站长之家(ChinaZ.com) 10月23日 消息:据搜狐IT报道,今日凌晨,深圳市乎睿数据有限公司就马蜂窝数据造假及起诉一事发表官方声明,乎睿表示,其团队已对大量可疑行为进行视频录屏,截屏截图和司法公证,并掌握了一些接管抄袭账号的马蜂窝内部员工信息,所有了解和确定的分析内容和点评消失账号链接全部收录在其官网上。除此之外,乎睿数据还提到,马蜂窝事件纯属顺手为之,没有针对任何个人或企业。
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数据资产化的时代已经到来。2024年1月1日,财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式开始实施,从政策角度将数据资产明确入表。趣链科技将积极探索出更多数据要素发展的创新模式,为行业挖掘数据要素价值提供具有高度参考意义的样本。
随着人们对于网络信息的高标准化要求,当今时代大数据的应用已经势如破竹,多功能集成的纳米数据已经服务于体育领域,世界杯中那些令人兴奋的数据,体育互联网行业的发展众所瞩目,全新的数据品牌纳米数据在2018年上海互联网体育行业论坛上崭露头角以来,受到各方的关注,并且造成了深远影响。纳米数据已经掌握了成熟完善的体育数据支持体系,在报道足球比赛事�
全球权威研究机构IDC发布《数据要素全景研究》,对当前数据要素市场的主要需求、市场活动、参与主体、落地形式等情况进行分析,并列举了市场代表性的技术架构及应用案例为产品选型提供参考。蚂蚁数科以技术服务的完整性入选代表技术厂商。蚂蚁数科已在政务与公共服务、工业能源、物流贸易、金融等众多领域中开展数据应用场景实践和探索,已落地超90个场景化解决方案,为数据要素市场的数据管理、流通和应用提供安全、可信、高效的技术支撑。
电竞数据包含的内容有很多,比如说基础数据(实时比分,关键事件,赛后数据等等),统计数据(阵容分析,选手分析,地图分析等),还有资料库数据(赛事战队,赛程赛果,赛况榜单等等),众多的数据组合而成形成如今的电竞大数据。在当今电竞世界中,电子竞技的大数据可以用在多个方面,从自身来说:可以用来分析自己的强势点,可以分析对手的弱点,从而运用更好的�
南京师范大学附属中学宿迁分校成立智慧教学小组,并以周为单位,对教师的智慧课堂应用数据进行复盘;中国人民大学附属中学丰台学校的教师们,已经习惯于课后通过课堂智能反馈系统总结自己的上课情况;而通过集体备课平台,北京师范大学广州实验学校的教师们可以随时随地进行线上交流互动和资源共享……在全国各地的中小学,AI技术正与教育不断融合。变化背后,有�
中国科学院、北大、中国科技大学、滑铁卢大学、01.ai等10家机构联合推出了,专用于中文的高质量指令调优数据集——COIG-CQIA。在大模型领域英语一直是训练数据最重要的语言,但由于中英文的结构和文化差异,直接将英文数据集翻译成中文并不理想。高质量的指令微调数据集对于大模型的拟人化输出、内容的精准性非常重要。
无论开展何种业务,数据都是竞争优势的关键所在。创新是戴尔科技的DNA核心,集团的众多AI和行业专家致力于为企业创新之路的全过程提供支持。最大带宽须使用多路径客户端驱动程序并且受到客户端网络的限制。
为加快推动产业数据行业创新中心建设、搭建高效的供需对接平台,4月9日,上海数据交易所、上海合合信息科技股份有限公司(下称“合合信息”)和上海市数商协会联合举办DSM系列——产业数据行业创新中心专题研讨会,以“数据资产管理与创新应用”为主题,探讨产业数据产品化、资产化,共促产业数据流通交易,共拓数据资产创新应用新机遇,上海数据交易所副总经理
在线文本识别模型取得了显著进展,但数学表达识别作为更为复杂的任务仍未得到足够关注。谷歌研究团队推出了MathWriting,一个专注于在线手写数学表达的数据集,包含230k人工编写和400k合成样本,超越了类似IM2LATEX-100K的离线HME数据集。未来的研究可以专注于优化训练/验证/测试分割以及开发针对数学表达的语言模型。
微软与OpenAI据称正在计划一个突破性的数据中心项目,其中将包括一台名为“星际之门”的人工智能超级计算机。据《TheInformation》的AnissaGardizy和AmirEfrati报道,该项目的目标是减少这两家公司对Nvidia的依赖,这是许多涉足人工智能领域的科技巨头正越来越努力做到的事情。”《TheNextPlatform》还表示,如果“星际之门”确实建成,它将基于未来一代的CobaltArm服务器处理器和MaiaXPUs,以太网扩展到单台机器上的数十万到100万个XPUs,并且绝对不会基于Nvidia的GPU和互连技术,如果这些传言是可信的话。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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