Benefits Of Search Engine Optimization For Businesses
搜索引擎优化对企业的好处——信息图 探索搜索引擎优化对企业的变革性好处。SEO 可帮助您的企业增加自然流量，并获得在搜索引擎上获得更高排名的机会。此外，SEO 可提高知名度并为网站带来更多访问者。它还通过快速且适合移动设备的方式增强了用户体验 […] 文章《搜索引擎优化对企业的好处》首先出现在电子学习信息图上。
在本文中，您将学习如何使用 Amazon Rekognition 从图像查询中提取关键对象，并使用 Amazon Bedrock 的 Amazon Titan Multimodal Embeddings 结合 Amazon OpenSearch Serverless Service 构建反向图像搜索引擎。
Crooks bank on Microsoft’s search engine to phish customers
如果您最近通过 Bing 搜索了银行的登录页面，您可能访问过一个欺诈性网站，犯罪分子可以利用该网站获取您的凭据甚至双因素安全代码。
Платить нельзя индексировать: News Corp ставит запятую в споре с ИИ
这家媒体巨头对 Perplexity AI 的诉讼可能会为整个人工智能行业定义新的边界。
Google Is a Monopoly. Should You Use Another Search Engine?
Google 搜索的替代品包括 Bing、DuckDuckGo、Brave Search 和 Ecosia
摘要：自动对建成基础设施进行分类是全球规划的需要。然而，单个指标存在弱点，包括与裸地光谱混淆，并且深度学习的计算要求很高。我们提出了一种计算量轻量的方法来对建成基础设施进行分类。我们使用一组光谱指标和一个新颖的红波段纹理层，其全局阈值由 12 个不同站点（每个站点两个季节性变化的图像）确定。使用 Sentinel-2 影像评估了多个光谱指标。我们的纹理指标使用红波段将建成基础设施与光谱相似的裸地分开。我们的评估通过评估 24 张图像中一系列特定于站点的最佳指标阈值的地面真实点来产生全局阈值。这些用于对集合进行分类，然后使用光谱指标、纹理和分层随机抽样指导训练数据选择。训练数据适合随机森林分类器
Google faces another antitrust trial a month after its search engine was declared a monopoly
在法官宣布谷歌的搜索引擎非法垄断一个月后，这家科技巨头正在应对另一起威胁公司解散的反垄断诉讼。
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
Spatial Index: Space-Filling Curves | by Adesh Nalpet Adimurthy | Jun, 2024
多维数据的空间索引和空间填充曲线 12 分钟阅读 · 2024 年 6 月 11 日 由于 Web 服务跟踪用户在何时何地做事，空间数据迅速增长（/正在增长）。大多数应用程序都会添加位置标签，并且通常允许用户在特定地点和时间签到。这种激增很大程度上归功于智能手机，文章空间索引：空间填充曲线 | 作者：Adesh Nalpet Adimurthy | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
HIX.AI introducerar sökmotor med geolokalisering – en ny rival till Perplexity
HIX.AI 推出了一款具有地理定位功能的新搜索引擎，这可能是 Perplexity 的有力竞争对手。地理位置是一种使搜索引擎在呈现搜索结果时考虑用户地理位置的功能。 HIX.AI 的新搜索引擎通过将地理定位与先进的人工智能 (AI) 相结合，可以提供更精确、更相关的搜索结果。这可以[…]HIX.AI 推出具有地理定位功能的搜索引擎——Perplexity 的新竞争对手首次出现在人工智能新闻中。
Scale Up Your RAG: A Rust-Powered Indexing Pipeline with LanceDB and Candle
为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统照片由 Marc Sendra Martorell 在 Unsplash 上拍摄1. 简介最近，检索增强生成 (或简称 RAG) 已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成，同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。尽管基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM，但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道，以及能够有效地检索并将相关上下文注入模型提示。在许多用例中，可以使
Технологии обмана: как ИИ-поисковики становятся нашими врагами
媒体继续与 OpenAI、谷歌和微软争夺新闻的真实性。
Build Your Own ANI-Powered Search Engine in Minutes
您是否想过如何创建自己的搜索引擎？这似乎是一项只有谷歌等科技巨头才能完成的艰巨任务，但借助人工智能 (ANI) 的力量，您只需几分钟即可构建自己的搜索引擎。
