当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 富士通亮相2023中关村论坛,分享AI技术领域创新实践

富士通亮相2023中关村论坛,分享AI技术领域创新实践

来源:搜狐 2023-06-10 20:26:54 0浏览 收藏

科技周边小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《富士通亮相2023中关村论坛,分享AI技术领域创新实践》带大家来了解一下##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!


(全球TMT2023年6月9日讯)近日,富士通(中国)信息系统有限公司副总裁汪波受邀出席2023中关村论坛平行活动“ChatGPT与人工智能前沿技术交流会”,并发表了题为《加速AI创新,共建可持续未来》的主题演讲,分享了富士通在AI技术领域的创新与实践。未来激烈的竞争中,能够平衡技术创新和破坏性颠覆的企业,将会获得成功。富士通企业目标的核心在于保持可信性,这是实现该目标的最重要条件。依托Fujitsu Uvance,富士通将AI等核心技术与行业经验进行了整合,在确保可信性、可靠性的基础之上,帮助客户简化AI的落地应用,让企业和社会能够真正获得AI的好处与价值。”

富士通亮相2023中关村论坛,分享AI技术领域创新实践

富士通(中国)信息系统有限公司副总裁 汪波

富士通于近期推出了新的AI平台Kozuchi(项目代码),向全球用户提供包括AI创新组件和AI核心引擎在内的各种工具,帮助客户加速测试和部署AI技术。汪波介绍,该平台提供了经过验证的功能、模型和工具,并在制造、零售、金融、医疗健康等许多行业得到了成熟的应用,可以帮助企业获得立竿见影的收益。使用自动化部署和云平台,该平台简化了应用环境配置,加速了从概念验证到生产应用的过程。同时,该平台能够将富士通自身的AI技术与第三方伙伴的技术以及开源软件工具进行整合,从而加速潜在AI解决方案有效性的快速验证,简化从PoC到生产应用的路径。目前,富士通在AI技术领域已经拥有超过6,000种应用案例。

理论要掌握,实操不能落!以上关于《富士通亮相2023中关村论坛,分享AI技术领域创新实践》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

版本声明
本文转载于:搜狐 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
WordPress 引入 AI 助手,可撰写博文、纠正语法、翻译内容WordPress 引入 AI 助手,可撰写博文、纠正语法、翻译内容
上一篇
WordPress 引入 AI 助手,可撰写博文、纠正语法、翻译内容
为什么我的Go程序无法正确处理空指针?
下一篇
为什么我的Go程序无法正确处理空指针?
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    281次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    335次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    331次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    301次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    122次使用