Root 假装发自 拉斯维加斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习现在已经在多个领域爆发出惊人的能量，企业通过获取有效的用户数据，可以高效锁定用户的需求，针对性地提供服务，营收利润的拉升效果立竿见影。 但对于大多数急着上车的企业来说，自身业务结合人工智能技术最难的地方在于，没有办法迅速找到资深的AI专家来分析业务链，并搭建相应的机器学习模型解决核心问题，提升生产或者服务环节的效率。 亚马逊敏锐地捕捉到了这个痛点，在今天的创新大会AWS Re:INVENT上，亚马逊云服务AWS的CEO，Andy
一个月前，谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音（Text-to-Speech，简称TTS）技术上取得代际突破，接着该公司又对其语音转文字（Speech-to-Text，简称STT）API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
随着信息化时代的不断发展，数据的增长速度比以往任何时候都快，其中大部分数据是非结构化的：视频、电子邮件、文件、数据备份、监控流、基因组学等等。
2月28日，在美国西部时间09:44，美国各大主要网站突然出现大面积瘫痪，互联网发生了严重服务故障。
大数据文摘作品 记者：谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌，造就了这家当今世界最大的数据公司，那么随着智能产品的普及，谁先用现象级产品掌握了语音的入口，谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天，没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对（微信）用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实，相比用“手”和“眼睛”，以及其他以手机和电脑为媒介的操作，“语言”无疑是人类最自
云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源，但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服务： 认知计算(Cognitive Co
在同多个云提供商合作之前，请评估他们在计算、存储和安全等方面的服务。 企业必须在多个云供应商中做出抉择。亚马逊网络服务是行业巨头，而微软Azure则提供了一整套越来越有竞争力的服务。还有谷歌云平台对于那些具有大数据和处理需求的客户来说很有吸引力，他们正好可以利用谷歌的基础架构。IBM和Rackspace则提供三巨头之外的选择。 企业们最好不要与单一的云供应商绑得太紧。在一个云里提供的专业化服务在另一个云里并不一定也存在。在其他情况下，一个组织内的各部门可能会在不同的平台上开发服务，继而需要集中式的云管理团队
大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用，以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说，估测云存储的定价可能非常复杂。并且，对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较，以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
如今，公共云供应商正在开发尖端产品，以使基于云计算的备份产品更有效地备份公共云的存储数据。 数据是当今大多数企业的命脉。而备份数据可能是IT行业人士最不喜欢做的工作，但在IT运营中却是最重要的过程。 由于大多数现代软件都具有备份功能，其中包括快照管理，灾难恢复元素，支持云计算，虚拟机保护等，这么多功能并不是简单地在存储器中或服务器发生故障时恢复数据。 如今，几乎每个组织每天都在使用电子邮件和办公软件，更何况产生重要数据（当前的和归档的）的那些应用程序。而且在另一方面，各行业领域的业务部门，例如金融行业，如果
企业在与多个云供应商合作之前，需要评估他们的计算，存储，安全性，以及更多的服务。 企业必须从多个云提供商中进行选择。亚马逊网络服务公司无疑是最大的行业巨头，而微软Azure提供了竞争日益激烈的整套服务。谷歌云平台对于那些可以使用谷歌的基础设施处理大数据需求的企业具有吸引力。IBM公司和Rackspace公司则紧随行业三巨头之后。 企业可能不想被捆绑得太紧密，一个单一的云供应商。在一个云提供的专门服务并不总是可以在另一个。在其他情况下，一个组织内各部门可能已经开发出不同的平台上的服务，需要集中云计算管理团队，
没有什么办法来复制数据短缺，在云里仍然是这样的。当人们浏览自己的云备份选项时，要仔细看看他的云环境，包括他的云计算供应商的本地备份服务、数据库等等。 回到在虚拟化的全盛时期，优选的备份方法是使用该备份或复制整个虚拟机从管理程序层，例如，采用Veeam云备份，或从Zerto软件复制数据保护的软件。 对于使用基于VMware云的IT部门，这种方法仍然有效。VIF教育是总部设在北卡罗来纳州教堂山分校的全球教育机构，运行了软件即服务（SaaS）和基础设施即服务（IaaS）的混合应用服务。对于其谷歌企业应用套件和Sa
机器之心报道 机器之心编辑部 新工具叫 Bedrock，用于一揽子替代 ChatGPT 和 DALL-E 2，并支持了 Titan 大模型。 一夜之间，亚马逊来了个「弯道超车」。 在全球各大科技巨头都在拥抱如今最火的大模型、AIGC 的时候，亚马逊给人的印象只有一个：隐身。 虽然 AWS 一直在为 Hugging Face、Stability AI 等大模型明星公司提供机器学习算力，不过亚马逊很少透露合作的细节。有网友曾统计，在过去一段时间的财报财报会议上，亚马逊提到 AI 的次数几乎为零。 但如今，亚马
