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PowerBI 9月更新 DAX驱动可视化
这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择 DAX 驱动可视化 将在未来更加渗透到每个细节，在这方面，罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是，这块的内容由微软的实习项目实现，也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。 总结 综上，我们可以看出本月最大特色在于： 主题的改进 自定义格式化字符串 DAX 驱动的可视化 新的 DAX 函数 罗叔已经将微软官方内容（视频，声音，字幕，安装程序，示例文件）全部整理并发布到会员星球专区
2.7K10发布于 2019-09-23 - 来自专栏媒矿工厂
AI驱动智能媒体生产
日本广播协会NHK开发了新型的由人工智能驱动的广播技术，名为“Smart Production”，可以快速地收集和分析来自社会的各种信息，并传递给广大观众。 单色视频自动着色技术 NHK开发了一种使用人工智能驱动技术的自动将单色电影视频转换为彩色视频的系统来支持高效的节目制作（图5）。 通过应用自动音频描述技术，NHK开发了一种使用“AI播音员”自动阅读新闻的语音合成系统。 ? 2018年4月，NHK在节目NEWSCHECK上以AI播音员“Yomiko”的实际形式实现了这项技术。 AI-DRIVEN SMART PRODUCTION. IBC2018.
1.9K20发布于 2018-10-25 Sitecore 9 为什么数据驱动的组织选择它
Sitecore 9使用个性化和机器学习来帮助客户提高数字营销对数字投资的回报 Sitecore 9比以往任何时候都更加智能。 在Sitecore 9中，一个新的表单功能加入了营销人员的Web窗体（WFFM），虽然Sitecore 9完全支持WFFM，允许现有用户升级并仍然保持当前表单的全部功能，使表单处理更快，更精简。 这些可用于： 调查 线索收集 会员注册表格 Sitecore 9非常适合具有数据驱动营销策略的组织。这些表单可以捕获比您之前版本更多的数据，这些数据可以构成您下次成功广告系列的基础。 那些使用版本8.1和8.2的人可以简单地升级到9，Sitecore称之为最简单的升级过程。 通过Omni渠道营销自动化更快地创建活动 集中化，整合和统一是在Sitecore 9发布时主导了很多对话的话。但支持这一切的核心信息是，Sitecore 9使一切变得简单明了。
40000编辑于 2025-04-05转载：【AI系统】AI芯片驱动智能革命
在整个 AI 系统的构建中，AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念，而 AI 芯片则是物理存在的实体，AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析，来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标，进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍，帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此，了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场，引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动，更多 AI 算法需要部署，激发了更大的算力需求，无疑 AI 芯片是整个 AI AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。
55510编辑于 2024-12-11- 来自专栏AI系统
【AI系统】AI芯片驱动智能革命
在整个 AI 系统的构建中，AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念，而 AI 芯片则是物理存在的实体，AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析，来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标，进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍，帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此，了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场，引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动，更多 AI 算法需要部署，激发了更大的算力需求，无疑 AI 芯片是整个 AI AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。
1.5K10编辑于 2024-11-29 - 来自专栏大数据文摘
指数型组织形成的 9 大驱动因素
在深入剖析指数型组织生态系统的部分特性的同时，我们要着重指出在其中发挥重要作用的9 大驱动因素。另外，我们还将进一步讨论指数型组织在更广范围内的影响力，并且呈现给您一个美丽新世界。 因素 9：一切皆可测量和知晓 传感器革命是时下正在发生的最为重要却最不广为人知的技术革命之一。如今的一辆宝马汽车安装有超过 2000 个传感器，跟踪着从胎压到燃油量再到传动性能和急停状况的一切数据。
1K130发布于 2018-05-22 - 来自专栏ADAS性能优化
AI Weekly | Nov. 9, 2019
Researchers tout AI that can predict 25 video frames into the future In a preprint paper, researchers propose an AI model that can predict up to 25 video frames into the future given only two to five starting Applause targets AI bias by sourcing training data at scale Software-testing company Applause wants to reinvent AI testing with a service that detects AI bias by crowdsourcing larger training data sets. Remember that scary AI text-generator that was too dangerous to release?
