建为核心的文化生产方式，其最重要的目标，就是打造更多具有广泛影响力的中国文化符号。目前，新文创已经成为腾讯在文化维度的系统化战略思考。
当今社会，智能硬件及移动APP正在以惊人的速度影响着人类的生活和社会的变革，引发了新一轮的发展趋势。 1.信息为王 我国移动互联网发展进入全民时代。...3.数字化、智能化成主流 数字化、智能化已经成为当今科技发展的重要方向及领域，智能化＋已经逐步渗透到各行各业，并逐渐成为当今文化形态的中心，呈现出新一轮的文化生态，如iPad打破了传统纸媒与数字媒体的界限...同时在这个概念的“绿荫”下，普通大众也享受到了科技带来的福泽，如现在的facebook、微博就将很多平民大众的想法、话语通过智能化媒体与全球相连、传播，并随时随地分享自己的所见所闻，也就是我们经常所说的...可以预见未来的大数据时代，品牌传播通过对数据的处理获得精准的活动效果的评估，每一步都有精准的数据呈现，品牌主所有决策都会在精准数据支持下减少决策风险。...因此，对企业而言，数据成为与企业技术、资金、品牌同等重要的资产，并以数据致胜，形成数据化决策。
在 WOT 全球技术创新大会《AI 与数据的智能融合》专场中，来自腾讯云的专家分享了腾讯云在数据管理与人工智能领域的技术成果和成功案例，并探讨二者如何智能融合为企业提供更高效、更智能的数据服务。...大模型时代下的存储系统 在当前时代的发展中，企业正逐步利用大规模的对象存储来构建企业级数据湖和智能存储服务，存储系统正朝着更加弹性、高效和智能的方向发展，以满足企业在数据处理和利用方面日益增长的需求。...随着大模型的出现，存储系统还需要满足大模型训练和推理过程中对数据规模、性能和稳定性的多样化需求，以及在处理海量数据的同时保证对高价值数据的高性能访问，实现大规模存储与高性能访问的平衡，确保大模型的高效训练和推理能力...通过这些方式，GooseFS可以为大模型训练场景提供百亿级的热点元数据存储能力，提供百万级 IOPS，并且可以在高压情况下做到秒级故障恢复的能力。...与传统的基于标签的标量检索不同，腾讯云数据万象MetaInsight通过预先计算数据的向量空间并存储于向量数据库中，再利用向量检索技术在向量空间内寻找相似的图片、文本或视频内容，从而实现更精准的全媒体类型跨模态检索能力
数据猿导读> 我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。...教育领域已有学者探讨了大数据时代背景下教育模式的转变(杨淼淇等，2014;郑立海，2015)、教育变革的趋势与转向(喻长志，2013;胡弼成等，2015)、教育研究的新范式(祝智庭等，2013)、学习方式的变革...我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合已是时代发展的必然要求。...在大数据时代，移动通信、云计算、传感器、普适计算等新技术将逐步融入教育的全过程，可以在不影响师生教学活动的情况下实时、持续地采集更多微观的教与学的过程性数据，比如学生的学习轨迹、在每道作业题上逗留的时间...三、教育大数据的价值潜能 2015年8月31日国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。
因此，在千变万化的海量数据中准确把握趋势与规律、精确控制风险与深度挖掘... 人工对信息整合能力的低效加剧了信息不对称下的欺诈风险，各类黑天鹅事件更是在行业内不绝于耳。...“互联网+”时代的银行业信息安全保障机制是一个包括监管机构、银行、用户、信息安全服务机构等多方参与、共同推进的系统性工程。...在“互联网+”时代，银行更需要对“客户身份精准识别和认证”、“保证交易的完整性和合法性”以及“基于大数据实现互联网金融的精准风控”三方面予以重点关注： 客户身份精准识别和认证 人民银行于2015年12月下发的...应用“大数据”实现征信服务，建立一套快速、智能、精确的一体化信用评价解决方案，已成为破解互联网金融风控难题的关键。 “大数据”之“大”首先在于数量之大。...因此，在千变万化的海量数据中准确把握趋势与规律、精确控制风险与深度挖掘数据，将成为决定银行金融安全与服务能力的重要因素。 内容来源：第一财经日报
