IBM与微软已经达成一项在云计算领域合作的协议，微软Azure云服务将能够使用IBM中间件，IBM Cloud云服务也能够使用Windows Server和SQL Server。这项合作将使得云服务更具吸引力和灵活度，为更多企业提供了适配性更高的云端服务，企业无需为了云平台的限制而变更自己的软件部署。 云计算无疑是IT业界的下一个前沿领域，越来越多的公司正将它们的服务完全或部分迁移至云端。不过这也带来了一些不可避免的问题，公司需要尝试保持软件的一致性和兼容性，而当移动至云端时，难免受到云端服务硬件的限制，I
提供大数据解决方案的技术供应商列表似乎是无限的。现在，许多特别流行的大数据解决方案都属于以下15种类别之一,我们一起来看看吧：
IBM 发布了包括人工智能机器人显微镜、消除 AI 偏见、量子计算、区块链及加密技术在内的五大科技预测，并认为这五大技术将在未来五年改变人类生活。 AI 科技评论现场消息，2018 年 4 月 11 日，IBM 在北京举行了 2018 IBM THINK 论坛。 IBM 大中华区董事长陈黎明在会上表示，随着 AI 技术、大数据、与商业创新的不断加速，IBM 将进入「Watson 定律」时代，迎来继半导体和 PC、互联网之后的第三次指数级增长。IBM 认为，善于利用数字化智能技术，拥有指数级学习能力的智慧
你可以从没有发生的事情中看到这一点的证据。Ubuntu背后的公司Canonical还没有收到IBM 340亿美元的收购要约，尽管公司创始人马克·舒特沃斯(Mark Shutteworth)可能会接受这笔交易，尽管该公司声称不打算寻找买家。
本文一经发出，就被人转帖在 HackerNews 上，随即演变成了「IBM 吐槽大会」。很多人都介绍了自己与 IBM 在业务上交流的难忘经历，也对 IBM 在 AI 上过分宣传的态度提出了批评。有网友表示：「IBM 好像在盲目相信着自己提出的概念，比如『增强和放大人类专业知识的产品』，却忽视了机器学习的本质和局限性，在我看来，他们仍然在专注于『AI 在辩论赛中达到人类水平』这样无意义的事。」
就像互联网一样，大数据是我们今天生活的一部分。从搜索，在线购物，视频点播，到网上约会，大数据总是幕后的重要角色。有些人声称，物联网（IoT）将会接管大数据作为最令人瞩目的技术@ Gartner2014。它也许会成真，但是物联网如果没有大数据，就不可能活着。在本书中，我们将深入探讨大数据技术。但我们需要先了解大数据是什么。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
2017年大数据开始进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，它的应用却正在蓬勃发展，代表成熟度的标志性IPO也正在出现。而大数据在几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上，过去几个月AI所经历的共同意识“大爆炸”与大数据当年相比甚至有过之而无不及。从2013开始制作大数据版图的Matt Turck刚刚发布了最新的2017年大数据版图，我们一起来看看在这个领域有哪些最新趋势和玩家的分布情况。 高层趋势 大数据+AI=新栈 2016年无疑是机器学习之年，任何目睹过众多pitch的VC都应该能感受到这一点，那
“数据驱动营销”这个词并不陌生，业界有很多运用数据驱动营销的例子。数据驱动营销最核心的理念和价值就是在对客户数据和营销执行数据分析结果的基础上做出下一步的市场营销决策。近期数据侠实验室，DT君邀请到了IBM市场部大中华区数据分析部经理孙宁，她将用IBM的应用案例，为大家解读数据驱动营销之道。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a month, o
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mont
旧金山：今年，人工智能进入了主流业务，至少，已经成为了一个市场度很高的卖点。 周日，出售在线软件的公司Salesforce.com将人工智能加入到他们的产品中。他们的系统叫Einstein，据称可以给客户提供有关销售的数据分析，例如什么产品具有市场潜力，什么将会是下一个卖点。 Saleforce此举抢占了先机。Oracle——世界上最大的软件业务公司，在周日晚上于旧金山开始了全球客户大会。大会最大的亮点是大数据的实时分析。Oracle称它为Oracle A.I. 另外，通用电气发布了叫做Predix的A.I
