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机器学习（ML）是什么？
什么是机器学习？机器学习(ML)是人工智能的一个动态子领域，它使计算机无需明确编程即可学习和发展。通过利用复杂的算法，ML可以分析数据、识别模式并预测新数据的结果。想象一下，通过示例而不是详细说明来教学生；ML的运作方式大致相同，通过持续的
人工智能(AI)和机器学习(ML)等高性能计算(HPC)服务推动了全球数据消费。数据中心高性能计算服务的能源需求激增，再加上工业增长和城市扩张等其他因素，超过了传统公用事业的能力。数据中心目前消耗全球2%的电力，到2026年，这一消耗将翻一
随着技术不断发展，人工智能(AI)已成为现代世界最具决定性的工具之一，尤其是在数据科学领域。人工智能与数据科学的集成，不仅改变了数据分析方式，还改变了新分析的可能性。以下是人工智能进步实施后，给数据科学行业带来的变化。1、自动化机器学习(A
云人工智能代表了两种变革技术的融合：云计算和人工智能(AI)。这种协同作用，正在通过在数据处理、机器学习和决策方面提供前所未有的能力来重塑行业。随着企业和组织越来越依赖数据驱动的洞察力,人工智能与云平台的集成变得至关重要。本文探讨了云人工智
简介数字信号处理器（DSP）市场正在进入重要的扩展阶段，其驱动力是需要更高速度和带宽的新工作负载的不断扩展。传统上，大多数数据中心 DSP 用于数据中心内的交换机到交换机链路。然而，随着云提供商不断挑战规模和占地面积的极限，以及无源铜缆的生命周期即将结束，DSP 正在出现新的重大市场机遇。ZR/ZR
人工智能在电信网络中的应用越来越广泛和深入。尽管人工智能和机器学习多年来一直是网络测试和保证工具的一部分，但随着电信企业希望其网络运行更高效、自动化程度更高，计算、模型和更全面的数据治理和数据应用方面的新进步正在取得成果。那么，电信运营商对
随着人工智能、机器学习以及移动性的快速发展，数据量呈现出爆炸式的增长。这一现象直接推动了云计算技术的广泛采用，因为云计算提供了快速、高效且可扩展的数据处理能力。云计算的兴起，不仅重新定义了组织管理、存储和处理数据的方式，也带来了对能源消耗和
在当今快速发展的技术时代，人工智能（AI）在网络测试中的应用正变得越来越重要。AI不仅可以提高测试的效率和准确性，还可以帮助发现潜在的问题和改进点。以下是对AI在网络测试中应用的详细探讨。自动化测试AI可以通过机器学习算法自动化测试用例的生
随着人工智能、机器人和机器学习的快速发展，自动语音识别（ASR）技术成为其中一个重要的创新突破。ASR使机器能够理解并处理人类语音，将其转化为计算机可读的语言，从而打破了人与计算机之间的交互障碍。随着这一技术的进步，ASR不仅提升了用户体验
在数字经济时代，数据中心作为支撑现代经济的基础设施，正面临着前所未有的挑战。随着人工智能、机器学习和大数据分析等技术的发展，数据中心的能耗和热量管理成为了亟待解决的问题。传统的空气冷却方法已经无法满足现代高性能计算环境的需求，液体冷却技术以