在互联网+金融模式下，金融企业如何创新、监管机构的态度是什么、信息安全形势及特点是什么、金融行业在这种新形势下如何应对，这些问题都需要从全新的角度进行思考。...在此背景下，《金融电子化》杂志社与绿盟科技于11月17日在北京举办了“Security+ 2015金融信息安全峰会”，围绕“金融、安全、合规、创新”为主题，与全国各金融行业专家代表互动交流，共同研讨互联网...而事实是在互联网+的背景下并不需要实体的网点。...赵占波认为：互联网+指将互联网作为能力、要素和基础设施，以指导新经济下需要将哪些传统经济的价值进行转移。战略意义是在规划未来中国经济与社会。+互联网指传统经济如何利用好互联网这个工具和手段。...DATA（数据）：充分挖掘分析网民的网络痕迹、行为数据、交易数据等，预测消费者行为。 Deliver（传递）：将产品的各项价值更加顺利的传递给客户。
Instruction Tuning 时代的大模型。今天继续，包括模型论文 LLAMA, PaLM, BLOOM, BLOOMZ-mT。...数据：约 1.4 T token 预训练，多语言但就是没有中文； 模型： 经典的大模型 Pre-normalization，采用 RMSNorm normalizing。...根据论文中各种指标表格，直观上来看，在 0-shot 以及 few-shot 效果上， 13B 的 LLAMA 与 GPT-3 可比，7B 的 LLAMA 不会落后 GPT-3 太多。...模型： Vocab size 比 LLAMA 等其他模型大很多。位置编码采用了 ALiBi Positional Embeddings。...论文中没有找到直接与 GPT 对比的实验，但根据下面的 code 续写成绩来看，BLOOM系列和 GPT 差距应该不小。
编辑 | Sharon 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 贵州省中国特色社会主义理论体系研究中心研究员吴大华：运用大数据推进国家治理现代化 大数据是人类进入信息化时代的产物和必然结果...，我们需要采集更多的数据才能不断提升模型的可靠性，最终实现智慧供热，如果没有大数据的支持，智慧供热的目标就无法达成。...原文链接： http://www.datayuan.cn/profile/15147.htm 北京师范大学国际与比较教育研究院院长刘宝存：教育的本质依旧是为了传承文化、创造知识、培养人才 互联网改变了人们的学习方式...但是，未来教育的本质并未改变，依旧是为了传承文化、创造知识、培养人才。而且，即使有了多种学习方式，学校和老师也不会消失，因为学校是人生社会化的第一步，儿童的成长也依旧需要有仁爱之心的教师指导、帮助。...，如何建立人与机器之间的语义转换能力、结构化的知识体系和挖掘明确的应用场景则是发展法律人工智能需要面对的三个核心挑战。
AI智能在游戏、多语言、产业互联网等不同场景的实践经验，与我们共同探讨大模型AI、数据智能的发展趋势和前景。...为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第100期 时间 2023年4月22日 14:00-18:10 主题 大模型时代下数据智能的应用与前景 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报名链接：https://conf.ccf.org.cn...