一位叫做Sagi Shaier的程序猿，用机器学习给《哈利·波特》电影片段，做了一份太长不看的概括版。
近年来，Google Drive、Dropbox、微软 OneDrive、苹果 iCloud 等云存储服务变得非常流行。在这一章中，你被要求设计 Google Drive。
作者 | 西西编辑 | 陈彩娴众所周知，算法、算力与数据是人工智能（AI）发展的“三驾马车”，吴恩达等学者也常说：以数据为中心的AI，或数据驱动的AI。由此可见，近年来激增的数据量是 AI 腾飞的源动力之一，数据在 AI 中扮演重要角色。那么，人们口中常说的“大数据”，规模究竟有多大呢？出于好奇心，一位意大利物理研究者 Luca Clissa 调查了 2021 年几个知名大数据源（谷歌搜索、Facebook、Netflix、亚马逊等等）的规模大小，并将它们与大型强子对撞机（LHC）的电子设备所检测到的数据做
Cloud File Transfer 是一个功能强大的 SaaS 文件管理分享平台，可以称之为网盘，他基于laravel框架，文件可以存储到Amazon S3、Wasabi Bucket、GCP Bucket、Storj Bucket 、Dropbox等处。无论您选择哪种存储平台来存储所有文件，您都可以为所有客户提供密码保护、自定义链接过期功能。而且每个文件都可以以链接和电子邮件的形式分享。
语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年，直到2009年，Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中，语音识别才取得了巨大突破。
消费升级的时代，搭配才能创造奇迹。文字是苍白的，语音是生动的，语音转文字是具备科技色彩的。文字一旦有了科技感，生活才能有质感。本课程以GME做“活化酶”，将详细介绍以微信语音转文字技术为基础的GME功能，带你告别文字的苍白，激发AR活性，让你的生活瞬间充满“胶原蛋白”。随着AR技术的不断发展，语音转文字在音频场景的应用不断成熟。
最近几年，语音技术的普及率激增。然而，伴随着这种增长的是制造语音控制设备的科技公司对语音数据的收集。因此，消费者和企业对语音隐私的担忧越来越大。
转自：netsmell.com 美国时间本周二，亚马逊 S3 存储服务出现故障。这导致包括美国证券交易委员会、苹果 iCloud、Soundcloud、Slack、芝加哥轨道交通系统 Metra 在内
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别（ASR）技术，旨在将人类的语音转换成文本。
（译者补充：随着每个云提供商都提供了数十种数据服务，为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要，更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。）
过去一年人工智能和深度学习最重要的发展不在技术，而是商业模式的转变。过去6个月，所有巨头都将自己的深度学习IP开源。Data Science Central 网站主编、有多年数据科学和商业分析模型从业经验的 Bill Vorhies 分析了开源浪潮的形成原因：云服务后来者谷歌为了吸引用户、扩大市场，率先大举开源；随后，各巨头为了吸引人才、加速创新，也纷纷开源；OpenAI 的出现也为开源起到了一定推进作用。开源会使技术发展更快，但主宰市场的仍将是巨头。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
【新智元导读】过去一年人工智能和深度学习最重要的发展不在技术，而是商业模式的转变。过去6个月，所有巨头都将自己的深度学习IP开源。Data Science Central 网站主编、有多年数据科学和商业分析模型从业经验的 Bill Vorhies 分析了开源浪潮的形成原因：云服务后来者谷歌为了吸引用户、扩大市场，率先大举开源；随后，各巨头为了吸引人才、加速创新，也纷纷开源；OpenAI 的出现也为开源起到了一定推进作用。开源会使技术发展更快，但主宰市场的仍将是巨头。 （文／Bill Vorhies）过去一年
Altman 曾乐观地表示，“在软件达到一定的能力水平后，就会像按下一个按钮，利润就可哗哗进账，最终收益将远远弥补成本。”
很多公司选择AWS作为其IT解决方案，AWS有很多云服务，以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
自ChatGPT横空出世以来，围绕GPT的话题只增不减，属于AI+的时代已经悄然来临。科技在进步，人类在发展。近期，各大厂商纷纷推出了自己的产品和服务并在持续的更新迭代优化当中。如，微软的New Bing、谷歌的Bard、百度的文心一言等等。如何使技术落地，结合应用场景开发出更多产品出了，是接下来需要思考研究的问题。
业界似乎非常容易地想到，公开的云大战已经告一段落，而且亚马逊已经在此大战中成为了赢家。市场研究机构Gartner在最近发布的Gartner Magic Quadrant报告中强调称，亚马逊的专业云服务AWS(亚马逊网络服务)提供的可利用计算能力已经达到了其它14家云服务供应商总容量的5倍之多。 这种领先的优势的确给人留下了深刻的印象，但是，Gartner的分析报告中并未将谷歌的云服务“Google Cloud(谷歌云)”纳入其中，主要是因为谷歌还没有正式推出此项服务。 在云服务领域，谷歌与亚马逊的其它竞争对
