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科技前沿

2024 年各行业七大物联网用例

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物联网(IoT)已成为一种变革性力量,彻底改变了各行业的运营方式及其与周围环境的交互方式。从本质上讲,物联网涉及设备的互联互通,使它们能够相互交互、收集数据并自主执行任务。机器的智能水平不断提高,使得企业能够创造更多价值。 得益于物联网这一变革性技术,如今我们生活在这样一个世界里:厨房电器、汽车、恒温器、婴儿监视器等各类设备都能无缝通信。 在我们所处的现实中,日常用品融入了一场数字化的交响... 查看全文内容 >

如何才能更好地推动科学蓬勃发展?

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科学是我们人类文明的一大成功成果,从古希腊人和阿拉伯人的博学,到文艺复兴和现代时期的实用性,无不体现这一点。它是我们日益繁荣的关键驱动力之一,既让我们有能力制造问题,也使我们能够解决问题。科学激发并满足了我们对周围世界和浩瀚宇宙的好奇心。 在科学界之外,公众可能会想象存在这样一种体制:有人指挥科研活动,指出对社会最重要的科学研究方向,并规划应该开展的工作。毕竟,无论是通过购买行为、纳税还是慈善... 查看全文内容 >

量子计算:定义、使用方法和示例

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什么是量子计算? 量子计算是计算机科学的一个领域,它运用量子理论的原理。量子理论阐释了原子及亚原子层面上能量和物质的行为表现。 量子计算会用到诸如电子或光子之类的亚原子粒子。量子比特使得这些粒子能够同时处于多种状态(即 1 和 0)。 从理论上来说,相互关联的量子比特能够 “利用它们类似波的量子态之间的干涉来进行计算,要是用其他方式进行这些计算,可能需要花费数百万年时间”。 如今的... 查看全文内容 >

人工智能在商业领域的15大应用

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如今,人工智能在商业领域的应用已成为主流,许多企业要么将人工智能作为一项独立技术应用于特定的使用场景,要么将其嵌入处理核心业务流程的常见企业软件系统之中。 对人工智能的投资仍在快速推进。EY 在 2024 年 3 月对 250 名技术领导者进行的一项民意调查,82% 的科技企业领导者计划在来年增加对人工智能的投资。64%的受访者表示,他们所在的公司已经设立了内部培训项目,以帮助员工跟上生成式人... 查看全文内容 >

大数据与机器学习(它们有何关系?)

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想了解大数据和机器学习吗?我们将为你解释它们是什么、彼此之间有何关联,以及它们为何在数据密集型应用中如此重要。   大数据和机器学习是如何相互关联的? 大数据指的是传统存储方法无法处理的海量数据。机器学习则是计算机系统从观察结果和数据中学习并进行预测的能力。机器学习能够利用大数据研究提供的信息来生成有价值的商业洞察。   什么是大数据和机器学习? “大数据” 和 “机器学习... 查看全文内容 >

2024 年值得关注的十大物联网用例和统计数据

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你知道吗?到 2030 年,物联网连接设备的数量预计将超过 250 亿台。 随着这一增长,物联网已成为数字转型中最热门的技术。它广受欢迎的原因之一在于,它能为用户和企业双方都带来益处。 近来,在这个数字时代,物联网的应用已经几乎给每个行业都带来了变革。 企业正在采用并利用物联网来推动运营方面的改进,同时解决运营难题。 据《财富商业洞察》预测,物联网市场规模将从 2023 年的 66... 查看全文内容 >

2024 年最令人震惊的 11 项科学发现

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在科学领域又一个辉煌的年度里,天文学家公布了有关宇宙的新发现,生物学家绘制出了我们星球上生物更为清晰的图谱,古生物学家则为数百万年前曾在地球上漫步的恐龙勾勒出了更丰富的画面。人类最新的科研成果汇编持续引发人们的兴趣,同时也揭示出了有待解决的新谜团。 以下是《国家地理》评选出的 2024 年一些最引人入胜的重大突破。   1. 天文学家探测到时空结构中的巨大涟漪。 科学家首次探测到了... 查看全文内容 >

太空探索的未来掌握在人工智能和机器人手中

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一个世纪以来,全球各国一直在竞相探索太空。值得注意的是,这场竞赛并没有所谓的最终胜利。随着各国向外太空发射更多的火箭和卫星,它们获取了更多关于那些漂浮在太空中的各类物体的信息。与许多其他行业一样,太空探索过程也在采用人工智能(AI)和机器人技术来加速推进其任务,这使我们能够触及更远的距离以及从未涉足过的地方。 在科技发展的早期,人工智能的灵活性相对较差。人工智能系统需要人类通过输入信息来进行训... 查看全文内容 >

人工智能在法律上可以被视为人吗?

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在社会中,人类并非唯一拥有 “人格” 的主体 —— 至少从法律层面来看是这样。在美国,企业被赋予了言论自由权和宗教信仰权。一些自然事物也拥有类人的权利。不过,这两种情况都需要对法律体系进行变革。而如今有一种新的观点为人工智能系统在无需任何立法、法院裁决或对现行法律进行其他修订的情况下,也被认定为 “人” 开辟了一条道路。 法律学者Shawn Bayer指出,任何人都可以通过让计算机系统掌控美国... 查看全文内容 >

大数据的4V是什么?

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你是否曾好奇是什么让数据变得 “庞大” 呢?在当今这个由数据驱动的世界里,了解大数据的四个 “V” 特性对于挖掘其潜力至关重要。这些特性 —— 体量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)和准确性(Veracity)—— 界定了大数据的本质。 在本文中,我们将详细探讨大数据的这四个 “V” 特性,并揭示它们为何如此重要。我们还会讨论常常被忽视但同样重要的第五个 “V... 查看全文内容 >