会议安排 TF100：大模型时代下数据智能的应用与前景主持人：CCF TF数据科学SIG主席 巴川 时间 主题 讲者 14:00-14:05 活动介绍及致辞 巴川CCF TF数据科学SIG主席 14:...白钰 阿里巴巴集团高级算法专家 主题：《数据智能在产业互联网领域的探索和应用》 主题简介：随着各个产业数智化进程的加深，越来越多的产业应用无时无刻不在产生千百倍于消费互联网时代的海量数据，如何高效地利用这些数据并发挥其价值成为了一个重要的课题...最后，我将初步分析大模型对不同行业和职业的影响，并提出在大模型时代下如何提升个人和企业竞争力的一些建议。 个人简介：单艺从事AI和大数据方向的早期投资和技术咨询。
从历史发展来看，中国互联网广告经历了三个阶段:单项传播时代，基于媒体的营销时代，基于受众的精准营销时代。...在单向传播时代，能做的仅仅是单向的展示和发布；在媒体营销时代，互联网广告被包装成了一种新的传播形式，与媒体内容进行融合，并在不断丰富中；而未来基于受众的精准营销广告，将能够实时分析广告受众，获得个性化的设计...大数据的分类维度，也比以往的数据形式更加丰富和多元，它不给数据种类设置限制，唯一的限制只是人的需求和思维，让受众与产品推广方式之间的匹配更加无缝、贴合，锁定用户也成为可能。 ...根据艾瑞数据显示，2013年中国网络广告市场规模已经达到1100亿元，同比增长46.1%，未来整个RTB和DSP市场将远高于其他互联网营销形式的增长，网络营销正在从流量购买时代向人群购买时代转变。...在大数据的资源和技术驱动下，中国RTB广告的前景未来将不可限量。 摘自：硅谷动力
最近几年IT都成长在一个大数据的环境下，大家动不动就要分布式，想想就搞大数据。有的网站明明访问量几台普通的服务器就可以搞定，非要弄分布式，挂着云计算的名字，却做着屌丝的事情。 ...虽然，大环境如此，但是为了沾上这种高大上的气息，也着手看一下这方面的书。 ? 刚刚看完《大数据时代》这本书，感觉收获也蛮多的。习惯性的整理了一下书籍的思维导图 ? ...就目前的互联网公司，也有很多公司根本不注重这种细节，就我特别反感的一点来说： 京东目前应该说是互联网产业很火的一个产品了...由于它的东西很多都是京东自营的，质量上总是感觉比淘宝要有保障。...因此好坏参半，大数据的使用还要看具体来做什么。 总的来说，其中的商机以及潜在的机会都是非常大的，如何有效的搜集数据，如何有效的利用分析数据才是目前最应该关注的事情。...大数据的时代，重要的是数据的搜集，相关的技术，以及如何使用这些数据。 以上的博文，纯属个人的无聊记录与吐槽，设计到某些互联网的公司的部分，也是纯属希望能够做得更好。
移动互联网和大数据时代下的IT企业变革之道-敏捷思维 如腾讯董事会主席马化腾指出互联网的出现犹如蒸汽机和电的发明，已经彻底改变了世界的模式；而移动互联网的出现更像人类新的DNA，从本质上蜕变催生出一个新的世界...人类通过移动互联网和智能的网络、设备、数据分析不断延长自己的能力与欲望，并连接着更多的人与社会，无疑加强了人类活动的广度和深度，未来的互联网时代逐渐从理性的社会向感性社会变革。...尤其在移动互联网和大数据时代的影响下，产品的设计、功能摆脱枯燥的节律，从满足大而全的完美主义向满足用户的任何细微需求进步，产品具有速度、开放性、创新度、进化度，包容性，不断保持敏锐的触觉，这要求研发过程...所以，我推荐大家阅读“《移动互联网和大数据时代IT企业转型、升级与再造之道-敏捷思维》”。...创新力量不会在结构化的、独裁的环境中萌芽，而是在适应的文化中在自我组织和自我约束的原则下产生。可靠的创新不是颠覆性的迈向生死边缘的鲁莽行径。
