欧盟发布AI产品7大原则

不同于阿西莫夫的“机器人学三定律”，它们的目的并不在于提出一个大的框架来阻止AI变身杀人机器，相反的，它们旨在解决当AI融入了医疗、教育、消费等领域，真正成为人类生活的一部分后，会给社会带来的一些模糊、 他们从专业的角度出发，提出了未来AI系统应该满足的七大原则。 受人类监管 AI不应该践踏人类自治。人类不应该被AI系统操纵或威胁，人类应该能够干预或监督AI的每一项决定。 隐私和数据治理 AI搜集到的个人数据应该是安全且私密的。它不应该被随便访问，不应该轻易被盗。 透明度 用于创建AI系统的数据和算法应该是可访问的，应确保AI决策的可追溯性。 而现在，AI七大原则也由欧盟率先提出，欧委会表示下一步他们还要为以人为本的AI制定国际共识，在G20峰会这样的国际场合探讨此事。 不过对于欧盟提出的这7大原则，也不是人人都买账的。 比如就有网友提出，凭啥AI话语权一定要不如人类，它要是就比人类强呢？ ? 也有人觉得关于透明度的要求不太现实，神经网络本来就是一个黑盒子。

SaaS从0到N：产品规划7大策略

来源：ToBSaaS｜作者：王戴明 ---- SaaS产品成败的四大因素 孙子兵法说:夫未战而庙算胜者,得算多也。 在产品初期，把拳头产品打造得足够好，远远好过对次要功能进行扩展。 对于那些不懂得单点突破，轻率全面铺开的创业公司，最终的结果可能就是SaaS产品充斥着一大堆欠缺价值的功能。 不同于内部B端产品，SaaS产品的迭代非常消耗研发资源。根据我的经验，满足同样范围的需求，SaaS研发资源的投入是内部B端产品的3到7倍。 包括挖掘现有客户群体的需求，增加新的产品，比如从用户行为数据分析产品，到数字化营销产品；或者为现有产品寻找新的客户，比如从快消品经销商，扩张到快消品品牌商。 总结 今天我们一共讲了SaaS产品规划的7个策略： 策略一：从传统软件薄弱的点切入。原因是需要满足价值公式：新产品价值 > 旧产品价值 + 替换成本。 策略二：标准化。

2016大数据发展7大趋势

据Gartner称，“到2020年，信息将被用于重新创造、数字化、或消除80％的业务流程和产品（相比于10年前——2010年）”。在传统的存储解决方案中，数据之间是相互孤立的。 因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。 对于那些大的商业组织而言，大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面，政府是缓慢的，但是在2016年，我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。 7.智能机器带来的雾分析（Fog Analytic s)起步 ? 雾计算正在迅速地获得大量动力。雾计算是指推进连接到物联网的终端设备和存储数据的云计算之间的存储、传输和计算。 原文链接：https://datafloq.com/read/7-big-data-trends-for-2016/1699?

大数据7大最奇特应用

在客户体验与库存管理流程方面，大数据通常会发挥重要作用。下面盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。 1.大数据广告牌 户外营销公司Route正使用大数据在广告牌、长椅以及公交车两侧的广告空间上设定定价模式。 5.大数据天气预报 从手机到交通地图，很多应用长期以来就需要数据支持。名为WeatherSignal的应用可以利用Android手机中的传感器，提供实时的天气数据。 7.大数据胸罩 True&Co网站正利用大数据帮助女性寻找号码更合适的胸罩。统计数据显示，大多数女性都戴错了胸罩的号码，为此这家网站试图帮助解决这个问 题。 该公司的内部品牌甚至会基于用户的反馈和公司收集到的数据 开发和设计新式胸罩。 利用大数据的可能性是无穷无尽的，我们可能需要时间去寻找大数据的更多应用方式。你最近看到有趣或不同寻常的大数据项目吗?

数据分析7大能力：梳理数据需求

Who：数据使用者 When：数据使用时间 Where：数据使用场合 Why：使用数据原因 What：具体数据格式 三、who：谁使用数据 包括： 申请人：部门，姓名 审批人：领导签名、邮件回复 加上审批人 ，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。 这样已上线的数据产品，使用率惨淡，回头还是被批：“做BI都没用！” 二来，自己每天007加班做需求单，照样做不完，照样被人喷“我就要个数，你还搞那么久！”照样有人因为需求塞车来吵架。 不主动问数据用在哪里，结果业务拿着数据乱捅一波，捅完了就说：“诶呀，我们又不懂，都是数据提供的你去问他”……数据自然百口莫辩，死无全尸……所以不要吝啬语言，问清楚！ 六、why：为什么需要数据。 这里是具体的需求，要具体到 取数对象：针对XX用户、商品、渠道、产品取数 取数时间段：从X月X日-X月X日 数据指标：取XXX指标。如是数据字典内标准指标，则直接引用名字。

