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政府工作报告首现“人工智能”,AI进军国家战略层、李飞飞讲AI民主化四大战略| AI科技评论周刊

本周,国内AI圈值得关注的事情有:FPGA 2017最佳论文出炉,雷锋网对得主深鉴科技进行了专访;人工智能”进入国家战略层,AI公司最关注的是什么?AWE 2017本周在上海举办,海尔美的联手百度DuerOS,共同推出“会说话的家用电器”;中国人工智能学会AIDL第二期【人工智能前沿讲习班】日前在北京中科院自动化所举行,北京大学王立威等教授参与讲课; 国外AI圈新闻有:Ian Goodfellow 离开OpenAI,重回谷歌大脑团队;Google Cloud Next' 17云计算大会在美召开,李飞飞提出AI民主化四大战略;Facebook 开源新一代 AI 训练服务器 Big Basin,速度提升一倍。 以下是本周新闻概述: 专访FPGA 2017最佳论文得主深鉴科技:深度学习的最大瓶颈是带宽问题而非计算 近日,深鉴科技的 E

一文梳理大数据四大方面十五大关键技术

近年来,大数据来势汹汹,渗透到各行各业,带来了一场翻天覆地的变革。让人们越发认识到,比掌握庞大的数据信息更重要的是掌握对含有意义的数据进行专业化处理的技术。 如果将大数据比作一种产业,那么这产业盈利的关键点在于,提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”,这便是大数据关键技术发挥的能力。 大数据关键技术涵盖从数据存储、处理、应用等多方面的技术,根据大数据的处理过程,可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘等环节。 本文针对大数据的关键技术进行梳理,以飨读者。 Part1.大数据采集 数据采集是大数据生命周期的第一个环节,它通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。由于可能有成千上万的用户同时进行并发访问和操作,因此,必须采用专门针对大数据的采集方法,其主要包括以下三种: A.数据库采集 一些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。谈到比较多的工具有Sqoop和结构化数据库间的ETL工具,当然当前对于开源的Kettle和Talend本身也集成...

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