尽管GenAI是一项相对较新的技术，但考虑到它正在产生的影响和它可以创造的商业价值，现在很难想象没有它的世界会是什么样子。 根据IDC去年11月发布的一份研究报告，基于对2100多名负责人工智能转型的商业领袖和决策者的调查，已经使用人工智能的企业...
人工智能（AI）技术的引入显著提升了测试和管理工具的自动化水平，使得软件开发和测试过程更加高效、智能。以下是一些集成了AI技术的主要工具，它们对测试和管理工具的自动化水平带来了质的飞跃： 测试工具 Testim.io： 使用机器学习来增强端...
一、现状 随着chatGPT的发布，点燃了人们对人工智能的热情，也同样引起了一场“人类将会被AI替代”的恐慌。 谁都知道现阶段人工智能难以落地，但几乎是所有人，相关的、不相关的领域都争先恐后的涌入这项技术的研究当中。 大家普遍人为即使现...
GenAI为企业提供了一个千载难逢的机会，具有在创新、增长和生产力方面产生变革性影响的潜力，这项技术现在可以产生可信的软件代码、文本、语音、高保真图像和互动视频，它已经通过晶体结构确定了数百万种新材料的潜力，甚至开发了分子模型，这些模型可...
预测未来 每个车主都明白定期更换机油和刹车检查的价值，希望避免未来更昂贵的维护，现在，大数据和人工智能正在为主动的车辆健康提供涡轮增压。 预测性维护使经销商能够远程和连续地监控车辆性能数据，集成的车载传感器收集任何给定汽车的健康数...
仿真器简介 随着多模态大语言模型（(M)LLM）在人工智能领域掀起研究热潮，其在自动驾驶技术中的应用逐渐成为关注的焦点。这些模型通过强大的广义理解和逻辑推理能力，为构建安全可靠的自动驾驶系统提供了有力支持。虽然已有闭环仿真平台如HighwayEn...
上个世纪90年代，当人们提起软件编程时，通常意味着选择一个编辑器，将代码检入CVS或SVN代码库，然后将代码编译成可执行文件。与之对应的Eclipse和Visual Studio等集成开发环境（IDE）可以将编程、开发、文档、构建、测试、部署等步骤纳入到一个完整的...
人工智能驱动的测试自动化可以为企业带来什么?人们需要了解其主要的好处。 如何描述企业当前的测试过程?它们是人工实施的或自动实施的，还是两者的结合?在过去的几年里，更多的企业已经将测试自动化添加到混合中，原因很容易看出。行业专家分享了人...
SAP正在推出大量的生成式AI新功能，并且这些功能将很快在SAP Datasphere平台中提供。 SAP表示，这些更新功能将使用户能够更直观地与他们的业务数据进行交互，有助于推动更智能的业务转型。新功能包括，帮助用户自动执行各种数据分析任务的copilot工...
人工智能可以通过生成更快、更个性化的流程、更好地使用数据和提高数据的准确性，以及改善整体客户体验，来增强自动化。 人工智能(AI)和自动化有着两面性，它们或者拯救人类，或者将把人们带入反乌托邦的未来，在那里，机器和机器人将取代人类的一切...
随着更多数据的出现，我们了解到人工智能(AI)有能力改变商业物业管理。许多商业地产专业人士正在通过在他们的建筑中实施新技术来拥抱这些变化。 事实上，据调查显示，全球有超过500家企业正在为房地产提供人工智能服务。然而，同一项调查的研究表明...
在当今科技日新月异的浪潮中，人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning, ML）与深度学习（Deep Learning, DL）如同璀璨星辰，引领着信息技术的新浪潮。这三个词汇频繁出现在各种前沿讨论和实际应用中，但对于许多初涉此领...
人工智能(AI)已经彻底改变了各个领域，网络安全也不例外。随着我们对技术的依赖不断增加，我们的数字基础设施面临的威胁也在增加。人工智能(AI)彻底改变了网络安全领域，提供了威胁检测、事件响应和风险评估的高级功能。然而，在网络安全中使用人工智能...
引言 1.1. 背景介绍 随着人工智能技术的飞速发展，软件测试领域也迎来了前所未有的挑战。为了提高软件质量，减少测试工作量，自动化测试应运而生。人工智能自动化测试是指利用人工智能技术对软件进行自动化测试，从而提高测试效率和测试质量。 1...
目前测试及其自动化的形势 目前整个软件质量工程环境与软件开发的节奏越来越快，开发团队受制于市场的竞争，需要持续构建、持续集成、持续测试才能做到持续交付。持续测试在当今软件研发中很有必要，测试的最终目的需要达到这种极致的状态。 在G...
人工智能（AI）和机器学学习（ML）技术已经经历了好多年的发展，如今它们也以多种方式在自动化测试的使用中发挥作用。人工智能在微服务测试中的使用已经使得相关的组织获得更好的测试结果以及更快的效率。人工智能甚至已经重新定义了基于微服务应用的测...
自OpenAI的内容生成式人工智能模型面世以来，大量互联网数据成为了不断训练和优化模型的“饵料”，但据路透社研究所的一项调查，有越来越多的新闻媒体已对OpenAI的数据爬取说“不”，在传统媒体领域，这一比例甚至超过了50%。 路透社研究所分析了《...
数据治理涵盖一系列学科，包括数据安全、管理、质量和编目。这种做法需要定义使用策略、创建主数据源、分析数据集、记录字典以及监督数据生命周期。组织模型通常定义促进战略的首席数据官、制定数据集政策的数据所有者和负责提高数据质量的数据管理员的...
熟悉数据中心机器学习项目开发的读者应该知道，数据漂移和概念漂移是导致机器学习模型效果衰退的一个常见原因。漂移产生的关键原因是因为模型会随着时间而衰退，因此为了对抗这样的问题就必须要定期优化训练方案及定期重训模型。 那么大模型会不会有...
将传统大型主机应用的代码和数据迁移到现代化技术架构上，被业界认为是企业信息系统数字化发展的关键阶段。尤其是在追求提高效率和可扩展性的过程中，这种转变通常会涉及到从传统的大型主机环境，转移到更加灵活的云计算、或是在内部部署方案中。 不...