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
首先，让我们看一下硬盘的发展史： 1956年9月13日，IBM的IBM 350 RAMAC(Random Access Method of Accounting and Control)是现代硬盘的雏形，整个硬盘需要50个直径为24英寸表面涂有磁浆的盘片，它相当于两个冰箱的体积，不过其存储容量只有5MB。 1971年，IBM开始采用一种名叫Merlin的技术生产硬盘，这种技术据称能使硬盘头更好地在盘片上索引。 1973年，IBM 3340问世，主流采用采用红色。这个大家伙每平方英寸存储1.7MB的数据，在当
这两天企业移动应用市场迎来井喷，除了我们前两天我们讲述的销售易和纷享销客都将迎来C轮融资外，另一类专注企业移动应用平台厂商AppCan也迎来B轮一亿人民币的融资机会。 其实AppCan的融资并不足为奇，从这些年的国际IT巨头的布局来看，这一块市场必将成为投资客重点关注的市场，2012年2月IBM收购以色列移动应用开发和基础软件提供商WorkLight，通过这次收购，将促使IBM的移动服务横跨移动应用软件开发、整合、安全和管理领域。 2013年11月14日，IBM宣布收购Fiberlink通讯公司，Fi
确定哪种类型的数据库或数据库服务最适合您的企业的最佳方法是什么？这完全取决于您需要什么类型的用例。在本文中了解更多信息。
人类长期以来一直梦想着自动化的前景。我们最早的祖先将其想象为众神可以使用的东西。在荷马的 《奥德赛》 中，希腊锻造和工艺之神赫菲斯托斯利用自动化[1] 来完成简单的重复性劳动。佛教传说中提到有自动守卫看守佛陀的舍利。风车和水车的全部目的是使繁重的劳动自动化，例如磨碎谷物或填充羊毛。最近，我的祖母每次把衣服扔进洗衣机时都会很兴奋，她说：“我以前用手做这件事，但现在机器帮我做！” 今天，我们的祖先会惊讶于他们在神话中想象的设备是真实的 —— 从我们每天使用的设备到那些超出他们想象的设备。
1月8日，2016大数据生态纵览峰会在北京圆满落幕。30多名嘉宾参与分享，20多家企业共同参与，30多家媒体参与报道，1000多名与会者见证了这场盛会。如果你错过了，确实有点遗憾。不过没关系，现在来一次回放，一起来感受现场的气氛吧。
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
我类似于一本书的目录，只不过书的内容是静态的，而数据是动态变化的。可以想像，如果书中的内容页频繁变化，那么更新书的目录也会花掉不少成本。所以说，我不是多多益善。
本文探讨了人工智能3.0时代的到来，以及在这个时代，谁将是赢家。作者认为，在人工智能3.0时代，算力将成为首要因素，而目前华尔街投资者对于英伟达和AMD有着乐观的看法。然而，人工智能3.0时代的到来尚不确定，这给许多无法采集和拥有数据的企业带来了挑战。
因为星战迷的“绑架”，这个星战系列史上最大的bug，竟然已经奇迹般跨世纪地存在了40年。为了照顾商业类型片所追求的科幻视觉效果，它的设计更是一代不如一代。
本文为机器之心（微信号：almosthuman2014）投稿。原文作者为人工智能创业公司Demiurge Technologies 联合创始人Bragi Lovetrue，其受EETimes之邀写了这篇文章。翻译由机器之心完成。 Bragi Lovetrue是Demiurge Technologies 的联合创始人，该公司位于瑞士，旨在推进服务于人类的深度学习、类脑工程和智能机器人领域的科技突破与应用转化。作为一位跨领域科学家，Bragi 在美国纽约大学和卡耐基梅隆大学期间为了发现制约人工智能发展的根本问题
IBM曾经在计算领域独领风骚，但是90年被PC产业链上的微软、英特尔等厂商围殴，遭遇最严重的危机；
作者 | Matt Coatney 翻译 | 言午二二、Amanda沈 来源 | 可译网 📷 “ 本文为美国著名数据分析网站DZone分析师Tom Smith与Exaptive的副总裁Matt Coatney的专访对话，对人工智能和机器学习的未来做了深度的探讨。Exaptive是一家美国俄克拉荷马州以提供大数据分析产品及服务为主的初创企业。 ” 📷 Exaptive的副总裁Matt Coatney Tom Smith：感谢Exaptive的副总裁Matt Coatney抽空与我谈人工智能和机器知识的现状，以
