关键字（Keyword）：新兴技术 ，Gartner报告，成熟度曲线（The Hype Cycle）
南京大学MBA，微软MCT认证讲师，曾任职大学计算机讲师，国内较早网络及云安全从业者，艺赛旗创始高管之一，现任上海艺赛旗软件股份有限公司高级副总裁，主要负责艺赛旗人工智能软件产品技术团队及市场管理工作。胡总曾申请多项发明专利，并以学术带头人身份多次申请并成功获得政府科研项目—— 包括上海市创新项目，上海市专精特新项目，长宁区科技小巨人项目，南京市创业新港项目、张江专项发展资金支持项目等。
近日， Gartner 发布了《中国数据分析与人工智能技术成熟度曲线》（即《Hype Cycle™ for Data, Analytics and AI in China, 2023》July 2023），我们相信，杭州悦数凭借其出色的性能和应用表现以及其在市场上的实力和影响力入选知识图谱代表厂商。
2021年8月17日，《Gartner宣布放弃SDN！》一文出现在众多网络从业者的视野，继而引发了大量的讨论，看到众多同仁的转发和观点。 《Gartner宣布放弃SDN！》文中仅摘取了报告的少量文字。为了拨云开雾，笔者先看了Gartner的原文2021 Hype Cycle for Enterprise Networking，其中SDN被标记为“Obsolete before plateau”，并按惯例做了简单的解释。看着颇为眼熟，随手翻看，其实早在2019年的 Hype Cycle for Enterpr
日前，全球科技咨询与研究机构 Gartner 发布了《Hype Cycle for Data Management 2023》（2023 年数据管理技术成熟度曲线报告），PingCAP 凭借技术积累和产品优势，入选报告“用于数据管理的生成式人工智能”（Generative AI for Data Management）和“多云和混合云数据管理”（Intercloud Data Management）代表厂商。
【新智元导读】本文从 Gartner、Forrester、CMO Council 的研究报告选取了五组统计数据，揭示了AI浪潮的趋势和对企业的影响，包括：到 2020年，60％ 的机器学习将由亚马逊、Google、IBM或微软展开；使用 AI 的企业每年将从竞争对手中“偷走” 1.2万亿美元；今年在 AI 领域的投资增长将超过 300% 等。 在上周的 Google I / O 大会上，有几个词汇反复出现：机器学习，AI，深度学习。《纽约时报》技术专栏作家Farhad Manjoo开玩笑说：“机器学习”在会
区块链是一组技术的合集， 货币论， 计算机科学， 密码学， 博弈论，分布式系统等技术的合集。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 来源：学术头条 【导读】生成模型能生成高度逼真的图像，而且看起来与训练时采用的数据几乎毫无区别。这就提出了一个问题：如果有足够好的生成模型，我们还需要数据集吗？ 当前，人工智能技术已经应用在我们日常生活中的方方面面，比如人脸识别、语音识别、虚拟数字人等。 但普遍存在的一个问题是，科研人员要想通过训练一个机器学习模型来执行某一特定任务（比如图像分类），往往需要使用大量的训练数据，而这些数据（集）却并不总是很容易获得。
今天，一篇名为《Gartner宣布放弃SDN！》的文章刷屏朋友圈，内容指出“在Gartner最新发布的2021 Hype Cycle for Enterprise Networking中，SDN技术因未能引发大量市场兴趣，被归为obsolete。”
导语：本文从 Gartner、Forrester、CMO Council 的研究报告选取了五组统计数据，揭示了AI浪潮的趋势和对企业的影响，包括：到 2020年，60％ 的机器学习将由亚马逊、Google、IBM或微软展开；使用 AI 的企业每年将从竞争对手中“偷走” 1.2万亿美元；今年在 AI 领域的投资增长将超过 300% 等。 在上近期的 Google I / O 大会上，有几个词汇反复出现：机器学习，AI，深度学习。《纽约时报》技术专栏作家Farhad Manjoo开玩笑说：“机器学习”在会议
---- 新智元报道 来源：学术头条 【新智元导读】生成模型能生成高度逼真的图像，而且看起来与训练时采用的数据几乎毫无区别。这就提出了一个问题：如果有足够好的生成模型，我们还需要数据集吗？ 当前，人工智能技术已经应用在我们日常生活中的方方面面，比如人脸识别、语音识别、虚拟数字人等。 但普遍存在的一个问题是，科研人员要想通过训练一个机器学习模型来执行某一特定任务（比如图像分类），往往需要使用大量的训练数据，而这些数据（集）却并不总是很容易获得。 比如，如果研究人员正在训练一辆自动驾驶汽车的计算机
选文|姚佳灵 翻译|佘彦遥 校对|丁雪 导读 每一年，Gartner都会发布《新兴技术的技术成熟度曲线报告》（the Gartner Hype Cycle forEmerging Technologies）。今天，它发布了2016年度的报告。去年，Gartner放缓了对于大数据的期待，预测还需要另外5到10年，才会达到生产力高峰期。今年，Gartner终于加入了如区块链与机器学习这样的“新兴”技术。让我们一起来看看2016年的新兴技术成熟度曲线，解读其中的含义。 为了获取竞争优势，Gartner列出
大家都知道IT圈有个非常著名的曲线图，就是Gartner的新兴技术成熟度曲线（Hype Cycle），昨天看了一下Gartner 2016的存储成熟曲线图，今天给大家简单聊聊，多多指教。：） 废话不多说，直接上图
各位 FreeBufer 周末好~以下是本周的「FreeBuf 周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、优质文章和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！ 热点资讯 1. 万代南梦宫证实遭黑客入侵 2. 去年全球网络犯罪造成损失超 6 万亿美元 3. 受到网络攻击，阿尔巴尼亚在线公共服务和政府网站暂时关闭 4. 攻击者利用伪造时间戳等方式在GitHub上传播恶意代码 5. 攻击者从Premint NFT 偷走了价值37.5万美元的NFT 6. App Store存在大量欺诈应用 数百万iOS用户受影响
随着Gartner发布《Hype Cycle for Emerging Technologies, 2021》（2021年新兴技术成熟度曲线），大众关于新技术的讨论达到一个峰值。