7大云计算数据仓库

云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。 •BigQuery中的逻辑数据仓库功能使用户可以与其他数据源(包括数据库甚至电子表格)连接以分析数据。 关键价值/差异： •微软公司在2019年7月发布了Azure SQL数据仓库的主要更新，其中包括Gen2更新，提供了更多的SQL Server功能和高级安全选项。 •对于现有的SAP用户，与其他SAP应用程序的集成意味着可以更轻松地访问本地以及云计算数据集。 (7)Snowflake 对潜在买家的价值主张。 7个顶级云计算数据仓库对比图表 ? （来源：企业网D1Net）

大数据专家：大数据7大最奇特应用

　　在客户体验与库存管理流程方面，大数据通常会发挥重要作用。近来，我盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。 　　 1.大数据广告牌 　　户外营销公司Route正使用大数据在广告牌、长椅以及公交车两侧的广告空间上设定定价模式。 7.大数据胸罩 　　True&Co 网站正利用大数据帮助女性寻找号码更合适的胸罩。统计数据显示，大多数女性都戴错了胸罩的号码，为此这家网站试图帮助解决这个问题。 该公司的内部品牌甚至会基于用户的反馈和公司收集到的数据开发和设计新式胸罩。 　　利用大数据的可能性是无穷无尽的，我们可能需要时间去寻找大数据的更多应用方式。你最近看到有趣或不同寻常的大数据项目吗? 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、

【数据】金融领域7大数据科学案例

笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。 人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。 我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。 原文链接： https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-7-data-science-use-cases-in-finance

数据中台产品架构规划必备7件套

，包括报表、可视化大屏、精准营销以及个性化推荐等。 来源：CIO之家 二、数据中台产品核心7件套 非常认可“数据因场景而美丽”这句话，数据的价值主要包括：数据驱动决策以及数据赋能智能应用(产品智能、运营智能)。 结合各家公司的中台架构，以及这几年的数据中台实践，个人认为，数据中台产品架构最核心的产品可以分为以下7个核心部分： 1.自助BI及可视化分析 人人都是数据分析，人人都可数据可视化。 通过低代码、配置化的方式，让用户基于数据资产进行拖拉拽的可视化分析，业务取数不再依赖数据团队，可视化看板、大屏直接配置生成，前端开发、接口开发都省了。 7.数据开发平台 数据开发平台可以说是最早践行低代码的数据产品之一，将集群资源、任务调度依赖、运维流程全部通过IDE界面化配置的方式实现，ETL开发人员主要聚焦于业务逻辑的实现。

产品动态|腾讯云AI 7月产品更新

7月，腾讯云慧眼、腾讯云OCR、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理推出全新功能；腾讯云OCR、腾讯云神图、TTS语音合成优化了核心性能。 ASR语音识别 1.录音文件识别产品支持3人及以上话者分离功能，电话场景支持单声道2人话者分离，非电话场景支持单声道2-10人话者分离，可应用于会议纪要、视频双录等有多个发言人并且需要进行多说话人分离等场景 NLP自然语言处理 新增NLP服务开通步骤，腾讯云NLP产品的新用户在首次使用NLP服务时，需要先登录NLP控制台开通服务，方可进行接口调用和控制台使用，开通服务同时会赠送每日50w免费调用量资源包。 腾讯云神图 人体分析、人脸识别、人脸试妆、人像变换等多个产品官网demo发布。 TTS语音合成 新增11个新音色，补充更多音色数量，覆盖客服、阅读、新闻、方言等场景。 更多关于腾讯云AI的产品体验，欢迎大家点此前往 产品资讯、行业动态欢迎关注腾讯云AI公众号！ ?

腾讯云消息队列产品7月产品动态

金融领域7大数据科学案例

涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。 人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。 我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。 原文链接： https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-7-data-science-use-cases-in-finance

五大数据分析模型，产品经理必会

在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。 二、五大数据分析模型 1. PEST分析模型 ? （1）政治环境 包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。 5W2H分析法主要针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析。 ? 3. 逻辑树分析模型 将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 三、总结 五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。 PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。

给大模型持久记忆！GitHub 2万星向量数据库云服务升级，国内云产品7月上线

2、为大模型提供实时数据更新。 通过向量数据库可以为大模型提供实时的数据更新，解决大模型“胡言乱语”的问题，而无需频繁重训模型。这比直接fine-tune模型的成本低很多。 向量数据库可以持久保存大模型处理过的数据，进行离线分析和挖掘。而不像大模型那样，用过即弃。 全面拥抱大模型 提问：我们了解到，Zilliz Cloud在两周前于硅谷发布了全面的产品更新和升级。这次产品升级背后的动机是什么？ 星爵：我们的出发点是all-in大模型应用开发。 星爵：我们计划在今年7月上旬推出国内的云服务产品，首期预计会支持阿里云、百度云、腾讯云和金山云，并将逐步覆盖国内更多的云厂商。 Zilliz Cloud国内云产品定价相比海外产品将会有较大幅度的下调，致力于为国内用户提供最高性价比的全托管向量数据库服务。

