Revolutionizing Big Data Management with Advanced AI Development Techniques
在当前的数字时代，生成的数据量确实令人震惊。从社交媒体互动到来自IoT设备的传感器数据，组织都被大量信息所淹没。但是，企业如何将这种不受控制的涌入变成宝贵的见解？答案在于先进的AI开发...阅读更多»以高级AI开发技术彻底改变大数据管理的帖子首先出现在大数据分析新闻中。
In 2025, GenAI Copilots Will Emerge as the Killer App That Transforms Business and Data Management
每一次技术革命都有一个决定性的时刻，特定的用例推动了该技术的广泛采用。随着 copilots 的迅速普及，生成式 AI (GenAI) 的时代已经到来。GenAI 作为一项技术在过去几年中取得了重大进展。然而，尽管有各种头条新闻和炒作，但它的采用 […]2025 年，GenAI Copilots 将成为改变业务和数据管理的杀手级应用首次出现在 Unite.AI 上。
Eppendorf SE and DataHow AG announce strategic collaboration to advance bioprocess data management
领先的生命科学公司 Eppendorf SE 和高级数据分析和人工智能驱动预测软件的先驱 DataHow AG 很高兴宣布一项旨在改变生物过程开发的战略合作。此次合作将 DataHow 创新的人工智能分析解决方案 DataHowLab 与 Eppendorf 的基于云的监控和分析平台 BioNsight® cloud 相结合，为科学家提供无与伦比的洞察力和分析能力……
The Role of Databases in Modern Data Management
在当今的数字时代，数据库在数据管理和组织中起着关键作用。随着企业和组织越来越依赖数据驱动的决策，对高效可靠的数据存储解决方案的需求从未如此重要。数据库为存储、检索和管理大量数据提供了支柱……阅读更多»文章数据库在现代数据管理中的作用首先出现在大数据分析新闻上。
Eppendorf SE and DataHow AG announce strategic collaboration to advance bioprocess data management
此次合作将 DataHow 创新的 AI 分析解决方案 DataHowLab 与 Eppendorf 的基于云的监控和分析平台 BioNsight® cloud 相结合，为科学家提供无与伦比的洞察力和分析能力。
Simplifying machine data management with in-app visualizations | Viam
Viam 的应用内可视化通过可自定义的仪表板简化了机器数据管理，以获得实时洞察。利用可操作的指标来提高性能并改善协作。
How Enterprises Are Growing with Applied AI and Master Data Management
BrainTrust Partners 是一家由人工智能驱动的服务公司，可帮助企业使用主数据管理和应用人工智能安全发展。
Hexaware and Blumetra Partner to Enhance Data Management
IT 服务和解决方案提供商 Hexaware Technologies 与主数据管理 (MDM) 解决方案创新者 Blumetra Solutions 合作。此次合作旨在提供专为生命科学行业量身定制的基于云的 MDM 解决方案。此次合作将增强 MDM 和治理，实现研究、开发、临床和商业团队之间的数据集成……
Управление данными в «1С»: архитектура, подходы, инструменты
在上一届“数据管理2024”论坛上，来自1C的专家提出了自己的数据管理理念以及实现该理念的产品。
Управление данными в цифровых экосистемах: сложные вопросы, требующие решения
数字合作伙伴生态系统数据管理中最紧迫的问题和挑战是什么以及如何解决。
Управление данными в цифровых экосистемах: ключевые технологические особенности
现代合作伙伴生态系统中的数据管理是如何构建的，以及它与单个组织中的数据管理有何不同。
В Москве проходит IX форум «Управление данными — 2024»
第九届年度论坛致力于组织数据工作的战略方面，展示了俄罗斯企业和组织在实施数据驱动方法方面深厚的专业知识和丰富的经验。
Top Enterprise Data Catalog Tools for Effective Data Management
随着组织不断生成大量数据，对高效管理、治理和可访问性的需求也日益增长。企业数据目录 (EDC) 工具已成为数据驱动型组织发现、组织和利用数据资产的必备工具。这些工具充当集中式存储库，可帮助对各种来源的数据进行分类，从而……阅读更多» 文章“用于有效数据管理的顶级企业数据目录工具”首先出现在 Big Data Analytics News 上。
Инфраструктура управления данными для ИИ-решений: подходы и инструменты
基于人工智能、机器学习、大语言模型、视频分析等的系统所使用的数据管理基础设施需要哪些方法和工具
Инфраструктура управления данными для систем с искусственным интеллектом
管理具有人工智能、机器学习、大语言模型、视频分析等机制的系统中使用的数据的基础设施应包括哪些内容？
Streamlining Data Management with AI: Techniques for Complex Data Environments
在当今以数据为中心的世界中，管理复杂的数据环境对组织来说是一项重大挑战。传统的数据管理方法往往难以跟上数据量、种类和速度的不断增长。人工智能正在成为这些挑战的变革性解决方案。我们将在本博客中探索更多内容。文章《使用人工智能简化数据管理：复杂数据环境的技术》首先出现在 Fusemachines 上。
Data Curation Practices to Minimize Bias in Medical AI
确保医疗 AI 应用的医疗保健结果公平公正 AI 训练数据中的潜在偏见来源。图片由作者创建。AI 偏见是指由于训练数据中的偏见，AI 系统对不同群体产生不平等结果时的歧视。如果不加以缓解，AI 和机器学习模型中的偏见会通过在决策算法中嵌入歧视，使历史上被边缘化的群体所面临的歧视系统化和加剧。训练数据中的问题，例如不具代表性或不平衡的数据集、数据中嵌入的历史偏见以及有缺陷的数据收集方法，会导致模型出现偏差。例如，如果贷款决策应用程序是根据历史决策进行训练的，但黑人贷款申请人在这些历史决策中受到系统性的歧视，那么该模型将在其决策中嵌入这种歧视模式。偏见也可能是在特征选择和工程阶段引入的，其中某些属