实践敏捷、精益或DevOps的团队，都在进行“持续改进”。但在持续改进中，会面临两个痛点：
摘自：数据观 网站：www.cbdio.com 微信：数据观（ID: cbdioreview） 在大数据时代，没有人能游离于大数据之外。为更好的融入这个时代，我们能做的就是学会并熟练的掌握和运用一种全新的思维方式——大数据思维。大数据可以是名词、是动词、是形容词……正如许多流行语一样，“大数据”是一个含糊不明确的词语，经常被人们信手拈来又随手抛去。从2012年至今，经过铺垫、酝酿、炒作、质疑，“大数据”渐渐走下神坛，轮廓更加清晰、界限更加明确。 近日，中国大数据产业观察网记者在清华园内专访了清华大学数据
2016年3月1日，IBM一年一度的论坛在国贸大酒店盛大登场，主题是迎接认知时代。而致力于商业应用的认知系统可能成为IBM这家百年老店迎接大数据和人工智能时代的一整套解决方案。 从2002年到2016年，IBM论坛的主题每年有渐进式的调整，战略性布局的品牌自互联网兴起以来有3个，即电子商务、智慧地球和认知商业。 而IBM之所以选择认知计算作为挑战“真智能”的突破口，主要基于技术和商业两方面的考量。 2016 年 3 月 1 日，在北京召开的“迎接认知时代，IBM 与您智胜未来——IBM 论坛大会 ”上，
良品铺子在过去的几年中成就了一个奇迹，它能让消费者连续4年，每天吃上不重样的零食——1200款零食产品同时出现在货架上是一个惊人的数字，而它现在仍以每年新增300～400款新品的速度增长着。
现在人们谈论大数据，常常会从新世纪的谷歌三篇论文开始，其实大数据这词很早就出现了。早在1980年，美国未来学家托夫勒的著作《第三次浪潮》中就提到了大数据，并且判断：大数据将是人类第三次信息化革命浪潮中的华彩乐章。当然，那个时代的大数据只是专家学者笔下一个名词，和现代人们生活、工作息息相关的大数据技术还有很大差距。
谷歌旗下的DeepMind公司机器人AIphago对战韩国棋手李世石正在继续，围绕AIphago和李世石的对决到底几比几的争论已经在网上蔓延开来，当然截止目前，AIphago已经2:0领先韩国棋王李世石了，今天，我们不去预测这场世界对决最后到底谁赢谁输，我们今天来聊一聊，假如AIphago最后五战全胜李世石，会带来哪些影响。 其实，笔者认为不管结果如何，自从李世石接受AIphago的挑战那一刻开始，注定，就是一场意义非同凡响的世纪之战。从某种意义上说，AIphago已经赢了。如果实际情况真的是AIphago
开源云平台中的拼图“玩具” 对于云平台，如今基本就意味着开源。 提及开源技术，着实在云计算和大数据下“火”起来。面对扑面而来的云服务，无论是何种服务对于企业和用户来说都是“熟悉的陌生人”，“熟悉”是
7月26-27日，由中国人工智能学会发起主办、CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）在北京友谊宾馆召开。IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中在本次大会上发表了题为《从WA
区块链技术开发作为行业热点，是因为能够在网络中建立点对点之间可靠的信任，使得价值传递过程去除中介的干扰，既公开需求信息又保护个人隐私，人们共同决策又保护个体权益，内在的机制提高了价值交互的效率并降低了成本，具有广阔的应用前景。
据消息称，微软开发了一个能够“消化”每年发表的所有论文的机器学习项目Hanover。 目前，Hanover正在俄勒冈卫生科学大学Knight癌症研究所被投入使用，于自动分析研究论文中的数据以及临床试验
机器之心报道 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 IBM 刚刚发布了他们的商用量子计算机系统「IBM Q」，这一系统可以帮助开发者们构建量子计算机与常规架构计算机之间的接口。在 Watson 和区块
五月天的《干杯》这首歌短短几分钟，将一个人的一生快速地表现出来。从上课爱看漫画的小男孩到精力充沛的高中生，再到走上工作岗位，而后有了下一代，再为下一代操心，最后进入天堂，和亲人们告别。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