排除一人多卡、机器号码的情况，中国的手机用户渗透率超过80%，而宽带渗透率则低于50%，仅仅与智能手机渗透率相当。...——智能电视 央视市场研究公司公布的数据显示早在06年，全国电视观众已达3.06亿户，总人口数达到10.7亿人，平均普及率达到85.88%。...在一线城市的电视开机率从70%降低到30%的情况下，农村的电视开机率并未显著下降。农村的人们仍然保留着看电视的习惯。...——语音应用 打字不方便，五笔太专业，拼音对老人、部分农民以及文化水平较低者者使用门槛较高。同时，使用键盘、鼠标以及手机按键、触摸屏对他们也是太过复杂。...五年后或者稍微再远点的未来，不论是城市还是农村，不论是年轻人还是老人，不论是正常人还是残疾人，数字生活方式与今日必定会有极大的不同，那时候信息鸿沟或者不会再像今天这么难以跨越。
是冠状病毒的「解毒剂」，通过舞蹈和女孩审美的流行，教会了我们一个道理：现在是少女统治着互联网。...现实是，TikTok已经进入美国的主流文化中，「TikTok在文化中变得更加根深蒂固，它开始决定我们自我塑造身份的方式、日常生活的方式和与他人互动的方式等等」。...事实上，早在2020年，传媒学者梅兰妮·肯尼迪就喊出了一个社会文化判断：「现在是少女统治互联网」，其论断依据就是TikTok上最知名的人气都来自十几岁的女孩们。...算法下的潮流TikTok的算法对用户的了解，远超他们自身的想象。...TikTok之所以风靡全球，也是因为其算法的个性化推荐，根据用户的兴趣、位置和身份标签来推荐短视频内容，进而带动了平台上形成特定身份、社区和文化的形成，随着TikTok内容的传播，「TikTok变成了美国文化
大数据的兴起 - 以及关于如何充分利用它的讨论的演变 - 一直很快，并且没有显示出放缓的迹象。...除此之外，大数据工具使得这些数据的收集和处理成为比几年前更快的过程。采用更广泛和更精细的分析方法可以帮助医生为有需要的患者开出更有效的治疗方法，并加快治疗严重疾病的速度。...将大数据应用于欺诈检测的做法也在金融市场中获得了关注。每天交易报告，并要求从该数据集绘制详细的情报快，及时获取。...作为镭速大数据传输，小文件传输每秒5000个以上，百万数量级文件能在5分钟内完成列表，相同文件秒传速度可达每秒20000个，速度比传统的FTP快100倍以上.镭速传输协议可以充分利用大带宽网络，以最快的速度进行数据传输...在海量数据分发应用场景中，可以帮助用户在最少的时间完成大数据传输。镭速传输提供一站式文件传输加速解决方案，旨在为IT、影视、生物基因、制造业等众多行业客户实现高性能、安全、稳定的数据传输加速服务。
文章目录 大模型时代的挑战与机遇 从算法到工程：技能升级的必要性 发展路径与职业规划 路径一：深耕研究领域 路径二：工程实践与部署 路径三：跨界合作与解决复杂问题 路径四：教育培训和技术普及 不断学习与更新知识...结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~探索大模型时代下的算法工程师前景与发展路径 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：AIGC人工智能 文章作者技术和水平有限...从最早的深度学习到如今的超大规模预训练模型，如GPT-3等，大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域表现出了惊人的能力。那么，在大模型时代来临的背景下，算法工程师应该如何应对，何去何从呢？...大模型时代的挑战与机遇 大模型的崛起为算法工程师带来了新的挑战与机遇。一方面，大模型的训练需要庞大的计算资源和海量的数据，这对计算能力和存储资源提出了更高的要求。...数据管理和预处理：大模型需要大量的数据进行训练，算法工程师需要了解数据的采集、清洗、标注等流程，以及数据预处理的方法，以保证数据质量和模型效果。
