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不断变化的问题范围影响数据需求
人工智能解决方案的范围通常会从狭窄的领域开始，并随着时间的流逝而扩大到更大的范围，因此也就会需要更多数据。复杂的解决方案通常瞄准了多个答案，并且需要更多的数据来支持支路解决方案集，从而产生复杂/混合的结果。随着决策、行动和结果的范围跨越组织内部和外部的更多场景，将需要获取更多的数据以了解每种场景及其相互作用。这些场景中的每一个都可能以不同的速率变化和变形，因此，也就会需要更多的数据。
넶0 2022-01-11 -
人工智能将“吞噬“数据
那些从事机器学习（ML）项目的人都知道机器学习需要大量数据来训练算法。有的人会说数据永远不嫌多。数据量和生成的机器学习模型的复杂程度之间通常存在着正相关性。随着人工智能向着新的领域发展，用到的人工智能功能变得愈加复杂，这种对数据的饥渴只会变得更加强烈。除了人工智能的复杂性，其他一些趋势也在加剧这一问题，因此组织面前就出现了这样一个问题：“他们是否拥有适当的数据以成功推动人工智能项目？”如果他们没有足够的资源，他们是否应该为人工智能盛宴做更多的准备？
넶0 2022-01-11 -
人工智能时代 大数据如何解决安防监控“痛点”？
随着大数据、云计算、物联网等创新技术的不断发展，人工智能将在数据化程度高的行业快速实现落地。在服务智能情景下，数据可得性高的行业，人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。安防恰好具有数据可得性高、数据层次丰富的特征，如今安防监控领域已进入数据“大爆炸”的时代。在云计算、大数据、芯片、算法等技术的助推下，“AI+安防”的概念开始浮出水面。如今在公共安全领域尤其是视频监控技术应用领域，“AI+安防”应用已经落地。
넶0 2022-01-11 -
区块链给供应链带来了哪些影响？
来源跟踪——大型组织往往拥有着极为复杂的供应链体系，因此对跨国公司的完整记录进行跟踪往往相当困难。这种透明度缺失往往会给组织带来严重影响。在基于区块链的供应链管理体系当中，我们可以利用嵌入式传感器及RFID标签访问产品信息、记录保存情况并更轻松地完成来源跟踪。
넶0 2022-01-11