2018年6月份，一年一度的Gartner安全与风险管理峰会上，知名分析师Neil Mcdonald发布了2018年度的十大安全项目（Top 10 Security Projects）。
近日，国际知名调研机构Gartner正式发布了《Hype Cycle for Security in China 2022》报告，报告结合中国安全市场自身特点，最新安全技术的创新落地，给予中国企业建设安全提供选型参考。作为国内首家、也是目前唯一以外部攻击面管理（EASM）技术作为核心方向的代表厂商，北京零零信安科技有限公司入选报道，被列为攻击面管理（ASM）推荐厂商。
近日，国际研究机构Gartner® 发布《2023中国网络安全技术成熟度曲线（Hype Cycle for Security in China, 2023）》报告，腾讯云在零信任、云工作负载保护平台、态势感知、攻击面管理、机密计算、多方安全计算和开发安全等七大技术领域被列为代表厂商，再度获得Gartner®认可。
2023.07.06共发现匿名网络资讯信息36,501条；最近7天同比增长-10.2%；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,599,772条。
2023.07.10共发现匿名网络资讯信息83,544条；最近7天同比增长-22.2%；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,578,034条。
此处举个例子来说明：如果一个程序由两部分组成，一部分A(必须由一个处理器执行)和一部分B(可以并行执行)，那么我们可以看到，向执行程序的系统添加多个处理器只能带来有限的好处。它可以极大地提高B部分的速度，但是A部分的速度将保持不变。
原文: Five Steps For Re-tooling Your Organization With Machine LearningTechnologies 来源: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/03/06/five-steps-for-re-tooling-your-organization-with-machine-learning-technologies/#6d49bcdf3ca5 导读： 如今，机器学习技术高居
随着数字化进程不断深入，数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求，湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中，湖仓一体（Lake house）首次被纳入到技术成熟度曲线中。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队：李亚楠 孙雅姗 崔云柯 马克吐温说过，当你发现你站在大多数人的一边时，应该适时反思一下。 说到风险投资，（Venture Capital,VC）投资人经常会被问到这样一个问题“你对什么比较感兴趣？”。 许多投资人总结了一些所谓的“热点”(themes)来阐述他们偏爱的投资领域。有时这些方向很实用，对未来具有一定的预测性。比如Union Square Ventures（美国的一家风险投资公司）就一直坚持“连接互联网用户”这样一个热门主题，并成功创造了价值6
ThoughtWorks最新的“技术雷达”聚焦在移动、可访问性分析、简单架构、可再生环境与数据持久化。 未来，用户的相互作用将主要通过移动平台进行，这也是“技术雷达”推荐的驱动力之一。另一个趋势是可靠的云计算平台会如何促进可访问性分析，同时也重点强调了架构师通过可交换的最佳组合技术来创建简单架构的需求。重点应放在鼓励团队创建可再生环境以从可视化、可追溯性、可伸缩性以及可靠性当中获益。“技术雷达”鼓励软件工程师使用NoSql数据库在数据持久化中轻松对领域进行建模。 推荐使用的技术与消费者手中的移动平台的流行程
在Gartner最新发布的2017年度新型技术成熟度曲线（Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017）中，Serverless PaaS一词第一次正式出现。报
在Gartner最新发布的2017年度新型技术成熟度曲线（Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017）中，Serverless PaaS一词第一次正式出现。报告指出，Serverless PaaS将在未来2到5年内迅速成为主流，成为推动组织链接新商业生态，进而创造竞争优势和价值的核心技术。
全球最大的 IT 咨询公司高德纳（Gartner），有一个"技术热门度曲线"模型（Gartner Hype Cycle）。 该模型认为，一门技术的发展要经历五个阶段。 （1）启动期（Innovati
来源 | 腾讯SaaS加速器二期项目-致趣百川 ---- 近日，致趣百川（腾讯SaaS加速器二期成员）成功签约 RPA+AI 智能自动化平台来也科技（腾讯AI加速器一期成员）。 人口红利的不断衰减、业务量的持续增加、产品链条的增减调整，更不用说疫情的迫使和压力，数字化办公的必要性和自动化进程的迫在眉睫越来越被政企所重视。Forrester 报告曾在 2019 年末预测说：“大部分企业都准备在 2020 年开始他们的第一次 RPA（Robotic Process Automation 机器人流程自动
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。创
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。
作者：Manish Saraswat 翻译：张巨岩 摘自：微信公号新智元（AI_era） 原文：Analytics Vidhya 导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生
从一幅图说起 Step 1：从设备主导到软件定义分离网络数据平面和控制平面，实现软件定义网络（SDN），带来的是物理网络之上逻辑网络构建和控制的极大灵活性。 Step 2：从软件定义到应用为王抽象应用，构建支撑不同应用的网络服务平面，实现网络对应用的个性化满足和灵活性。 这是什么？应用驱动网络（ADN）！ SDN正步入主流，表现为SDN交换机的部署、云中VPC的实现、虚拟网络“所画即所得”等等。有了开放、可编程、易扩展的基础网络之后，网络使用者更应该关注什么？ 从关注网络本身，到关注应用 关于应用（Ap
作为一名合格的开发人员，除了本身码力超强外，或多或少要知道几条“”潜规则”，例如依赖倒置原则、鲁棒性原则......
