在这个瞬息万变的数字世界中，组织需要立即采取行动，为劳动力和工作场所的变化做好准备，并在数字革命中蓬勃发展并为颠覆性变革做好准备。调研机构分析了一系列正在改变社会和组织的顶级颠覆性技术。
电气和电子工程师协会（IEEE）的研究员兼数据存储分析公司Coughlin Associates的总裁Tom Coughlin认为，所有的数据中心都可以利用机器学习等人工智能方法来更好地管理内部资源，并预测即将推出的硬件和数据需求。他指出：“人工智能正在成为最重要的（数据中心）应用程序之一。”
2021年，全球各行各业将继续改变其开展业务的方式。占用率管理、自动访客管理和非接触式访问控制应用等技术的需求越来越大。为了推动这些技术的发展，人工智能（AI）、云存储和物联网（IoT）正在推动现有技术的新功能和新用途，以提供针对与大流行相关的健康、安全和安保问题的定制应用。
全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语，这不仅是大数据初学者很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。本文为下篇（50 个术语）。
一种算法无法分辨出什么时候不公平，它只是沿用了历史模式。如果我们不采取措施缓解这种情况，可能会导致不良的反馈循环，从而可能根据人们的出身，经历甚至刻板印象来定义他们。因此，组织必须采取积极措施，在潜在的偏见有机会显现之前解决它。
AIoT是设备（事物）的人工智能。为了更好地理解这一概念，让我们快速回顾一下什么是物联网。物联网是一种允许设备连接到互联网的技术，这样它们就可以收集、发送和处理数据。另一方面，人工智能是设备或系统从使用中学习并据此采取行动的技术。
斯坦福大学发布了“2021年人工智能指数报告”，本文总结了7个要点。
人工智能道德准则报告由三部分组成。第一部分为可信赖AI实现的基本条件；第二部分为可信赖AI实现的四项伦理准则；第三部分为可信赖AI实现的七个关键要素。
近期，Unity 发布了 Object Pose Estimation 示例项目(Demo)，该 Demo 将计算机视觉和仿真技术相结合，展示了 Unity 人工智能和机器学习功能如何有效地训练机器人，加速其在工业领域的应用落地。
机器学习模型应该消除偏见，而不是加剧歧视。为了构建公平的人工智能模型，必须首先使用更好的方法来识别产生人工智能偏见的原因，因此必须了解人工智能模型如何学习其输入和输出之间的偏差关系。