31410编辑于 2022-05-13 腾讯云WorkBuddy驱动企业AI原生转型：6-9个月实现50%-80%效率提升
然而，企业在推进数字化转型过程中面临显著的“效率代差”与内部瓶颈： 竞争压力： 根据 Gartner 预测，到 2026年底，40% 的企业应用将集成AI智能体，率先具备AI原生能力的企业将形成降维优势 工具与能力层： 包含腾讯乐享企业AI知识库、一站式Agent开发平台、图像/视频创作引擎。 6-9个月落地节奏 试点突破（1-2个月）： 选定1-2个高价值场景（如财务对账），通过WorkBuddy桌面端试点，跑通流程。 第五章：开放兼容与全链路安全合规保障 企业在选择AI方案时，核心关注点在于数据安全、合规自主与技术绑定风险。 可审计： SSO单点登录+IP白名单；Skill上线审计+管理活动审计；符合《数安法》及《生成式AI暂行办法》。
42410编辑于 2026-05-28- 来自专栏音视频技术
AI驱动的智能图形应用
高速5G和性能更强大的终端为社交、游戏、教育等场景带来的更丰富的互动体验，本文内容来自相芯科技的蔡锐涛在LiveVideoStackCon2019深圳站上的精彩分享，他将介绍AI驱动的智能图形应用，以及因此带来的新的用户交互方式 今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例，我简单介绍下我们公司。 相芯科技专注于智能图形技术的创新与应用，为移动互联网、AR、AI提供3D内容生成与互动的行业解决方案。 通过 “千人千面”的形象生成技术有了虚拟形象后，用户可以通过虚拟形象驱动玩起来。全套驱动包括面部形象驱动、肢体驱动，手指驱动。 AI视频 在AI视频部分，我会重点介绍如何利用人工智能全自动合成视频以及AI虚拟主播，虚拟助手的核心技术方案，同时，我会介绍我们最新的照片级的视频合成技术。 如浙江台钱江频道AI“小范儿”、北京世园会吉祥物播报、济南电视台AI“小沫儿”、京东AI虚拟主播“京小蕾”、京东双十一虚拟主播播报天团、阳泉日报AI双主播、扬子晚报“阿紫”、新媒体节目AI主播等等。
2.5K30发布于 2020-02-19 - 来自专栏啄木鸟软件测试
AI驱动CICD性能优化实战
更关键的是，AI不仅诊断，还自动生成了带优先级标签的优化建议集，并推动CI配置动态调优。这不是未来场景，而是2024年已在头部企业落地的AI增强型CI/CD实践。 二、AI如何重构CI/CD性能优化范式？ AI并非替代工程师，而是成为‘流水线数字孪生体’的感知与决策中枢。 ▶ 根因定位层：图神经网络（GNN）驱动的拓扑归因 传统APM工具将CI流水线建模为有向无环图（DAG），但节点间权重静态固化。 Agent磁盘I/O await时间升高3.8倍（触发内核io-throttle） 隐藏诱因：Git LFS大文件checkout与Antivirus扫描进程产生锁竞争 ▶ 自适应优化层：强化学习驱动的策略引擎 下一站，不是让AI写Pipeline Script，而是让AI成为每个SRE的‘性能直觉延伸器’。
22910编辑于 2026-05-15 AI驱动K9素质教育：从口语练习到虚拟课堂的规模化实践
应对个性化教学与资源生产的双重挑战 在K9在线教育领域，实现规模化个性化教学与高质量内容高效生产是核心痛点。 部署多场景AI助手矩阵 针对上述挑战，纳米盒整合腾讯AI技术，构建了覆盖学习、练习与教学准备全流程的AI应用矩阵： Mili AI智能助手：支持全学科问答，涵盖十万个为什么、语文知识、英语学习、作文辅导 Olivia AI口语教练：为学生提供沉浸式口语练习环境，实现从“在线外教”模式向AI驱动的个性化口语学习转变。 米娜学姐（Mina）：国内首个专为K9设计的AI 3D虚拟数字偶像老师，具备8个主要动作与2个典型表情，以“初二学姐”人设进行授课讲题。 —— 徐进，纳米盒创始人、董事长、CEO 腾讯AI技术赋能教育产品创新 腾讯AI技术为K9教育产品提供了坚实支撑，其价值体现在通过成熟的AI能力（如语音交互、3D数字人、内容生成等）与教育场景深度融合，
