数据
-
医疗行业数据民主化挑战有哪些
医疗保健领域的数据是非结构化和碎片化的。用户信息的存储缺乏标准化，使得信息难以在该部门的各个垂直领域传播。这些数据需要大规模分布，许多下游应用程序需要访问这些数据。由于许多患者要求自助服务，确保数据的易于访问已成为一项关键的努力。所有这些都使得在
-
2024年治理革命：大数据和GenAI
2024年，在大数据和生成式人工智能（GenAI）融合的推动下，治理格局正在经历深刻的变革。这种革命性的结合正在重塑政府收集、分析和利用数据，以做出明智决策和应对复杂社会挑战的方式。
-
人工智能与数据分类和治理的重要作用
有些人对数据分类的含义感到困惑，毕竟，大多数存储的数据不是已经分类了吗？这可以更好地定义人工智能背景下的数据分类。数据分类涉及根据数据的性质、敏感性以及暴露或丢失的影响将数据分为不同类型。此过程有助于数据管理、治理、合规性和安全性。对于人工智能应用，数据分类可确保算法在组织良好、相关且安全的数据集上进行训练，
-
-
-
探索数据科学对机器人的影响
数据科学和机器人技术的整合是技术进步的一个重要里程碑，有望为各行各业带来变革性解决方案。数据科学能够从庞大的数据集中提取见解和模式，通过增强感知、决策和自主性，正在彻底改变机器人领域。
-
探索数据科学对机器人的影响
数据科学能够从庞大的数据集中提取见解和模式，通过增强感知、决策和自主性，正在彻底改变机器人领域。本文将深入研究数据科学和机器人之间迅速发展的协同作用，探索其含义、应用和智能自动化的未来。
-
人工智能改变数据存储的5种方式
人工智能（AI）的出现改变了快速发展的技术领域的游戏规则，深刻影响着许多不同的行业。人工智能确实对数据存储产生了重大影响，它正在推动突破，并改变数据存储和管理的方式。
-
物联网技术如何使智能建筑数据更安全
智能建筑出现了前所未有的增长。预计到2026年，该市场将达到1216亿美元，复合年增长率为10.9%。随着智能建筑的不断兴起，我们有可能创建一个由自动化流程控制各种建筑操作和功能的环境。
-
统筹数据资源开发利用和安全治理
发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。作为数字经济时代重要的生产要素，数据为数字经济持续健康发展提供了强劲动力。筑牢数字安全屏障、保障数据安全是实现数字经济健康发展、建设数字中国的题中应有之义。
-
创新中国从“互联网＋”挺进“数据要素×”
近日，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（以下简称《行动计划》）正式发布。《行动计划》由国家数据局会同中央网信办、科技部、工业和信息化部等共17个部门联合印发，这是国家数据局揭牌两个多月以来会同相关部门联合印发的首个文件。
-
人工智能时代数据存储的未来
人工智能驱动的举措也将转化为IT支出的增加，超大规模科技巨头预计将加速对云容量的投资，以支持人工智能程序的成熟，并增加企业部门对数据存储的需求，因为企业通过人工智能驱动的改进来提高生产力和效率，以寻求竞争优势。
-
更高效更节能！AI新前沿：新技术可用最少数据“达到目的”
先进的人工智能（AI）技术允许使用最少数量的传感器重建广泛的数据集，如海洋温度。这种方法利用节能的“边缘”计算，在包括工业、科学研究和医疗保健在内的各个领域提供广泛的潜在用途。
-
2024年推动统一数据存储的四个因素
随着组织应对数据复杂性，集成这项技术对于处理人工智能驱动的工作负载的敏捷性、可扩展性和效率至关重要。利用这种变革性技术将帮助企业适应数字化需求，促进简化运营、提高绩效并加速创新，从而在全
-
数据驱动的城市如何彻底改变城市生活
智慧城市的核心是通过技术改善市民的生活，推动可持续发展。我们使用的街道和家园正在适应人们的需求，变得更安全、更高效、更环保、更包容。随着合成数据的使用不断增加，这种适应正在得到推进。
-
-
从数据到生成式AI，是该重新思考风险的时候了
AI大模型训练的高耗能、AI对语言情感和伦理道德的把握程度、AI对假消息和公众舆论的操纵、生成式AI在人类创新创造中的角色……在生成式AI加速奔跑的今天，有些问题依然值得我们细细思考。
-
-
-
生成式人工智能如何助力数据工程的优化
数据工程对于企业而言，是提炼用户反馈、为产品开发提供方向的重要手段。而在生成式人工智能出现在人们的视野后，不少企业都试图通过其对数据工程进行更加深入的优化，提升产品的核心竞争力。接下来，就让我们一同来了解下生成式人工智能是如何帮助数据工程进行优化的吧。
-
聚焦“数智创新 AI未来” ：2023数据与存储峰会圆满落幕
11月29日，北京再次成为中国数据与存储行业的焦点。由DOIT传媒主办的“2023中国数据与存储峰会”在北京召开。此次峰会共吸引了近1000名业界精英和专家学者现场参会，围绕“数智创新 AI未来”的主题，以及如何跨越数据和经济之间的鸿沟难题展开深度交流与研讨。
-
数据驱动决策对数字化转型的影响
数据驱动的决策已成为动态数字化转型领域中明智的战略选择的基石。此过程涉及收集、分析和解释数据，以辨别趋势、模式和见解，从而指导更好的决策。虽然数据驱动的决策适用于所有行业，但它在推动数字化转型计划的成功方面发挥着关键作用。