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  • 原創(chuàng) 一張圖了解IBM Watson 物聯(lián)網(wǎng)在慕尼黑都干了哪些大事

    2月16日,IBM圍繞物聯(lián)網(wǎng)打造的首屆Genius of Things峰會(huì)在德國(guó)慕尼黑盛大開幕,來自400家公司的600多名客戶以及80多名記者、分析師和頗具影響力的業(yè)內(nèi)人士齊聚一堂。會(huì)上,IBM不僅宣布了一大批讓人眼花繚亂的全新合作伙伴和客戶成果,更有十分高大上的全新Watson物聯(lián)網(wǎng)總部大樓閃亮登場(chǎng)。

    2017-02-27 09:58:31.000
    轉(zhuǎn)帖 數(shù)據(jù)告訴你 :移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)的機(jī)會(huì)在哪里

    近期互聯(lián)網(wǎng)大佬們?cè)诩娂娬務(wù)撘苿?dòng)互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng),從王興,周鴻祎等都提到互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)已經(jīng)到來! 那互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)具有哪些物征,會(huì)存在什么樣的發(fā)展機(jī)會(huì),未來又會(huì)有哪些趨勢(shì)?就在前幾日,看到 TalkingData最新發(fā)布的《2016年中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展報(bào)告》受到啟發(fā),那么我們用這份最新的數(shù)據(jù)報(bào)告來解讀移動(dòng)下半年場(chǎng)都有哪些特征和機(jī)會(huì)?

    2017-02-24 13:23:32.000
    原創(chuàng) 通過機(jī)器學(xué)習(xí),打造萌萌的角色人工智能

    這篇文章將要討論一種角色人工智能(character AI)的新形式。它與腳本動(dòng)畫當(dāng)中的動(dòng)作捕獲非常相似,這種新技術(shù)也許可以通過觀察真實(shí)的人類產(chǎn)生的行為從而革新交互性角色被創(chuàng)建的方式。

    2017-02-24 09:40:05.000
    轉(zhuǎn)帖 大數(shù)據(jù)從何而來? 7個(gè)你必須知道的數(shù)據(jù)源供應(yīng)平臺(tái)

    對(duì)于數(shù)據(jù)源的獲取上API是個(gè)好伙伴。本文將介紹7款A(yù)PI供應(yīng)平臺(tái):百度APIStore、Apix、數(shù)說聚合、通聯(lián)數(shù)據(jù)、HaoService、聚合數(shù)據(jù)、datasift 。排名不分先后!

    2017-02-22 11:57:36.000
    轉(zhuǎn)帖 2017大數(shù)據(jù)十大趨勢(shì):海量數(shù)據(jù)洶涌而來,Hadoop不再一家獨(dú)大

    2017年大數(shù)據(jù)將不再是Hadoop一家獨(dú)大,也不再是編程者們的自娛自樂,企業(yè)和終端用戶的不斷涌入,海量數(shù)據(jù)“堆積如山”,隨之而來的儲(chǔ)存、分析、處理成為從業(yè)者的下一挑戰(zhàn)。

    2017-02-22 09:23:58.000
    轉(zhuǎn)帖 2017國(guó)內(nèi)值得關(guān)注的SaaS創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目TOP20

    “在SaaS的世界里,留住了多少用戶是一個(gè)非常重要的宣傳點(diǎn)。”LiveOffice公司的總裁Matt Smith這樣認(rèn)為,“而一個(gè)可靠的公司的客戶保持率應(yīng)該至少在98%?!?/p>

    2017-02-22 09:17:03.000
    原創(chuàng) 解析滴滴算法大賽---數(shù)據(jù)分析過程

    很難有機(jī)會(huì)接觸這么多的實(shí)際真實(shí)數(shù)據(jù)。通過對(duì)于這些數(shù)據(jù)的分析,初步了解大數(shù)據(jù)的處理方式。進(jìn)一步掌握MongoDB的特性,熟練Excel的高級(jí)用法。這里只是做分析,不提供源代碼,畢竟是一個(gè)比賽。這里只是做分析,不提供源代碼,我也無意開發(fā)一個(gè)完整的程序。

    2017-02-20 14:17:49.000
    轉(zhuǎn)帖 以人工智能+大數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)投項(xiàng)目評(píng)估,這事兒靠譜嗎?

    我們一邊擔(dān)心著機(jī)器統(tǒng)治了人,一邊又不遺余力的把所有責(zé)任都推給機(jī)器,體力的也好,腦力的也是。創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資無法依靠數(shù)據(jù)算法,這里存在許多悖論。

    2017-02-20 13:19:48.000
    轉(zhuǎn)帖 情報(bào)魔方:用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)下一個(gè)風(fēng)口

    做互聯(lián)網(wǎng)的都知道“在風(fēng)口,豬也能飛起來”這句話,只不過并不是所有“豬”都有能力找到這個(gè)“風(fēng)口”。而情報(bào)魔方的“最鮮商機(jī)”就可以通過對(duì)淘寶細(xì)分市場(chǎng)大數(shù)據(jù)的解析,來幫助商家們發(fā)現(xiàn)“風(fēng)口”,找到“商機(jī)”。

    2017-02-17 16:27:17.000
    原創(chuàng) 預(yù)測(cè)分析如何助力商業(yè)應(yīng)用獲取巨大價(jià)值?

    本文通過一個(gè)實(shí)際的商業(yè)場(chǎng)景,引入了 IBM SPSS Modeler 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型,首先給出了關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念,接著帶領(lǐng)您一步一步的創(chuàng)建了數(shù)據(jù)流,并且介紹了模型的建立和設(shè)置,并且對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。您可以將本模型應(yīng)用到其他的場(chǎng)景中,如網(wǎng)絡(luò)日志分析、銀行潛在客戶分析、電子商務(wù)的捆綁銷售等。

    2017-02-17 10:42:27.000
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