11600编辑于 2026-05-30JBoltAI：事件驱动 AI 架构，重构 Java AI
企业级 AI 应用开发中，多模块耦合、高并发响应延迟、流程异常难以排查等问题，成为 Java 团队落地 AI 能力的核心阻碍。而事件驱动架构，正是解决这些痛点的关键思路。 JBoltAI 将事件驱动机制深度融入 AI 应用开发的全流程，打造了 “操作抽象为事件、统一调度为核心、全生命周期管控为保障” 的事件驱动 AI 架构，不仅让复杂 AI 工作流的编排更灵活，更从根本上提升了企业级 事件生命周期管理，是 JBoltAI 事件驱动 AI 架构保障企业级稳定性的核心抓手，让 AI 流程彻底摆脱 “黑箱” 状态。 作为 AIGS 范式的核心实践者，JBoltAI 的事件驱动 AI 架构，重新定义了企业级 Java AI 开发的模式。 从智能报销、智能问数到 AI Agent 复杂任务执行，从老系统 AI 改造到 AI 原生应用开发，JBoltAI 的事件驱动 AI 架构正在赋能千行百业的 Java 企业，让 AI 能力真正融入业务流程
17510编辑于 2026-03-13- 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(9)
Epoch 8 Step 1207755: lr = 0.015 words/sec = 401 Eval 4965/17827 accuracy = 27.9% Epoch 9
85860发布于 2018-06-20 - 来自专栏圣杰的专栏
.NET+AI | Agent | 人机协作（9）
核心收获 ✅ 区分高/低风险工具，一键套上审批保护层 ✅ 用 UserInputRequests + FunctionApprovalRequestContent 驱动审批循环 ✅ 同时兼容同步调用与流式响应
30010编辑于 2025-12-28 - 来自专栏一乐来了
AI驱动的应用：插件、应用市场和AI Agents
AI Agents的两大基础，是知识和工具。通过扩充上下文、企业知识库、或者精调等方式可以满足AI对知识的获取，是武装AI的大脑。 所以我们相信，大模型AI并不会取代AI以外的软件，尤其是企业应用。 只要用户需求是分散的，智能应用的未来就还属于企业和开发者，AI Native实际是AI Drive。 这个驱动的来源，也是大模型AI服务通过函数调用开放出来的能力，今天我们也称其为智能插件（AI Plugin）。 是的，它并不是OpenAI的专属。 开通方法如下： 蓝莺IM控制台-智能插件-开通 实现原理 智能插件的核心是定义函数调用，由AI对调用进行拼装驱动业务层获取最新信息，补充进最终回复里。 AppID等信息； ext字段为消息自定义使用，这里设置了ai参数，是提醒AI不要对此消息再进行回复，防止出现AI对话循环。
68610编辑于 2025-05-23 - 来自专栏码农爱学习的专栏
【i.MX6ULL】驱动开发9——Linux IO模型分析
2.4 信号驱动式I/O模型 应该程序进行Read系统调用，进程继续运行不会阻塞，立即返回，等待内核缓冲区数据准备好后，通过SIGIO信号通知应用程序，应用程序再进行Read系统调用，内核将内核缓冲区中的数据拷贝到用户缓冲区 信号驱动式I/O模型：只点一个菜，然后给服务员留下手机，告诉他菜准备好了打个电话给你，先不要上菜，然后你就出去玩耍了，等到菜好了，服务员手机通知你，你立马回到了餐厅，对服务员说“你现在可以上菜了”，于是你在餐桌上等待服务员把菜送上来 blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/4270633 5 总结 本篇介绍了Linux中的五种I/O模型：阻塞式I/O模型、非阻塞式I/O模型、I/O复用模型、信号驱动式
