HWF0323

#oort #depin #ai
Iekļaujoties Shenzhen datu biržā, OORT piedāvās savus produktus plaukstošajam AI uzņēmumu tirgum.
Kā decentralizēta AI mākoņa platforma OORT ar prieku paziņo, ka pievienosies Shenzhen Data Exchange, Ķīnas vadošajai galvas datu tirdzniecības platformai. Tas ļaus OORT piedāvāt savus produktus un pakalpojumus, tostarp galvenos produktus OORT DataHub un OORT AI, daudziem AI uzņēmumiem visā Āzijā.
Shenzhen Data Exchange: datu inovāciju centrs
Shenzhen Data Exchange ir Shenzhen Exchange Group meitasuzņēmums. Tās mērķis ir izveidot nacionālu datu apmaiņu. Tā ir valsts tirdzniecības platforma datu elementu pārrobežu apritei un pēta datus, kas pielāgojas Ķīnas digitālās ekonomikas attīstībai. Demonstrācijas ceļš un darījuma veidne uz tirgu orientētai faktoru sadalei.

#oort #depin
22. oktobrī Pekinā notika pirmā “Datu anotācijas nozares konference un piedāvājuma un pieprasījuma saskaņošanas konference” Nacionālās datu administrācijas Digitālo tehnoloģiju un infrastruktūras būvniecības departamenta vadībā, un to vadīja Nacionālās datu Mākslīgā intelekta speciālā klase. Administrācija. Šenjanas pašvaldības datu birojs izlaida datu anotācijas nozares karti Nacionālās datu administrācijas datu anotāciju piedāvājuma un pieprasījuma saskaņošanas konferencē un veiksmīgi parakstīja sadarbības pamatlīgumus ar 11 pazīstamiem uzņēmumiem datu anotācijas un mākslīgā intelekta jomā.
Tās pašas dienas rītā Nacionālā datu administrācija publicēja (Mākslīgā intelekta datu anotācijas nozares karti), ko Šenjanas pašvaldības datu birojs ir sastādījis sadarbībā ar Ķīnas Informācijas un komunikāciju tehnoloģiju akadēmiju, China Telecom, China Electronics un Aerospace Science. un rūpniecības tīkla informācijas izstrādes Co., Ltd. Kartē ir iekļauti vairāk nekā 500 augšupējie un pakārtotie uzņēmumi no visas valsts, kas ir cieši iesaistīti datu anotācijas nozares ķēdē, aptverot vairāk nekā 16 nozares. (Mākslīgā intelekta datu anotācijas nozares karte) sastāv no trim daļām: resursu nodrošinātāji, datu anotācijas pamatpakalpojumu sniedzēji un atbalsta puses.

Viens, kas ir datu marķējums
Vispirms runāsim par to, kas ir datu marķējums. Datu marķēšanai ir daudz veidu, piemēram, klasifikācija, rāmju zīmēšana, piezīmes, marķējumi utt., mēs par to detalizēti runāsim zemāk.
Lai saprastu datu marķēšanu, vispirms jāsaprot, ka AI patiesībā daļēji aizvieto cilvēka kognitīvās funkcijas. Atcerieties, kā mēs mācamies, piemēram, mēs mācāmies atpazīt ābolu, tad kādam ir jāņem ābols un jāparāda jums, ka tas ir ābols. Pēc tam, kad jūs sastopat ābolu, jūs zināt, ka tas ir "ābols".
类比 mašīnmācīšanās, mums jāiemāca tam atpazīt ābolu, tu tieši dod tam ābola attēlu, tas pilnīgi nezin, kas tas ir. Mums vispirms jābūt ābola attēlam, uz kura ir uzrakstīts "ābols", tad mašīna, izpētot daudzu attēlu iezīmes, kad mēs viņai parādīsim jebkuru ābola attēlu, tā to spēs atpazīt.

#oort #数据标注 #ai #百倍币计划
Kāpēc izvēlēties OORT DataHub? Kādas ir atšķirības no tradicionālās datu marķēšanas?
OORT ir decentralizēta datu mākoņu platforma, kas mērķē integrēt globālos aprēķinu un glabāšanas resursus, maksimizējot privātumu un izmaksu efektivitāti, nodrošinot uzņēmuma līmeņa decentralizētus risinājumus ģenēriskajai mākslīgajai inteliģencei un datu vadītām uzņēmējdarbībām.
Pašlaik ir izveidota viena no lielākajām decentralizētajām mākoņu infrastruktūrām pasaulē, tās tīkla mezgli aptver vairāk nekā 100 valstis un ir nodrošinājuši ienākumus vairāku miljonu dolāru apmērā. OORT pamattehnoloģija ir publicēta pasaules vadošajos akadēmiskajos žurnālos un ir saņēmusi ASV patentu. Tās pasaulē pazīstamie klienti un partneri ietver daudzus nozares gigantus, piemēram, Lenovo, Dell, Tencent Cloud un BNB ķēdi. OORT ir pieredzējusi un izpildes spējīga komanda, kā arī augstākā konsultāciju padome, ko veido globālie eksperti. Tādējādi OORT ir nostiprinājusi savu globālo līderību mākslīgās inteliģences DePin jomā.

#OORT# #simts reizes vairāku valūtu# #AI# #datahub#
Kas ir „datu marķēšana” un tās loma
Datu marķēšana ir svarīgs solis mākslīgā intelekta (mākslīgais intelekts, saīsināti AI) dziļās mācīšanās jomā. Tā ir „attēlu un citu datu” marķēšana, kas nepieciešama mākslīgajam intelektam (datoram) atpazīšanai un izšķiršanai, ļaujot mākslīgajam intelektam (datoram) nepārtraukti atpazīt šo „attēlu un citu datu” īpašības un izveidot „atbilstošās attiecības” ar „etiķetēm”, beigu beigās panākot, ka mākslīgais intelekts (dators) spēj patstāvīgi atpazīt šos „attēlus un citus datus”.