英特尔实验室通过两种新的AI模型推进计算机视觉开发
VI-Depth 1.0 和 MiDaS 3.1 开源 AI 模型改进了计算机视觉的深度估计。深度估计是一项具有挑战性的计算机视觉任务，需要在机器人技术、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 中创建
2023-03-27人工智能价格下跌：如何利用、挑战和主要考虑因素
人工智能因其能够自动执行重复性任务和增强决策能力而受到全球组织的关注。早些时候，人工智能仅适用于大公司和大学进行学术研究或构建高成本的专有工具。但近年来，公司正在经
2023-03-27人类已达硅计算架构上限！预计2030年，AI会消耗全球电力供应的50%
我们已经开始体验到，硅计算体验到达上限的感觉。未来10年，将出现严重的算力差距，而无论是现有的技术公司还是政府，都没能解决这一问题。
2023-03-27人工智能之起源与符号主义
除了逻辑理论和通用问题解决器以外，符号主义还为我们贡献了专家系统、知识库和知识图谱等一系列优秀的技术。发展出了很多，影响了很多领域的发展。
2023-03-27边缘计算，原来早就在你我身边
终端设备可以将计算密集型业务协调至边缘服务器上进行处理，在减轻本地计算负载的同时，显著降低网络空口上的数据传输能耗。
2023-03-27私有5G和边缘计算：制造业的完美匹配
私有5G可以通过实时提供可操作的信息，对企业产生革命性影响。
2023-03-25到底应不应该使用区块链技术？
随着区块链技术受到越来越广泛的关注。它作为Web3.0的底层技术不再被称为“区块链技术”，而开始被认作Web3.0。称呼的改变表明区块链技术具有广泛的适用性，将颠覆人们对于传统互联网的认知。
2023-03-25创建有效数字供应链的指南
最佳的数字供应链路线图解决了数字技术对业务和供应链运营模式的能力、人才和流程的影响。端到端供应链的强有力合作是企业成功构建和部署数字路线图的关键。
2023-03-25数据如何帮助数字化转型？
数据在数字化转型中的重要性怎么强调都不为过。数据有助于识别新机会、增强决策能力和运营效率。尤其是大数据，在数字化转型计划中发挥了更重要的作用。它指的是可能是结构化、非结构化或半结构化的大量数据。它可能源自ERP和CRM系统等内部资源，或社交媒体帖子和网站点击流数据等外部资源。
2023-03-25企业做数字化转型所需要的五大转变
进入数据时代，所有行业都需要围绕数据和业务，重新打造自己的核心竞争力，这是数字化时代企业发展的必修课。
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