之所以观点泾渭分明，一是因为互联网金融作为新兴事物，缺乏足够数据来清晰判断其未来发展方向；二是受摩尔定律作用，全新商业模式不断涌现，而原有模式不断消亡；三是在大数据时代背景中，云计算、互联网金融、传统银行与基于新巴协议的金融监管出现相互交织融合的新动向...互联网金融 与传统银行的本质差异 作为工业化时代的产物，银行不可避免的带有工业化思维烙印。...互联网金融脱胎于信息化革命与大数据时代，“开放、平等、互动、合作”成为互联网金融的核心价值观；“去中介、去中心”，追求极致的用户体验，强调数据驱动运营则是本质特征。...从实践中看，互联网金融通过对市场、用户、产品、价值链的逐步重构，正逐步改变传统银行产业链的全貌。余额宝成立仅仅半年时间就成为全球第七大基金，打破了基金业成长的天花板。...见和讯银行：大数据时代互联网金融创新与传统银行转型
云计算及移动互联网时代的企业应用的变迁 基于实际使用经验，摩托罗拉系统认为：通过将企业应用部署在云端的方式，企业IT系统稳定性和网络安全性大幅度加强，系统弹性大幅度上升，系统建设速度更快且无需大规模的管理维护团队...云计算与移动互联时代的轻企业IT基础架构 由云计算与移动互联这两个关键变化引发的企业IT基础架构变迁正在发生。...而成功建设轻架构网络的关键点在于成本的控制和全网管理能力的提升。毋庸置疑，企业的网络所承担的压力会大幅度的降低，管理要求会不断提升。这是云与移动互联网时代下，轻企业IT基础架构的基本要求。...综上所述，对于现代物流与供应链行业而言整体需求如下： ·设备稳定性 ·网络架构稳定性 ·单一设备/整个无线网络高密度支持能力 ·网络统一管理能力 ·网络远程快速排错能力 ·无线网络安全保障能力 上述六大需求中在现代大型物流与供应链企业中必须通盘考虑...在云计算与移动互联网迅猛发展的时代背景下，相信轻企业IT基础架构将会获得越来越多现代大型物流与供应链企业的共同青睐。
对于互联网家装来讲，同样需要遵循这样一种发展脉络，才能摆脱互联网时代简单的撮合和中介逻辑，进入到一个全新的时代。 那么，在这个过程当中，家装行业又有哪些新的发展机会和挑战呢？...如果互联网家装平台可以借助它们在互联网时代积累下来的流量，进行家装标准化的尝试，不仅可以为提升家装行业的运行效率找到新的发展机会，而且可以为家装行业下一步的进化积蓄力量。...对于后互联网家装时代的玩家们来讲，如果能够找到实现家装产业化的方式和方法，甚至说可以实现某个流程和环节的产业，都是一个非常可观的庞大市场。...其实，很多家装的流程是可以重新整合的，对于后互联网家装时代的玩家们来讲，我们完全可以通过对家装行业的流程再造来寻找新的发展机会。 所谓的家装流程的再造，其实是一个融合与重整的过程。...在我看来，除了装修功能之外，未来的家装将会更多地承担联通人们生活内部与外部世界的桥梁和纽带的角色。对于互联网家装的玩家来讲，如果能够找到家装行业的数字化的功能和作用，无疑将会打开一个全新的发展机会。
第二篇文章也会在近期放送给大家，其中讨论了迁移学习的两种应用。 在后续的文章中，作者将解释如何结合主动学习与迁移学习来最优地利用现有(或者新的)数据。...对于小数据量情况下深度学习技术，应用迁移学习是取得成功的关键。在实际研究中，深度学习几乎是无处不在，但是对于很多现实生活场景来说，通常都没有数百万个带标签的数据来训练模型。...而深度学习技术需要大量的数据来调整神经网络中的数百万个参数，特别是在监督式学习的情况下。这就意味着你需要大量带标签数据来训练模型，而标注数据则需要昂贵的人工成本。...知识迁移只有在“适当”的情况下才有可能。这种情况下，确切地定义“适当”的概念是不容易的，需要点经验知识来帮助确定。例如，你不应该相信一个在玩具车里开车的孩子能够开上法拉利。...▌特征提取 深度学习模型的一大优点是能够“自动化”地提取特征。基于标记的数据和反向传播法则，网络能够捕捉到对任务有用的特征。例如，对于图像分类任务，网络会计算出输入的哪一部分是重要的。
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