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通用电气与英伟达就AI合作开发石油和天然气行业

贝克休斯通用电气(Baker Hughes GE)和Nvidia开展合作,将人工智能和分析技术引入石油和天然气行业,目标是从传感器、天气、钻井和地震数据中获取数据并令运营更具预测性。 通用电气全球数字产品负责人Binu Mathew表示,Nvidia合作之举可在云系统里的钻机上利用GPU驱动系统,找出与石油钻探相关数据的含义。他表示,“石油和天然气领域里有许多远程操作传感器和收集到的数据,但少有对数据进行分析。” 石油和天然气行业有大量的数据,但数据不一定就是信息和知识。Mathew表示,通用电气将与Nvidia一起建立一些物联网计算模型,目标是提供分析和可操作信息。两家公司的合作已经有大约一年的时间了。 石油和天然气行业还有一个现实,石油行业是个碳氢化合物行业,而生成的数据也很多。一个海上平台平均每年从传感器以及运营和财务运营中生成的数据达50TB之多。 通用电气和Nvidia结成了合作伙伴关系就可以采用Nvidia的核心AI技术和其他技术,然后就可以利用旗下领域知识开发模型和分析软件。 Mathew表示,“Nvidia芯片、该合作伙伴关系以及整个AI生态系统加速了计算能力的增长。我...

从数据出发,看2016年人工智能产业的变与不变

根据研究机构发布的报告,我们看到了在过去的一年里,各人工智能细分领域都或多或少的发生了些微的变化,这些变化之中又包含着什么? 在2016年,一场由AlphaGo发起的人机大战引爆了人工智能领域。人们真正接触到人工智能技术多是在2016年,但是,在此之前,这个行业就已经潜伏多年了。根据CB Insights统计,仅仅是人工初创企业,其数量也已经从2011年的70家发展到了2015年的400多家,增长近六倍。从这个数值中,我们清楚地看到了人工智能领域对于玩家的吸引力之大。 此外,在Venture Scanner2016年发布的人工智能企业融资报告中显示,截至2016年11月,相比于Q1时期拥有48亿美元总融资金额的957家人工智能企业,Q4的统计中,人工智能企业数量和总融资金额已经分别增加到了1485家和89亿美元。在短短9个月的时间,增长幅度分别达到了55%和85%,可以说,在2016年,人工智能领域的活跃已经达到了一个新的高度。另外,除了数量和融资金额的变化,在Venture Scanner划分的细分领域内,人工智能产业也发生了一些变与不变。 机器学习两头领先,依旧占领主流位置 在机器...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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