"數(shù)據(jù)處理"相關(guān)的文章
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AI infra賽道再現(xiàn)3000萬(wàn)美元大額融資，當(dāng)數(shù)據(jù)處理遇上AI，如何重新定義多模態(tài)數(shù)據(jù)的未來(lái)

AI infra賽道再現(xiàn)3000萬(wàn)美元大額融資，當(dāng)數(shù)據(jù)處理遇上AI，如何重新定義多模態(tài)數(shù)據(jù)的未來(lái)

Daft 以 “工具適應(yīng)數(shù)據(jù)” 為設(shè)計(jì)理念，原生支持多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，具備無(wú)縫擴(kuò)展、深度優(yōu)化 AI 工作流等優(yōu)勢(shì)，正試圖解決多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的核心難題。本文將深入探討 Eventual 的解決方案、技術(shù)創(chuàng)新及背后的行業(yè)意義，解析多模態(tài)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的現(xiàn)狀與未來(lái)。
一文看懂：數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的4大類(lèi)型

一文看懂：數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的4大類(lèi)型

在數(shù)據(jù)分析的世界里，構(gòu)建一個(gè)有效的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是理解業(yè)務(wù)、評(píng)估效果和指導(dǎo)決策的關(guān)鍵。文章不僅解釋了每種類(lèi)型的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景，還提供了如何在實(shí)際工作中綜合運(yùn)用這些指標(biāo)體系的指導(dǎo)。
為什么你做數(shù)據(jù)分析沒(méi)思路？

為什么你做數(shù)據(jù)分析沒(méi)思路？

在文章深入探討了數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的思維誤區(qū)和問(wèn)題，并提供了實(shí)用的解決策略。文章最后強(qiáng)調(diào)了結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景、明確問(wèn)題和目標(biāo)、邏輯論證、測(cè)試檢驗(yàn)以及通過(guò)多輪測(cè)試積累經(jīng)驗(yàn)的重要性。無(wú)論你是數(shù)據(jù)分析的新手還是希望進(jìn)一步提升技能的專(zhuān)業(yè)人士，這篇文章都將為你提供寶貴的洞見(jiàn)和實(shí)用的指導(dǎo)。
年度最佳B端表格設(shè)計(jì)解析，第一名竟然是這個(gè)！

年度最佳B端表格設(shè)計(jì)解析，第一名竟然是這個(gè)！

表格在B端產(chǎn)品設(shè)計(jì)中無(wú)處不在，它不僅是展示數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)工具，更是提升效率、優(yōu)化體驗(yàn)的關(guān)鍵所在。本文深入探討了表格設(shè)計(jì)的多個(gè)方面，包括其重要性、組成部分、設(shè)計(jì)原則與注意事項(xiàng)等，為設(shè)計(jì)師提供了全面而詳細(xì)的參考。讓我們一起深入了解，打造更出色的B端產(chǎn)品吧！
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
如何用AI大模型打造超級(jí)召回引擎

如何用AI大模型打造超級(jí)召回引擎

召回模型是數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)中最重要的組成部分之一，它決定了用戶(hù)能否看到最相關(guān)的內(nèi)容或商品，從而影響了用戶(hù)的滿(mǎn)意度和轉(zhuǎn)化率。傳統(tǒng)的召回模型通?；谝恍┖?jiǎn)單的規(guī)則或統(tǒng)計(jì)方法，無(wú)法充分利用海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的用戶(hù)行為。 隨著人工智能大模型的發(fā)展，我們有了更強(qiáng)大的工具來(lái)構(gòu)建基于深度數(shù)據(jù)處理的召回模型，從而提升召回的效果和效率。 本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹如何應(yīng)用人工智能大模型實(shí)現(xiàn)基于深度數(shù)據(jù)處理的召回模型，包括基于知識(shí)圖譜的召回模型、基于用戶(hù)實(shí)時(shí)意圖的召回模型、基于深度學(xué)習(xí)的召回模型和多路召回融合。本文還將給出一些實(shí)例和示意圖，幫助讀者理解和應(yīng)用這些模型。
如何做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：哪類(lèi)數(shù)據(jù)需要標(biāo)準(zhǔn)化處理

如何做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：哪類(lèi)數(shù)據(jù)需要標(biāo)準(zhǔn)化處理

將一個(gè)東西標(biāo)準(zhǔn)化，可以提高生產(chǎn)效率，數(shù)據(jù)也是如此。但在開(kāi)始化之前，我們需要先來(lái)看看，哪些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以及如何處理。
業(yè)界動(dòng)態(tài)
XR教育中的環(huán)境感知傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)

XR教育中的環(huán)境感知傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)

VR、AR等技術(shù)的發(fā)展，為許多領(lǐng)域帶來(lái)了創(chuàng)新的可能，比如在教育領(lǐng)域里，XR教育這種教學(xué)方式就出現(xiàn)了。而在XR教育里，環(huán)境感知傳感器技術(shù)的應(yīng)用帶來(lái)了巨大作用。這篇文章里，作者就介紹了XR教育中的環(huán)境感知傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)、優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)，一起來(lái)看。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
各類(lèi)【數(shù)據(jù)處理與分析預(yù)警產(chǎn)品】背后的共通之處及差異剖析

各類(lèi)【數(shù)據(jù)處理與分析預(yù)警產(chǎn)品】背后的共通之處及差異剖析

下面這篇文章是筆者整理分享的關(guān)于自身的產(chǎn)品和項(xiàng)目及面試經(jīng)歷，其中內(nèi)容包含了愛(ài)企查/輿情/情報(bào)分析/風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等系統(tǒng)所解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題、各系統(tǒng)的共通之處及差異分析以及關(guān)于“架構(gòu)”的一些思考的相關(guān)內(nèi)容，對(duì)此感興趣的同學(xué)接著往下看看了解更多叭！