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科技前沿

宇宙中有多少星系？

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星系是宇宙中大量恒星的集合。但是有多少个星系呢?计算它们似乎是一项不可能完成的任务。计算数量是一个问题——一旦计数达到数十亿，就需要一段时间来做加法。另一个问题是我们仪器的局限性。为了获得最佳视野，望远镜需要有一个大孔径(主镜或透镜的直径)，并位于大气上方，以避免地球空气的扭曲。 也许最能引起共鸣的例子是哈勃极深场(XDF)，这是一张由哈勃太空望远镜10年来拍摄的照片组合而成的图像。据美国宇航... 查看全文内容 >

改变我们世界的10大技术趋势

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第四次工业革命与以往工业革命的不同之处在于多种技术趋势同时融合。在这篇文章中，我列出了推动第四次工业革命的十大技术趋势——我相信这些趋势将永远改变我们做生意和生活的方式。   趋势1: 普适计算 如今，电脑无处不在:在我们的口袋里，在我们的手腕上，在我们的汽车里，甚至在我们的家用电器里…… 随着处理能力的提高和计算机微芯片尺寸的缩小，我们很快就习惯了计算机和设备变得更小、更轻、更便... 查看全文内容 >

大数据与机器学习

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什么是大数据和机器学习？ 大数据和机器学习已成为各个行业取得成功的关键因素。大数据是一个术语，用于描述大型的、难以管理的、结构化的和非结构化的海量数据。然而，机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够从过去的数据中自主学习和改进。 大多数公司都在同时使用机器学习和大数据技术，因为公司很难有效地管理、存储和处理收集到的数据;因此，在这种情况下，机器学习可以帮助他们。 在深入研究这两种最... 查看全文内容 >

什么是人工智能？如何利用它？

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什么是人工智能(AI)? 人工智能(AI)是指通过软件编码的启发式方法模拟人类智能。如今，从基于云的企业应用程序到消费者应用程序，甚至是嵌入式固件，这些代码都很普遍。 2022年，通过对预生成Transformer模型应用的广泛熟悉，人工智能进入主流。最受欢迎的应用程序是OpenAI的ChatGPT。ChatGPT成为大多数消费者心目中人工智能的代名词。然而，这只代表了人工智能技术的一小部... 查看全文内容 >

宇宙大爆炸开始时，宇宙有多小？

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在我们可观测极限的最远处，我们所能看到的最古老的光是在138亿年前发出的，相当于大爆炸本身。今天，在穿过我们不断膨胀的宇宙之后，这些光终于到达了地球，携带着关于目前位于大约461亿光年之外的物体的信息。只是由于空间结构的膨胀，我们所能看到的最古老的光对应的距离超过138亿光年。 随着时间的推移，我们将能够看到更远的地方，因为仍在途中的光最终会到达我们这里。尽管如此，在任何给定的时间，我们能看到... 查看全文内容 >

最近6年的科技变革及演进

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1. 可穿戴技术 从科技公司到体育用品制造商，再到时尚品牌和奢侈手表公司，所有人都在推出智能手表和健身追踪器。谷歌眼镜(Google Glass)的巨大失败并没有让这一领域倒退10年，而是让世界各地的人们感到惊喜。 今天，情况看起来大不相同。作为一款健身和健康追踪设备，苹果手表(Apple Watch)正在蓬勃发展，但它的作用有限，还有各种更简单、更便宜的选择。谷歌眼镜(Google Gl... 查看全文内容 >

量子计算的定义、现状及应用场景

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量子计算是新一代技术，它涉及的一种计算机的处理速度比当今世界上最复杂的超级计算机快1.58亿倍。这是一个非常强大的设备，它可以在四分钟内完成传统超级计算机需要一万年才能完成的工作。 几十年来，我们的计算机都是围绕同样的设计建造的。无论是美国国家航空航天局的巨型机器，还是你家里的笔记本电脑，它们本质上都只是经过美化的计算器，但重要的是，它们一次只能做一件事。 所有计算机工作方式的关键在于它们... 查看全文内容 >

大数据应用的五大挑战

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随着时间的推移，大数据越来越出名。公司正在使用它来提高他们的业务效率。根据NewVantage最近的一项调查，超过95%的财富1000强企业正在开展大数据项目。但是，只有48%的受访者表示他们在大数据项目中取得了令人满意的结果。这些企业中只有15%将他们的项目部署到生产中。你需要应对各种各样的挑战。 公司每天都会产生大量的数据。大数据使公司能够分析和获取这些数据。他们利用这些数据来做出更好的商... 查看全文内容 >

AI会扼杀人类的创造力吗？

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毫无疑问，生成式人工智能快速生成新文本、图像和音频的能力正在撼动创意工作。 在美国作家协会(Writers Guild of America)持续已久的罢工中，一个核心因素是该协会要求只将人工智能用作研究工具，而不是替代其成员。对于许多有创意的人来说，有AI在身边似乎很难谋生。 然而，与此同时，人工智能工具往往被视为提升人类创造力的跳板。Anthropic的聊天机器人Claude和Open... 查看全文内容 >

数据 vs 大数据 vs 数据分析

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数据无处不在，已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。数字数据的数量呈指数级增长。据估计，全球创建的数据将超过180泽字节。 因此，需要专业人士了解数据科学、大数据和数据分析的基础知识，并可以进行数据科学与数据分析等比较，这有助于区分各种数据处理学科。 这三个术语在行业中经常听到，虽然它们的含义有一些相似之处，但它们也有一些明显的差异。本文将帮助你清楚地了解成为数据科学家、大数据专家或数据分... 查看全文内容 >

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