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由於現代應用程序的複雜性，行業正在經歷從獨立的網絡和應用程序監控工具向AIOps的轉變。如今，隨著公司部署新應用程序並進行數字化轉型，基礎設施及其對應用程序性能的影響變得越來越重要。不幸的是，現代應用程序底層基礎架構的複雜性使得故障排除和問題解決變得更加困難。傳統的

現代工業環境充滿了傳感器和智能組件，所有這些設備一起產生了豐富的數據。當今大多數工廠尚未深入開發的這些數據，為各種令人興奮的新應用提供了動力。事實上，據 IBM 稱，平均每個工廠每天都會產生 1TB 的生產數據。然而，只有大約 1% 的數據被轉化為可操作的見解。機器

本期我們有幸採訪了來自小紅書的高會軍老師，讓我們一起面向資效平衡的機器學習平臺的演進之路。高會軍小紅書基礎架構部雲原生負責人【嘉賓介紹】9年互聯網後端開發和架構設計經驗，在Kubernetes、網關、可觀察性、服務網格、微服務治理等方向有一定的實踐經驗。目前在小紅書

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AI剛興起時，很多人都擔心“人會不會被機器代替？”；雲原生時代的到來，不少人又發出了“運維不轉型會不會死？”的疑慮。與其杞人憂天，不如先人一步讓AI與雲原生技術為你所用。為此，dbaplus社群聯合網易互娛技術中心，共同打造一期以“AI與雲原生賦能下的運維再升級”為

電子發燒友網報道（文/周凱揚）伴隨著雲時代的到來，半導體產業已經通過各種服務器硬件在雲端掀起了革命，而如今雲技術也開始反哺半導體的設計產業，在諸多第三方IP興起等因素的驅動下，EDA上雲成了一個大趨勢。EDA上雲給出了一個宏大的願景，降低設計成本、提高設計效率，IC

製造商可以在多種方面受益於人工智能，如提高生產、質量控制和效率。儘管人工智能為製造商提供了幾種新的應用，但為了獲得最大的價值，企業必須在整個製造過程中使用它。這意味著製造工程師需要專注於人工智能數據準備、建模、仿真和測試以及部署的四個關鍵方面，以成功地在不間斷的製造

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為了滿足不斷增長的需求和對於技能集合的需要，漢博學院於2023年1月新開設人工智能與機器學習研究生文憑證書課程。該專業為具有計算機編程、軟件開發或計算機科學經驗的學生而設計。學生學習人工智能（AI）和機器學習（ML）的基礎知識。將AI模型和ML算法應用於廣泛的實際應

公眾號關注 “麗臺科技”設為 “星標⭐”，第一時間獲取最新資訊！《I AM AI》與NVIDIA相關的圖片或視頻（完整或部分）的版權均歸NVIDIA Corporation所有。人工智能（AI）作為這個時代最具影響力的技術進步，改變了全球經濟的方方面面。在

自Gartner 將超自動化列入2020年十大戰略趨勢領先位置後，“超自動化”概念便開始正式進入企業視野。現階段，儘管超自動化已被很多人提及，但許多企業仍然只停留在自動化時代，對超自動化了解不深。因此，我們不妨先來看看Gartner 對超自動化的定義，就會發現它比自

據telecompaper網站7月28日報道，德國Rohde&Schwarz公司表示，它將加入諾基亞領導的6G-ANNA項目，以加強對6G的研究。到目前為止，該公司將對6G和相關技術進行研究。圖片來自：telecompaper“6G-ANNA 燈塔項目”是由

阿斯利康正在將數據科學和人工智能技術嵌入到藥物研發中，以尋求更好的新方法來發現、測試和加速未來的潛在藥物。本文對近年來 (2020年1月至今) 阿斯利康在AI藥物研發方面的15篇論文 (不完全統計) 進行分類整理。AI與臨床前藥物發現人工智能對化合物發現、設計和合成

當下，企業數字化轉型的挑戰在於既要控制IT成本，又要具備支持複雜度更高的運維管理能力。由於傳統運維工具在高速處理海量、多種類數據時常常會遇到極大壓力，更重要的是，這些監控工具無法提供橫向業務追蹤和根因定位所需的多系統數據，因此，智能化運維能力建設刻不容緩。為助力企業

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