XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System海量
态势意识分析与测量，第 1 章 态势意识的理论基础
不幸的是，面对如此海量的数据，许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为，在生成和传播的大量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息也必须被整合和正确解释；这是一项经常很棘手的任务。这个问题是真实存在的，而且一直存在，无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后面。人们越来越普遍地认识到，更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧问题，而不是缓解问题（Endsley & Kiris，1995；Sarter & Woods，1995）。
部署昆腾 ActiveScale 对象存储的七大理由
Quantum 提供专为 AI 时代设计的端到端数据管理解决方案。凭借四十多年的经验，我们的数据平台让客户能够从其独特的非结构化数据中提取最大价值。从支持 AI 应用程序和苛刻的数据密集型工作负载的高性能摄取，到为 AI 模型提供动力的海量持久数据湖，Quantum 提供最全面、最具成本效益的解决方案。生命科学、政府、媒体和娱乐、研究和工业技术领域的领先组织将他们最宝贵的资产——数据——托付给 Quantum。Quantum 在纳斯达克上市 (QMCO)。如需了解更多信息，请访问 www.quantum.com。
ATM 中的人工智能
算法是学习而来的，不是设计的 非技术用户也可以开发 AI 解决方案 提供输出信心 通过设计实现噪声弹性 有潜力加快系统开发速度 以远远超过人类能力的速度识别海量数据中的模式 能够同时处理来自不同来源（如视频传感器、ATC 无线电、ADS-B 和机场运营系统）的数据以识别模式 帮助控制员和操作员做出更明智的决策 不能取代人类控制 通过比较数据，在潜在事件发生之前向 ATC 利益相关者发出警报 能够轻松开发和实施新的运营解决方案，以增强安全性和提高效率
通过以人为本的人工智能系统支持个性化终身学习
在过去的几十年里，计算能力的惊人增长促进了海量数据集的收集和分析，常常揭示出以前隐藏的见解。因此，人工智能 (AI) 蓬勃发展，人们对其在许多应用领域实现突破的潜力寄予厚望。有趣的是，人工智能和教育的历史早已交织在一起 [1]。在研究界，人工智能和教育之间的活跃相互作用被称为 AIEd 领域。鉴于这一丰富的共同历史，人工智能如今已嵌入众多教育技术中，旨在支持和加强学习和教学活动 [2]，这并不奇怪。事实上，范围已经扩大到终身学习，承认学习超越了人们生命开始时的正规教育。
人工智能赋能的智能6G网络
图1. 6G网络（ISAGUN）典型架构。V2X：车联网；VLC：可见光通信；RAN：无线接入网络；SDN：软件定义网络；NFV：网络功能虚拟化；PHY：物理层；MAC：介质访问控制。注：ISAGUN的目标是为太空、机载、地面和水下区域提供极其广泛的覆盖和无缝连接，例如空中飞行、海上船舶、偏远地区监控或陆地上的车辆。因此，人类活动将从地面大幅扩展到空中、太空和深海。同时，在RAN上部署集中式和边缘计算，结合SND和NFV，为ISAGUN提供强大的计算处理和海量数据采集。
数据学科：管理人工智能设计的工程数据
许多组织都在努力管理和挖掘来自现代技术平台的数据。进入组织的数据可能是少量的非常大的文件，也可能是每天甚至每分钟到达的数百万个非常小的文件。数据科学家将 Apache Spark™ 等平台视为管理和处理这些海量数据的首选解决方案，以便快速从分布式文件系统中的数据中获取洞察力。它能够在内存中处理极大的数据集，这也是 Spark 被纳入大数据架构的原因之一。Altair 的工作负载管理工具（如 Altair® PBS Professional®）使组织能够在高性能计算、现代处理和存储平台以及云环境中高效处理大数据。
精益制造中的人工智能：数字化...
工业 4.0 有时被描述为一种竞争范式，但此后它既是一种智能工厂概念，又是一个国际品牌（Kagermann 和 Wahlster，2022 年），并将数字化置于高管、政府和政策制定者的首要议程上。工业 4.0 的基础是工业物联网 (IIoT) 的实现，它有助于捕获、存储和检索海量数据集，这些数据集可用于训练机器学习 (ML) 算法，以监控和优化生产过程，例如（Illian 等人，2020 年）。因此，ML 和人工智能 (AI) 尤其受到从业者和学者的关注（Arinez 等人，2020 年），从而导致希望进一步提高效率和生产力的组织广泛采用 AI。
昆腾和 COMMVAULT
Quantum 提供专为 AI 时代设计的端到端数据管理解决方案。凭借四十多年的经验，我们的数据平台让客户能够从其独特的非结构化数据中提取最大价值。从支持 AI 应用程序和苛刻的数据密集型工作负载的高性能摄取，到为 AI 模型提供动力的海量持久数据湖，Quantum 提供最全面、最具成本效益的解决方案。生命科学、政府、媒体和娱乐、研究和工业技术领域的领先组织将他们最宝贵的资产——数据——托付给 Quantum。Quantum 在纳斯达克上市 (QMCO)。如需了解更多信息，请访问 www.quantum.com。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有：普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28]，以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多近期发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于算法和技术的改进，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有普遍性、适应性、鲁棒性、可解释性、因果分析、抽象、常识推理、道德推理 [ 28 ]，以及由隐性和显性知识支持的复杂而无缝的学习与推理集成 [ 20 ]。