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金融AI落地难？Gartner：做好四步AI用例增两倍
人工智能在财务部门的使用仍处于初级阶段，大多数人在过去两年才开始使用。大多数人也未能迅速实现此类项目的预期回报。采取这四项行动的部门与没有采取这些行动的部门相比，其平均人工智能用例数量是后者的两倍。
当音符遇到AI同样触动你的灵魂，你愿意用Spotify开发工具创作音乐么？
单凭一款工具，即可轻松调整歌曲的节奏或旋律。另外一款工具，则能把Justin Bieber或Drake的和声同古典交响乐融合起来。没错，就是这么神奇。
年中盘点：2022年炙手可热的10家数据科学和机器学习初创公司
企业要应对越来越多的数据，无论是在组织内部生成的数据，还是从外部来源收集的数据，如何寻找有效的方法来分析和“操作”所有这些数据从而获得竞争优势，正在变得越来越具有挑战性。
第六届世界智能大会：一场科技与创新的饕餮盛宴
6月24日至25日，第六届世界智能大会在天津如期举办。本届大会以“智能新时代:数字赋能、智赢未来”为主题，采用“会展赛+智能体验”四位一体“云上”办会模式。
Amazon又一突破！利用人工智能和合成数据提升零售体验
微软公司表示会逐步停止对旗下一些由人工智能驱动的面部识别工具的访问，包括一项基于视频和图像识别情绪的服务。
吕建成：人工智能大模型时代的机遇与理论挑战
近日，在2022昇腾AI开发者创享日·成都站上，四川大学计算机学院院长吕建成进行了主题为《人工智能大模型时代的机遇与理论挑战》的精彩演讲。
华为发布两大昇腾计划 推动AI人才发展和科研创新
在2022昇腾AI开发者创享日成都站上，华为正式发布昇腾人工智能人才发展加速计划和昇腾科研创新使能计划，协同推动人工智能人才高质量发展和科研创新全面提速。
有意见 | 2022世界智能大会开幕，“数字经济”赶考之路又近一步？
6月24日，第六届世界智能大会在天津拉开帷幕。大会为期两天，以“智能新时代:数字赋能、智赢未来”为主题，采用“会展赛+智能体验”四位一体“云上”办会模式。
向偏见和不平等说不！微软停止提供有争议的面部识别服务
微软公司表示会逐步停止对旗下一些由人工智能驱动的面部识别工具的访问，包括一项基于视频和图像识别情绪的服务。微软在今天宣布这一决定的同时还公布了一份27页的“负责任的人工智能标准”，标准解释了微软在公平的和值得信赖的人工智能方面的目标。
数据科学及机器学习爆发前夜：2022年正冉冉升起的10家初创公司
企业要应对越来越多的数据，无论是在组织内部生成的数据，还是从外部来源收集的数据，如何寻找有效的方法来分析和“操作”所有这些数据从而获得竞争优势，正在变得越来越具有挑战性。
点球成金：AI，AI，我问你，谁是下一个“梅西”？
球探最糟糕的噩梦莫过于花了半天时间驾车去观看别人推荐的足员，却发现球员水平远低于所需的标准。但人工智能很快将可以让球探们无需再舟车劳顿。
Meta研究人员做出AI新尝试：教机器人无需地图或训练实现物理导航
让AI模型如何在少量训练数据支持下学会在物理世界中行走，目前已经取得了快速进展。这项研究能够显著缩短AI模型获得视觉导航能力的时间。以前，实现这类目标要需要利用大量数据集配合重复“强化学习”才能实现。
微软升级Azure，新增面向混合云环境的AI功能
微软今天向Azure中新增了一组新功能，将让企业更容易在混合云环境中运行人工智能软件。这些功能部分基于三个现有的Azure服务，分别是Azure Arc、Azure Machine Learning和Azure Kubernetes Service。
昇腾AI、欧拉等系列重磅发布！华为伙伴暨开发者大会2022亮点不容错过
2022年6月15日，以“因聚而生 为你所能”为主题的华为伙伴暨开发者大会2022将隆重开启。大会期间，华为将分享并重磅发布计算产业的最新生态进展、技术创新和赋能计划，携手伙伴与开发者共促计算产业繁荣发展，共赢数智未来。
詹姆斯韦伯太空望远镜拍下首批图像，AI技术协助探索宇宙形成
世界各地的科学家正准备研究詹姆斯韦伯太空望远镜拍下的第一批图像，图像计划7月12日正式发布。天文学家正尝试以拍摄数据为基础运行机器学习算法检测并分类深空星系。借助Morpheus机器学习模型，从深空背景下挑选出斑点状物体，判断这些结构是否属于星系。
人工智能取得成功的10个关键人物角色
每个行业都有越来越多的企业在采用人工智能（AI）来改变业务流程，但是他们的AI计划能否取得成功，不仅仅取决于数据和技术，还要取决于是否有合适的人才加入。不仅仅有数据科学家和工程师……
中关村数智人工智能产业联盟面向 小微企业扶持行动正式启动
当前，因新冠肺炎影响世界经济陷入低迷期，我国小微企业自身以及所处的整体产业生态均面临着诸多的问题和困难。中关村数智人工智能产业联盟（以下简称“联盟”）推出“扶摇计划”，通过一系列的帮扶措施，进一步增强小微企业综合实力和核心竞争力。
IBM的AutoAI拥有的智能让数据科学家更高效，但可怕的是它正在变得太智能了
AutoAI自动执行高度复杂的任务，为你的数据寻找并优化最好的机器学习模型、特征和模型超参数。AutoAI完成了原本需要专业数据科学家团队和其他专业资源才能完成的工作。可在几分钟内完成通常需要整个数据科学家团队数个小时到数天才能完成的工作。
数字化转型：如何获得组织的认可？
有四分之三的数字化转型计划会陷入“试点炼狱”，为什么有这么多的项目无法在企业层面扩展数字系统？但企业组织是否认可员工对于变革是否持欢迎态度以及如何拥抱变革却往往被忽略了。与安装硬件或者软件相比，获得人们的真正认可是一项复杂得多的挑战。
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