BI产品功能大揭秘：企业如何靠数据驱动业务增长

本文全面剖析BI产品的核心功能，并为您推荐高性价比的腾讯云BI解决方案。 ###一、BI产品的核心功能解析 1. 数据集成与处理 BI工具首先解决的是数据孤岛问题。 优秀BI产品支持从ERP、CRM、数据库、云服务等多种数据源提取信息，通过数据清洗、转换、加载(ETL) 流程，将分散数据统一到集中平台。 现代BI工具提供多维分析、统计分析、预测分析等功能，帮助企业从历史数据中发现规律，预测未来趋势。腾讯云BI的智能助手ChatBI基于大模型技术，支持自然语言交互分析，大幅降低数据分析门槛。 3. 数据可视化与报表生成 数据可视化是BI产品最直观的功能。通过图表、仪表盘、地图等形式，BI工具将复杂数据转化为易于理解的视觉呈现。 智能助手引领分析革命 腾讯云BI的ChatBI功能基于腾讯混元、DeepSeek等大模型，使业务人员通过自然语言对话即可完成复杂数据分析，大幅降低技术门槛。

产品经理必备能力大揭秘

上周和大家介绍了什么是产品经理，产品经理是做什么的，工作中需要思考什么等内容。 什么是产品经理？ 今天来继续分享鹅厂专家级产品经理的心得：产品经理需具备哪些必备能力。 其他好看的文章： 什么是产品经理？ 程序员桌面装备大比拼 真相了! 程序员界的废话文学

探索国内大模型AIGC产品

字节跳动的灵犀AI 我的选择：腾讯元宝 AIGC市场的未来发展方向 总结 作者其他作品： 当谈到大模型AIGC产品时，我们正处于一个令人兴奋的时刻。 强大的数据处理和分析能力：基于阿里巴巴在数据和计算能力上的优势，通义千问在大规模数据处理和生成方面表现卓越。 出色的多语言支持：在多语言处理和生成方面，通义千问表现出色，能够满足全球化业务的需求。 数据分析与报告生成：自动生成复杂的商业报告和数据分析。 3. 腾讯元宝 作为最新上线的产品，腾讯元宝迅速引起了广泛关注。 AIGC市场的未来发展方向 展望未来，国内的AIGC市场将可能在以下几个方向上进一步发展： 多模态融合：未来的大模型产品将不仅限于文本生成，更多的产品将整合图像、视频、音频等多种模态，提供更加丰富和全面的内容生成能力 总结 从百度文心一言到腾讯元宝，国内的大模型AIGC产品已经在多个领域展示出强大的能力和创新潜力。不同产品有各自的优势和特色，满足了多样化的用户需求。

7月腾讯云容器产品技术月报 | 多款产品首秀

[ab52imr9wg.png] [pzkqkemtba.png] 腾小云告诉你最前线的产品新特性，总有一款让你心动～ 云说新品 腾讯云服务网格TCM 致力于管控服务间通信网络 腾讯云服务网格Tencent 采集配置和告警配置产品化，支持service monitor，pod monitor和raw job 三种配置方式。支持告警历史回溯。 腾讯云边缘容器服务TKE Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 支持通过 apiserver 获取集群 pod 的 metrics 数据。 支持用户自定义节点初装脚本。 [a696a40x7x.png] 为etcd grpc proxy添加健康探测及metrics handler, 通过健康探测可及时剔除异常的grpc proxy。 万级K8s集群背后etcd稳定性及性能优化实践 大数据平台是否更应该容器化? [ovzs1l4vfs.png] [jtmqqygj81.png] [vxtfn9633z.png]

腾讯云大数据产品研发实战（由IT大咖说整理）

一、TDF（数据工坊）简介 TDF简介 源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品，提供基于SQL的大数据计算框架。 适用于需要动态灵活获取大数据计算能力进行批量计算、日志处理或数据仓库应用的场景。 ? 通过一些工具把数据导入到数据存储里面，然后对数据进行处理，最终输出数据。下层的任务和资源调度是用来调度用户的任务在各个资源上运行起来。底层就是腾讯云的基础设施。 Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。 用户的需求越来越多样化，腾讯云上的很多产品都需要用到数据来做，我们希望以这种方式让用户可以自己选择数据源。 今天主要给大家带来的分享就是这些，谢谢大家！

数据可视化大屏产品在滴滴的技术探索

导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。 基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。 1. 前言 ? 前期主要是产品侧对接需求，同时与设计师侧打磨设计稿，泛前端团队的介入主要是在拿到产品设计稿后，将精力聚焦在以下方面： ▍1.难点和潜在性问题梳理 1）地图的一次性加载，考虑到易用性和维护性，需自研一套地图框架 图3.4 数据大屏设计稿 上图为北京屏的设计稿。 7. 飞线 ? ? ? (a) (b) 图7.1 飞线.gif 上图展示的是可视化大屏中飞线使用的两种场景，左边是直线，右边是曲线。