1 钓鱼网站“潜伏”谷歌广告，窃取亚马逊用户账密 Bleeping Computer 网站披露，一个新的网络犯罪活动将钓鱼网站隐藏在谷歌搜索结果中，以窃取亚马逊网络服务（AWS）用户的登录凭据。 https://mp.weixin.qq.com/s/HgWZ9WOZbtZ3IjX-8G42ng 2 利用Azure AD Kerberos票据，实现到云端的横向移动 在渗透测试过程中，如果获取域管理员权限并且当前存在一个云环境，那么整个 Azure 云仍然可能受到损害。在这篇博客中，将带您了解这个场景，并向您展
随着IT专业人士尝试应用人工智能，许多人将在公有云执行此操作。但是，组织从不断增长的人工智能服务列表中选择，从AWS、Azure和其他厂商中挑选，并不是一件容易的事。 虽然人工智能不再只是在科幻电影中看到，但是该技术对许多企业IT团队来说仍然是陌生的。然而，一个采纳趋势是明确的：公有云将是大多数企业人工智能工作负载的目的地。 调研机构Forrester Research公司首席分析师Rob Koplowitz说：“这并不是说人工智能不会发生在人们的数据中心的企业中，但这是一个主要在云端发生的工作量。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 谷歌将 AI 芯片团队并入云计算部门 追赶微软和亚马逊 OpenAI推出的ChatGPT获得一定成功，微软是OpenAI的重要投资者，它将ChatGPT植入必应搜索，威胁到谷歌搜索地位。谷歌将会整合旗下两个AI研发实验室DeepMind和谷歌Brain，以增强公司AI部门实力。 Google DeepMind最新研究：如何将人类价值观融入AI？ 政治哲学家 John Rawls 在《正义论》中探讨
AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务，它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。它的使用非常简单，只需要提供输入文本，该服务就给出输出文本。
针对此前外界盛传的华为入局养猪行业一事，华为机器视觉总裁段爱国回应称，华为不养猪，而是赋能企业养好猪。他认为，AI在养猪企业中的应用，相比其它行业还处于十分落后的状态。他称：“也是有大型的养猪企业主动找到我们，希望一起用技术为养猪业赋能。”
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
不知人们是否了解AWS云服务，但很确定到目前为止，每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品，如弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。但是，亚马逊公司还提供100多种可用的云服务，可能很多人还不知晓。 来自调研机构Synergy Research Group的最新调查数据显示，2017年第四季度，基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和托管私有云的支出增长了46%，亚马逊公司为此投入大部分资金。 这个调查报告指出，“AWS公司继续保持其云计算领域的主导地位，其收入超过四个
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推
用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情，比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效，比如以下几种场景：
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
在过去多年的键盘输入和点击手机屏幕之后，我们正在回归到最初的“用户界面”：语音。虽然我们尚未感受到语音技术带来的全部影响，但这种技术正在改变我们与数字世界互动的方式。
除了获取Generative AI和JavaScript的支持外，甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
目前可用于文件存储的网络服务选择也有不少，好比阿里云OSS、七牛云、腾讯云等等，可是收费都有点小贵。为了帮公司节约成本，以前一直是使用FastDFS作为文件服务器，准确地说是图片服务器。直到我发现了MinIO，我决定放弃FastDFS。
AI 科技评论按：不同语言之间的语音到语音转换早已不是什么新鲜事了，任务拆分简单直接，只需要把「源语言的语音识别模型（语音转文本）」、「文本到文本翻译模型」、「目标语言的语音生成模型（文本转语音）」这三个模型串联使用就可以。由于这三类模型的发展都各自比较成熟，现在市面上如谷歌翻译这样的软件产品、如科大讯飞翻译机这样的专用硬件设备都能达到很好的多语互译效果，准确率和延时都让人比较满意。
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下，大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。其中，计算机视觉、语音识别技术均已能够规模
3 月 1 日，由 Mozilla 基金会发起的 Common Voice 项目，发布新版语音识别数据集，包括来自 42000 名贡献者，超过 1400 小时的语音样本数据，涵盖包括英语、法语、德语、荷兰语、汉语在内的 18 种语言。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
语音将会成为面向消费者和企业的下一个重要平台。本文分析了五大巨头如何抢占规模490亿美元的语音市场，五大巨头总计投资了38家人工智能语音企业，并陆续推出了智能音箱和语音助手等产品抢占市场！
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