人工智能
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是德科技推出领先的基准测试解决方案以加快部署人工智能基础设施
是德科技（NYSE: KEYS ）宣布，针对人工智能（AI）和机器学习（ML）基础设施生态系统，推出了 AI数据中心测试平台，旨在加速AI / ML网络验证和优化的创新。该解决方案显著提高了AI基础设施的评估测试能力，并具有强大的扩展能力。
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生成式AI能拯救电信行业吗？
在日前正在举办的MWC 2024大会上，英伟达发布了一系列公告，其中包括与ARM、ServiceNow和软银的合作，成立AI-RAN联盟，以及与挪威电信达成一项重大协议，该协议将使挪威电信获得英伟达最新的硬件和企业AI软件，以支持其运营中采用的许多人工智能用例。
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人工智能持续发展重新定义数据中心行业的可能性
据2023年的一项研究预测，到2030年，我们将需要约35GW的云数据中心电力容量来满足人工智能需求，而2022年底所需的电力容量约为17GW。显然，这意味着必须建设更多的数据中心，可以在短时间内进行操作。从根本上说，由于负载曲线并不像当今大多数数据中心那样平坦、一致和静态，因此最重要的是新建建筑，而不是重新利用设施。
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博世与微软携手探索生成式人工智能应用新领域：更安全的道路行驶
● 博世集团董事会主席史蒂凡•哈通博士：“博世正努力将车辆中的人工智能应用推向全新的维度。” ● 目标：探索如何使用生成式人工智能提高车辆的便利性和出行的安全性。 ● 博世集团董事会成员兼首席数字官Tanja Rueckert：“生成式人工智能驱动创新发展，它会像计算机的问世一般，为行业带来诸多转变。” ● 《2024博世技术指南》：大多数受访者期待人工智能能够让道路行驶更安全。
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全国政协委员走进OPPO：加快AI手机生态建设 打造通信行业新质生产力
2024年2月26日，中国深圳——在今年的中央经济工作会议上，习近平总书记指出，整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。新质生产力的提出,不仅意味着以科技创新推动产业创新,更体现了以产业升级构筑新竞争优势、赢得发展的主动权。
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人工智能未来发展方向
在这篇文章中，小编将为大家带来人工智能的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。
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Arm更新Neoverse产品路线图，实现基于Arm平台的人工智能基础设施
● Arm宣布推出两款基于全新第三代Neoverse IP构建的新的Arm Neoverse计算子系统： （1）Arm Neoverse CSS V3是高性能V系列产品组合中的首款Neoverse CSS产品；与CSS N2相比，其单芯片性能可提高50%； （2）Arm Neoverse CSS N3拓展了Arm领先的N系列CSS产品路线图；与CSS N2相比，其每瓦性能可提升20%。 ● 在短短四个月内，Arm全面设计生态项目已吸引超过20家成员加入，并在三家领先的代工厂进行系统级芯片和芯粒设计。
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Hailo人工智能处理助力自动泊车实现普及
即使是对于老司机来说，停车有时也是一个不小的挑战。在美国，大概有五分之一的车辆事故发生在停车场或车库中，其中四分之一发生在倒车时。而令人担忧的是，根据美国国家安全委员会的一项民意调查，三分之二的司机表示，在停车场内他们几乎不会注意周围环境，要么在打电话、发短信、听音乐，要么在设置GPS定位。
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人工智能包括了哪些主要技术
人工智能AI将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对人工智能的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。
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论述人工智能的发展现状
在这篇文章中，小编将对人工智能AI的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对人工智能的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。
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人工智能行业发展前景与分析
一直以来，人工智能AI都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来人工智能的相关介绍，详细内容请看下文。
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人工智能技术的应用领域
在下述的内容中，小编将会对人工智能AI的相关消息予以报道，如果人工智能是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。
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人工智能应用现状及发展前景
以下内容中，小编将对人工智能AI的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对人工智能的了解，和小编一起来看看吧。
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人工智能未来发展方向和趋势
本文中，小编将对人工智能AI予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对人工智能的了解程度，不妨请看以下内容哦。
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机器学习的三大目的
随着科技的飞速发展，机器学习已成为推动现代社会进步的重要驱动力。机器学习技术广泛应用于各个领域，从图像识别到自然语言处理，从智能推荐到自动驾驶，都体现了其强大的潜力和价值。那么，机器学习究竟追求哪些核心目的呢?本文将深入探讨机器学习的三大目的：探索、优化与预测，并分析它们如何共同推动科技的发展。
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机器学习三个基本要素
在人工智能的浪潮中，机器学习已逐渐成为推动科技进步的核心动力。机器学习技术的广泛应用，从图像识别到自然语言处理，从智能推荐到自动驾驶，都离不开其三个基本要素：数据、算法和模型。本文将深入探讨这三个基本要素在机器学习中的作用，并分析它们如何共同构建出强大的智能系统。
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机器学习三个关键
随着信息技术的迅猛发展，机器学习作为人工智能的核心技术之一，已经深入到了各个领域，为我们的生活和工作带来了翻天覆地的变化。无论是智能语音助手、自动驾驶汽车，还是个性化推荐、疾病预测，这些令人惊叹的应用背后，都离不开机器学习的支持。那么，机器学习的成功应用究竟依赖于哪些关键要素呢?本文将详细探讨机器学习的三个关键要素：数据、算法与算力，并分析它们在机器学习中的重要作用。
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机器学习基本流程
随着信息技术的迅猛发展，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从个性化推荐到疾病预测，机器学习的应用日益广泛。然而，要实现这些令人惊叹的功能，背后需要经历一个精心设计的机器学习流程。本文将详细介绍机器学习的基本流程，并探讨这一流程在现代科技中的应用。
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机器学习中怎么知道数据有效
在机器学习的世界中，数据的有效性至关重要。无效或低质量的数据可能导致模型性能下降，甚至误导模型的训练方向。因此，了解如何评估数据的有效性，以及如何从数据中提取最大价值，成为了机器学习项目成功的关键。本文将探讨机器学习中数据有效性的重要性、评估方法以及如何应用这些数据来提高模型性能。
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机器学习和数据分析关系
随着数字时代的快速演进，机器学习和数据分析逐渐成为科技领域的两大核心驱动力。这两者虽然各自独立，但又紧密相连，共同推动着现代社会的进步。本文将深入探讨机器学习和数据分析的关系，以及它们如何共同塑造我们的未来。
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