怎样才能让AI写出更好的文章？
随着人工智能技术的不断发展，人们对AI写作的兴趣与需求也越来越大。AI写作已经在新闻报道、科技资讯、文学创作等多个领域展示了其潜力和应用前景。然而，让AI写出更好的文章并
2023-12-04图像语义技术与图像识别有何区别？
图像语义技术与图像识别是计算机视觉领域中的两个重要概念，它们虽然有相似之处，但也存在一些区别。本文将就图像语义技术与图像识别的区别进行科普说明，帮助读者更好地理解它们
2023-12-04人工智能如何实现文字转图像的功能？
在当今的信息时代中，人工智能被广泛应用于各个领域。其中一个热门的应用场景就是文字转图像。你或许会好奇，人工智能是如何实现这一功能的呢?1.文字分类与生成模型要实现文字
2023-12-02数据湖和中央数据仓库的设计
数据网格（Data Mesh）具有相同的功能集，以满足领域驱动的分散化的目的。为了设计数据网格，强调遵循4个原则，并针对组织中不同团队提供了不同的责任。
2023-12-02大数据时代的数据集蒸馏，大型数据集上的首次成功
11 月 30 日，全球第一所人工智能大学——穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI），在 arXiv 预印平台发布了题为《大数据时代的数据集蒸馏》（Dataset Distillation in Large Data Era）的文章。
2023-12-02每个IT领导者应该回答的八个变革管理问题
当IT领导者要求他们的企业以不同的方式思考他们的工作方式并采用完全不同的替代方案时，他们也必须重新思考自己的方法来引入这些变化。
2023-12-02避免云应用迁移陷入困境的方法
一旦企业承诺在云中运行业务关键型应用程序，它们很少转向其他提供商，一个很大的原因是：他们经常被锁定在他们选择的供应商的生态系统中。Gartner云服务和技术副总裁希德·纳格表示，迁移成本实在太高了，他说：“但如果你的规划工作做得很好，你就不会到处移动你的申请。”
2023-12-01释放非结构化数据力量的八个技巧
非结构化数据资源对于获得业务洞察和解决问题非常有价值，关键是弄清楚如何创造这种价值。熟练利用这些海量信息资源的企业可以在向关键业务流程提供可操作的洞察方面获得显著优势。
2023-12-01如何看待大数据云原生发展之路
作为一个大数据从业者，在公有云和容器化发展的大趋势下，我们关注的重点已经不仅仅是大模型，大数据在未来几年发展的重点方向是什么，大数据的技术演进路线会如何。
2023-12-01如何设计适合数字化转型需要的数据架构
现代组织需要一个模块化的数据架构来支持复杂的企业环境，同时为业务用户提供数据访问。以下是一些关键考虑因素。
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