怎样利用人工智能进行更好地过程控制？
在制造业中，过程控制是帮助生产结构优化的重要途径。但在传统的过程控制中，预测的准确信、专业性等内容十分难以得到提升，每一次结构突破所需要的时间与资金成本都相对较大。但随着人工智能的引入，这一问题似乎有了更好的解决方案。
AI
边缘人工智能的发展目前有哪些趋势？
面对联网设备的指数级增长，整个社会对于算力的需求也日益膨胀。云计算虽然能够减少在设备购买上的成本，但在如此庞大的需求面前，也难免开始日趋资源紧张起来。为此，人们开始陆续将目光转向边缘计算，尤其是边缘人工智能的应用。接下来，就让我们一起了解下边缘人工智能目前的发展趋势。
如何利用情景化将生成式人工智能落实
在见识到生成式人工智能所带的生产力变革后，不少公司或企业都开始在内部布局人工智能技术。从前端销售，到后方管理，每一处都能够见到人工智能的影子。但在真正落实的过程中，真正能够让生成式人工智能发挥出潜力的例子却十分稀少。也许在这开发过程中，缺少了情景化的深入测试。
目前只存在于概念中的技术——超级人工智能
所谓超级人工智能，指的是一种拥有更高学习效率以及迁移能力的AI，也就是我们常说的通用人工智能。这种人工智能拥有强大自主学习能力，并且能够运用与人类一样的底层逻辑系统来思考或看待周围。接下来，就让我们对这个暂时只存在于概念中的技术，进行更加深入的了解。
可喜可贺，AI研究甲骨文！自动识别可还行
AI研究甲骨文已成为近年来的一个热门话题。甲骨文是中国古代的一种文字，记载了大量的历史、文化和社会信息，是研究中国古代历史文化的重要资源。然而，由于甲骨文的独特形式和复杂结构，甲骨文的研究一直以来都是一项艰巨的任务。AI技术的应用，为甲骨文的研究提供了新的思路和方法。
人工智能的无监督学习，了解自动编码器
自动编码器是人工智能开发过程中常见的一种模型。它模拟了人脑的神经元结构，能够在没有标签数据的情况下进行主动学习，是当前人工智能领域一条重要的研发赛道。接下来，就让我们来了解一下有关于自动编码器的内容。
哪些手段能够帮助企业提升AI在使用过程中的安全性
人工智能的运行本身对数据十分依赖，开发程度与数据质量有着密切关联。而在训练过程中，不可避免地会涉及到一些隐私数据，导致个人或企业的信息存在风险暴露的可能。接下来，就让我们一同来了解下提升帮助企业提升AI使用安全的手段吧。
我们的消费决策是如何被人工智能改变的？
在数字化营销盛行的当下，任何科技进步，都有可能成为新兴的变革力量，重构品牌与消费者之间的互动方式。人工智能作为眼下关注度最高的技术，它的存在，已经渗透进了不同的营销渠道之中。接下来，就让我们一同来了解下它是如何影响消费决策的吧。
人工智能会怎样影响硬件设计？
当前，人们在研发或迭代产品时，往往有一套较为固定的流程。但相较于其他产品，硬件本身的使用周期长，迭代速度慢，因此反馈与调整的周期也被经一步拉长。为此，人们正视图通过人工智能来简化其中的一些步骤，提升整体的设计速度。
为什么要将GPU云服务器与AI进行融合？
在算力需求膨胀的当下，云服务器是企业一个无法绕开的内容。利用这以远程平台，来实现更加高效的数据处理。而在当下，将AI与GPU云服务器融合，已经成为B2B领域的一项战略性措施。其强大的可扩展性，能够为企业创新提供更多的可能。