Seq2Seq（序列到序列）及其变体在机器翻译、自然语言生成、语音识别、新药发现之类的领域表现非常出色。大多数Seq2Seq模型都属于编码器-解码器家族，其中编码器将输入序列编码为固定维度的连续向量表示，而解码器则解码向量得到目标序列。
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
大数据策略会失败吗？是时候该讨论一下这个问题了。企业才刚刚掌握如何集成ERP（企业资源规划）及其他业务应用来消除业务流程中妨碍效率的孤岛。面向服务架构、软件即服务、云计算及其他现代化解决方案在协助企业实现大型应用集成过程中都发挥了一定的作用。但是如今，在大量数据的环境中组织正面临新的一系列挑战。更清楚地说，它不是一条数据流。它是由许多独立的数据流组成的，使数据互相分离或者就像以前的企业应用那样将孤立起来。 这不是因循守旧 这些数据中有许多都不像那些企业用处理的数据那样。在大规模结构化数据环境
深度学习领域仍在不断变化，但有些事情已经开始着手解决。特别是专家们认识到，如果芯片使用低精度数学近似得出答案，神经网络可以用很少的能量完成大量的计算。这在移动和其他功率受限的设备中尤其有用。但是一些任务，特别是训练神经网络做任务，仍然需要精确。IBM最近在IEEE VLSI Symposia上展示了其最新的解决方案，仍然是原型，一种同样做得很好的芯片。
数据猿导读 数据猿举办的这次「金融科技项目路演会」共吸引了上百家业内优秀创业公司的积极报名参与，并有包括真格基金、银泰投资、华创资本、德同资本、优势资本等在内的知名投资机构参与，以及HCR慧辰资讯、平
点击图片立刻参与！ 1、苹果已重组汽车项目，力争2025年前发布 2、罗永浩宣布退出所有社交平台，称将再次埋头创业 3、前COO桑德伯格遭Meta调查 4、谷歌挖走IBM Z System芯片首席架构师 5、英国正尽一切可能让Arm在伦敦上市 6、富士康董事长指责竞争对手在越南挖人 7、华为nova10、nova10 Pro入网，依然只有4G 8、德国向英特尔提供68亿欧元用于马格德堡工厂的建设 9、阿里云发布云数据中心处理器CIPU 10、吉利将发布全新RADAR品牌：主打新能源皮卡 1、苹果已重组汽车
5年前在智力竞赛节目Jeopardy中获胜之后，IBM的认知计算系统Watson正快速发展，并且在至少20个行业中的数千家企业中得到了应用。今天，财富（Fortune)杂志对Watson的负责人进行了专访。 David Kenny负责IBM Watson集团，2月在Big Blue收购了Weather Company之后，Kenny担任公司首席执行官。在此后的数月内，Watson的业务飞速发展，全世界有超过10万名开发者在watson 的36个API上进行开发。财富杂志副总编Clifton Leaf在10
这一年，混合多云领域的发展势头最为迅猛。很多企业都在积极寻求一种灵活、高效的方式，将工作负载迁移到云端，同时又希望能降低成本。
【编者按】继年初IBM将低端X86服务器出售给联想之后，业界再次传出这家百年老店将再一次“瘦身”，将陆续出售SDN、芯片、存储业务，引起业界一片哗然。蓝色巨人陆续剥离DRAM、打印机、PC、低端服务器、芯片，貌似朝着“软件+服务”的战略一条路走到黑。出售芯片业务将使IBM远离传统，是其20年来最大的战略调整，业界戏称IBM将彻底变成IBS（international business software）。笔者不禁感叹，IT圈变化太快，已让我们应接不暇，这只大象又在跳什么舞？在当下移动互联时代，蓝色巨人软件
上述引言来自 Kubernetes 1.120 的 Release Note，标志着 Docker 的丧钟进入尾声。事实上，当 2018 年 Docker 创始人 CTO Solomon Hykes 宣布离职时，Docker 和公司的命运已是江河日下。在复杂商业利益的驱使和一意孤行的错误决策下，从 2016 年至今诞生了 CRI、OCI 等标准和 Containerd、Runc、Docker-shim、CRI-O 等眼花缭乱却、功能盘龙交错重叠的项目，Kubelet 和容器运行时的调用链路复杂冗长且多次变化，整个生态为此苦不堪言。
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