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7月20日,中国气象局印发《人工智能气象应用工作方案》,旨在加快布局国产人工智能气象应用技术体系建设,推动人工智能技术在气象观测、预报及服务中的深度融合应用,为监测精密、预报精准、服务精细提供新的技术支撑。为响应国家顶层政策、充分利用作为新一轮科技革命与产业变革重要驱动力量的人工智能技术,促进山东省气象高质量发展、协助解决技术瓶颈问题,山东气象学会联合山东信息协会组织开展第一届齐鲁风云气象智能算法挑战赛,和鲸科技作为协办单位全程为本次大赛提供支持。任何相关需求,都欢迎您搜索并进入ModelWhale官网注册体验、与我们展开交流。
5+月+10+日,+36+氪+2023+年“Under36+系列评选”结果发布,和鲸科技创始人、CEO+范向伟荣登本届评选中的“36Under36+创业者”名册。自+2017+年起,“36Under36”的名册已收纳+432+位创业者与+108+位投资人,他们都是+36+氪评选出的可能会成为未来中国商界最伟大的人。欢迎各界对数据科学、人工智能感兴趣、有想法的朋友一起交流。
3+月+25+日,2023+年“和鲸杯”辽宁省普通高等学校本科大学生计算机设计竞赛启动会于沈阳国际皇冠假日酒店顺利举办,沈阳师范大学教务处副处长于锡金,沈阳师范大学计算机与数学基础教学部副主任、辽宁省电化教育馆副馆长高铁钢,辽宁省+40+余家高校的省赛负责老师及企业赛道代表共同出席。大会由沈阳师范大学计算机与数学基础教学部党总支书记姜旭、副主任罗敏娜主持。欢迎搜索“Heywhale和鲸”或通过以下方式联系我们,了解更多具体实践案例。
国家基础学科公共科学数据中心是国家科技部和财政部认定 20 个国家科学数据中心之一,依托中科院计算机网络信息中心牵头中科院 40 年科学数据工作的坚实基础,联合下属 40 余个单位共同建设。数据资源覆盖 44 类一级学科、237 类二级学科,包含两个分中心、22 个主题库,引领科学数据的高效汇聚、开放共享、多学科交叉融合分析与创新应用。期待未来能携手更多志同道合的伙伴,共同打造科学数据开放共享新生态。
随着社会进入万物智联时代,我国企业的数智化脚步也迈向了新的商业纪元。为褒扬和传播数智化创新的优 秀案例,发现能代表未来的数智化创新企业,在中国信通院EDCC企业数字化发展共建共享平台的指导下,「笔记侠」和「InfoQ」联合发起了“2022中国数智化创新TOP50”榜单评选。数字化浪潮势不可挡,和鲸将乘势上,坚定技术创新,帮助企业打通“数据协同、数据利用、业务落地、能力复用”的端到端流程,提升组织创新能力与数据生产力,积极拥抱数智化,助力更多行业数智化升级。
12 月 14 日,和鲸科技与数据科学平台厂商 Weights & Biases 联合举办的目标识别类 Workshop 公益活动正式告一段落,这也标志着两家数据科学领域的杰出企业即将开启新的合作征程。和鲸科技 � Weights & Biases 携手助力数据科学工作者,应用先进工具提升模型调优效率人工智能、机器学习技术的发展与成熟,催生了国内外各类工具呈爆发式增长,其中不乏许多优 秀的生产力工具脱颖出。数字化产业的价值已突显,未来会走向何方,我们共同探索,拭目以待。
12 月 7 日,由中国领先的科技产业智库甲子光年举办的 2022「甲子引力」年终盛典大会首日于线上成功举办。「心有所护,不畏远行」,大会于现场的「高光 � 突围」红毯颁奖礼揭晓了「甲子20」年度榜单,以表彰 2022 年度在科技产业各赛道上拥有核心技术实力,并在商业化上颇有成效的优 秀成长型科技公司。数字化浪潮势不可挡,和鲸将乘势上,持续升级数据智能产品解决方案和服务,帮助企业打通“数据协同、数据利用、业务落地、能力复用”的端到端流程,提升组织创新能力与数据生产力,完成数字化转型,为数据智能产业的发展贡献自身力量。
本期和鲸科技《对话数智》邀请了遥感技术专家、中国自然资源航空物探遥感中心的于峻川老师,分享其对于遥感数据与 AI 新技术融合应用现状与未来的见解...即使是非常理想地把数据全部获取完了,它实际整个有效的数据面积基本上跟现在国内高分卫星数据获取的一景的面积也差不多...另外航空数据一般都是一个航带一个航带这样获取的,所以获取的过程中会产生时间差,太阳的高度角、辐射都发生了变化,最后要想把数据变成一个整体,可能要有一些额外的操作......
本期和鲸科技《对话数智》邀请了遥感技术专家、中国自然资源航空物探遥感中心的于峻川老师,分享其对于遥感数据与 AI 新技术融合应用现状与未来的见解...“人工智能如果考虑遥感数据的特点,再结合一些新方法,可以发挥重要的作用...“聚焦到要识别的目标,采用的方法也要从目标和场景的特点去出发”......
本期和鲸科技《对话数智》栏目邀请了临床研究方法学专家,上海交通大学医学院临床研究中心的张维拓老师,分享其对于数据科学在临床研究应用现状与趋势的观察和见解...两者首先肯定是存在一定区别的,数据科学是"data-driven" 数据驱动的研究范式,先有数据,再看要做什么;而医学研究更关注问题驱动,就是会先问想知道什么问题、临床需要解决什么问题,再看哪里有数据可以用......