demi的博客

AI如何突破传统大数据分析的瓶颈，真正实现从“历史数据”到“实时决策”的转变？本文将探讨AI如何赋能大数据实时分析，并展示其在各行业的应用价值。

现代神经网络模型作为AI算法的核心，具有一系列复杂多样的特征，这些特征对芯片的设计和性能产生了深远的影响。

据麦肯锡研究，到2030年，汽车线缆市场规模将突破1200亿美元，年复合增长率达8.4%，成为汽车电子领域最具潜力的细分市场之一。

智算中心的未来不是比拼"肌肉"（单纯算力大小），而是比拼"大脑"（持续进化能力）。

在深度学习蓬勃发展的当下，前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）成为了构建智能系统的重要基石。

Gartner公司发布了 2025年数据和分析（D&A）重要趋势，这些趋势正在催生包括企业和人员管理等方面的一系列挑战。

对于初涉渲染领域的新手而言，这条创作之路满是新奇，却也遍布容易失足的 “陷阱”。

随着数据量的爆发式增长和模型复杂度的不断提升，如何高效地调整模型参数，使模型性能达到最优，成为了研究者和从业者关注的核心问题。

本文通过深入分析云计算数据中心的可持续性优势和环境影响，提出了能源转型、设备升级、水资源管理、余热回收、循环经济和数据中心整合等实践路径

国家互联网信息办公室和公安部联合公布的《人脸识别技术应用安全管理办法》，从多方面规范该技术应用，具有重大意义。