机器学习和预测分析的区别？
让我们探讨一下机器学习和预测分析之间的区别。现在，计算中的认知学习比以往任何时候都更加普遍。通常，认知学习或认知计算是指涵盖人工智能（AI）和信号处理的科学学科的过程和技术平台。人工智能（AI）是业务增长和生产的最新趋势要素，已经超越了资本投资和劳动力等传统手段。它还具有引入新的增长来源，改变工作方式以及增强人们推动业务增长的作用的潜力。由于其能够处理数据，查找···
IT前沿技术研究
图挖掘与深度学习算法
近年来由于大数据的兴起，和一些优化算法上的突破，深度学习迅速崛起，影响了很多机器学习的领域，比如图像识别，语音识别，自然语言处理（NLP）等等。受自然语言处理中的词嵌入（Word embedding）模型的启发，一类被称为网络嵌入（Network embedding）的社交网路模型越来越受到学术和工业界的重视。图挖掘算法Page ranking, label propagation, connected component, triangle countPage···
分类/聚类/文本分析算法介绍
分类算法Decision tree, Random forest decision tree, linear regression, logistic regression, Naive bayesian, SVM决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在···
单目视觉运动目标跟踪技术
机器人视觉技术是一种使用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像或图像序列中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制的技术。这种技术赋予了机器人强大的视觉感知能力，使其能够识别和理解环境，从而进行导航、避障、目标跟踪等操作。机器人视觉系统主要由图像采集、图像处理、特征提取和识别理解等部分组成。首先，机器人通过摄像机等图像采集设备获取环境的···
计算机视觉技术详解
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？ ···
企业实施DSS系统
技术开发 编程 技术框架 技术发展 DSS 决策支持 辅助决策
DSS，即Decision Support System，中文称为决策支持系统。是一个基于计算机用于支持决策活动的信息系统。它利用计算机、数学和人工智能等方法和技术，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供必要的帮助。AI，即人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。···
Oracle数据发行版本介绍
Oracle数据库的版本发展是一个不断演进和优化的过程，每个新版本都在前一个版本的基础上进行了改进和增强，以满足不断变化的市场需求和技术挑战。以下是Oracle数据库版本发展的主要阶段和特点：早期版本（1970s-1980s）Oracle 2.0：作为1.0版本的升级版，于1982年发布，引入了新的特性和功能。Oracle 3.0：1984年发布，这个版本引入了分布式数据库的概念，支持数据分片和分布式查询，为数···
企业应用集成方案
企业应用集成（EAI，Enterprise Application Integration）是将基于各种不同平台、用不同方案建立的异构应用集成的一种方法和技术。它的核心目标是建立底层结构，以连接并整合整个企业的异构系统、应用和数据源，从而实现企业内部的核心系统（如ERP、CRM、SCM）以及数据库、数据仓库等重要内部系统之间的无缝数据共享和交换。EAI的主要作用是将企业核心应用和新的Internet解决方案结合在一···
企业如何实施大数据分析
企业实施大数据分析是一个多步骤的过程，涉及数据收集、处理、分析和应用等方面。大数据的特点主要表现在以下几个方面：容量大：大数据的容量十分庞大，已经从传统的TB级别扩展到了PB、EB甚至ZB的级别。这意味着大数据包含的信息量极为丰富，可以涵盖各种类型的数据。类型繁多：大数据的类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可以来自各种来源，如社交媒体···