我们引入了两种变体：一种是在自适应时间约束下测量视觉感知，以确定模型输出显示为真实的阈值（例如250毫秒），另一种是在无时间约束的假图像和真实图像上测量人为错误率的较便宜变体。
为什么「这个时代」才需要低代码？ 如果你了解过市面上各种低代码产品，不难发现其实这个领域的许多玩家在低代码概念诞生之前就已经存在了，比如：低代码领域的另一个巨头OutSystems，早在2001年就已经创立；而去年也被Forrester评为低代码行业leader之一的FileMaker，更是诞生于遥远的1985年（正好35岁，似乎在疯狂暗示什么）。那么，如果低代码像前面说的那么好，为什么以前没有火起来呢？从技术和业务两个角度看，可以归纳为以下原因： 技术成熟度不足 低代码底层的各项核心技术（可视化、模型驱动、RAD、BPMS...）都已经有漫长的发展历史，看上去似乎只是新瓶装旧酒。然而理智的人都知道，任何技术都会遵循所谓的“技术成熟度曲线”（The Hype Cycle），不可能刚一诞生就跳过发育直接秀翻全场，被大规模采纳和投入生产。以模型驱动技术为例，虽然十几年前就已经有体系化的理论研究（e.g. MDA）和配套工具（e.g. EMF），但在当时的技术背景下，由于能力不完备、过于理想化、技术门槛高等原因，一直没能在工业界走向主流。
SDN的概念提出已十几年，至今却仍不温不火，当下主流的SDN控制器方案集网络的部署、配置、分析为一体，比起传统网络更具优越性，却并未获得市场成功。
Gartner最新的人工智能（AI）hype cycle报告指出，AI在未来五年中CIO议程中的排名十分靠前，对潜在业务转型具有重要影响。然而，对于许多IT机构来说，AI绝不仅仅是IT领导者们的业务驱动雷达：它对公司业务功能本身有着根本性的影响——自动化功能、IT团队的参与和新方法。
不久前，信息技术研究公司Gartner发布了2017年度“新兴技术成熟度曲线”（The Hype Cycle），这是用来评估新科技可见度的一种工具， 也是技术企业投资决策的重要风向标。
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今天翻看Gartner，突然看到一篇趋势的简报，有关新兴技术趋势成熟度曲线的，大概看了一下，可以说是刷新的我的三观，也触及了本人的认知盲区，这五个新趋势是真的没有了解过。不得不佩服一下Gartner的脑洞和创新思维。本文只是对简报的简单翻译，并没有其他相关解读（因为是真的不懂），后边会针对这些趋势进一步做些功课和研究，感觉还是蛮有意思的。Gartner的VP在9月30日会在线讲解这五个趋势，现在可以预约Webinar，连接在本文最后。
编辑 | 宋慧 供稿 | Gartner 全球信息技术研究和顾问公司Gartner 2021年人工智能技术成熟度曲线（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021）中的四个趋势正在推动近期人工智能创新。这四个趋势是：负责任的人工智能、小而宽数据策略、人工智能平台的操作化，以及数据、模型和计算资源的有效利用。 Gartner高级首席研究分析师Shubhangi Vashisth表示：“人工智能的创新速度飞快，技术成熟度曲线中一半以上的技术将在二到五年内成为主流技术。
如今最新兴的技术是什么？来看看最新的Gartner 2015新兴技术发展周期报告。自动驾驶汽车与物联网处在顶峰部位，而大数据正失去它新兴技术的威望。Smart Dust将会成为未来十年的新酷技术。 G
数字化时代的到来，让企业所拥有的IT资产数量暴涨，这对于IT管理者来说，可不是一件好事情，IT管理如果跟不上数字化的发展，会导致企业出现越来越多的影子资产，而影子资产所带来的安全风险是未知和不可预见的。“摸清家底”是搞好安全运营的第一步，发现影子资产，提升暴露资产的看见能力已经成为企业安全运营需要具备的重要能力。
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