89320发布于 2021-12-01 - 来自专栏白话互联
【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递
今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ ❤ Indeed Unveils AI Agents for Job Seekers and Recruiters 求职招聘领域迎来AI助手新时代 Indeed推出了两款AI Agents，分别面向求职者和招聘方 ❤ Secure AI Agents at Runtime with Docker Docker推出AI Agent运行时安全解决方案 Docker发布了关于如何在运行时保护AI Agent的新方法， 随着AI工具的强大和普及，它们也变得不可预测且易受攻击。从LLM输出中的幻觉到提示注入，AI工作流面临多重安全威胁。 AI Agent时嵌入运行时安全，为AI原生开发提供更可靠的安全保障。
40210编辑于 2025-09-17 - 来自专栏AI小步快跑
成熟的AI就该自我驱动
在IDE中与腾讯云AI代码助手使用斜杠命令唤起自定义Prompt，录入需要生成提示词的场景要求，将生成的场景Prompt再配置到后台中。 将对话生成的提示词配置到腾讯云 AI代码助手后台中，即可在IDE侧栏对话框进行调用 Java代码参数检查示例 使用生成大师反馈场景问题 # 检查Java方法参数中通用数据结构的提示词 ## Role:
40320编辑于 2025-01-08 AI驱动超导材料发现新突破
AI驱动超导材料发现新突破研究背景如果AI系统能够提出在室温下实现零电阻导电的新材料配方——这将是量子计算和下一代电网的圣杯——研究人员正通过连接大语言模型与物理定律的新工具逼近这一目标。 技术突破某机构的SCIGEN框架某机构科学家开发了SCIGEN框架，用于引导生成式AI设计具有特殊性质的材料。该系统可以提出可能展现拓扑相、异常磁行为或比现有材料更高温度超导性的候选化合物。 与传统AI方法经常产生不可能分子不同，SCIGEN整合物理和化学先验知识，确保生成结果基于现实。 通过引导生成或拒绝采样嵌入领域约束，确保创造力与现实相结合多领域应用：量子计算需要具有稳定量子相的特殊材料，能源领域需要更清洁高效的催化剂应用前景目前两种方法仍处于早期研究阶段，但结合提出和严格过滤材料的AI
36010编辑于 2025-09-23Science | AI 驱动的结构基础模型
近日，发表于《Science》的重磅论文《AI to rewire life’s interactome》，系统阐述了如何利用人工智能（AI）与加速计算技术构建"计算显微镜"，为解析和重构生物分子相互作用组提供了革命性工具 近年来，AI驱动的蛋白质结构预测技术取得里程碑进展，AlphaFold2等模型通过学习进化约束（如多序列比对、蛋白质语言模型），借助神经网络实现了氨基酸三维结构的高精度预测，为这一目标提供了可能。 这些成果表明，AI模型可成为解析变构调节、酶催化等分子机制的核心工具，为理解生物功能的结构基础提供全新视角。 三、跨尺度分子研究的技术协同与创新 1. 结语 该研究通过AI与结构生物学的深度融合，构建了从静态结构到动态功能、从已知相互作用到从头设计的完整研究体系。 正如"计算显微镜"的隐喻所示，这些工具不仅是实验手段的补充，更重塑了我们解析生命相互作用组的认知方式——为基础研究与药物研发提供了"看见"分子动态、"设计"相互作用的能力，标志着分子生物学进入AI驱动的理性设计时代
20110编辑于 2026-01-08
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