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阻止網絡暴民，人工智能可以做到么？
Jeff John Roberts 2017-02-23 05:30圖片提供 Rebecca Greenfield你有沒有在社交媒體被網絡暴民圍攻過？我有過。去年12月我發(fā)了一條推特諷刺白人優(yōu)越論者大衛(wèi)·杜克，結果他的支持者一擁而上，把我的推特生生變成了骯臟的下水道，充斥著納粹般瘋狂又難聽的人身攻擊言論，而且持續(xù)了好幾天。沒人能戰(zhàn)勝互聯(lián)網上的暴民。只要有點仇恨和謾罵...
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W. W. Grainger
Shelley DuBois 2011-03-11 06:17排名：100 (去年排名：N.A.)是什么使這家公司如此偉大？W. W. Grainger是一家配送中心運營商，通過大量培訓、利潤分紅和福利優(yōu)勢，建立起成熟而忠誠的員工隊伍。2009年營業(yè)收入（百萬美元）：6,222網址：www.grainger.com ...
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人工智能的隱性偏見可能會影響你的想法，該如何阻止它？
Jeremy Kahn 2024-08-26 03:30杰里米·卡恩的《掌握人工智能：超能力未來的生存指南》。圖片來源：Courtesy of Simon & Schuster在不到兩年的時間里，人工智能從根本上改變了許多人寫作和查找信息的方式。在搜索美國最高法院判例的細節(jié)或者修改大學論文時，數(shù)百萬人會向人工智能聊天機器人尋求幫助，例如OpenAI的Ch...
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人工智能的隱性偏見可能會影響你的想法。應該如何阻止它？
Jeremy Kahn 2024-08-31 05:00插圖來源：KAROL GADZALA在不到兩年的時間里，人工智能從根本上改變了許多人寫作和查找信息的方式。在搜索美國最高法院（Supreme Court）判例的細節(jié)或者修改大學論文時，數(shù)百萬人會向人工智能聊天機器人尋求幫助，例如OpenAI的ChatGPT或者Anthropic的Claude?！敦敻?..
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Robert W. Baird
Shelley DuBois 2011-03-08 07:02排名：14 (去年排名：11)是什么使這家公司如此偉大？這是一家投資顧問公司，員工盛贊公司以誠信為本。“我曾在多家公司任職，”一位經理說，“Baird擁有業(yè)內最勤奮、最誠實、最講道德的員工。”2009年營業(yè)收入（百萬美元）：718網址：www.rwbaird.com...
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互聯(lián)網有毒：暴民遍地惡語成風
Erin Griffith 2016-08-24 05:30曾幾何時，互聯(lián)網還是一片充滿各種可能性的樂土。來自五湖四海的人們通過互聯(lián)網這個平臺，與素未謀面的陌生人交上了朋友，并且用LiveJournal、GeoCities和Myspace等聊天工具分享他們的熱情和見解?；ヂ?lián)網的誕生還拉開了信息民主化的大幕，從此，信息再也不會被完全掌控和操縱在主流媒體手中。而...
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如何阻止埃博拉？
Erika Fry 2014-11-13 12:00《財富》（中文版）-- 當今年夏天傳來消息說，在利比里亞的美國醫(yī)療傳教士肯特·布蘭特利（Kent Brantly）博士和南?！べ囂夭枺∟ancy Writebol）感染了致命的埃博拉病毒（Ebola），很少有人認為他們會活下來。至于能預見到煙草—一種與至少占美國五分之一死亡人數(shù)相關的作物—居然發(fā)...
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吳恩達：做數(shù)據中心型企業(yè)，才能在人工智能上獲得成功
Jeremy Kahn 2022-06-26 03:30吳恩達（Andrew Ng）是深度學習技術的先驅者之一。所謂深度學習，就是將大型神經網絡應用于人工智能領域。就廣大企業(yè)應該如何利用人工智能技術的問題，吳恩達也是最有發(fā)言權的專家。吳恩達創(chuàng)辦了一家名為Landing AI的公司并自任首席執(zhí)行官。這家公司的軟件，可以讓即使不懂編程的人，也能夠輕松構建和維...
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如何阻止AIG發(fā)獎金
Roger Parloff 2009-03-17 10:28總統(tǒng)已要求政府律師找辦法解決。有一條法律論據：它們不公正。作者：Roger Parloff每個人都想知道我們怎樣才能阻止美國國際集團（AIG）向其金融產品部門——正是這個部門使得納稅人不得不斥資1700億美元救助AIG——的雇員支付超過1.65億美元的獎金，AIG宣稱自己對此負有契約責任?？偨y(tǒng)奧巴馬...
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如何讓機器學習走入更多行業(yè)？
Felicia Hou 2021-11-12 03:30作為一名人工智能工程師，吳恩達是谷歌大腦研究實驗室（Google Brain research lab）的創(chuàng)始人，也曾經擔任百度首席科學家一職，他曾經使用3.5億張圖片來構建計算機視覺系統(tǒng)。但在近期的一場制造業(yè)峰會上，當他詢問現(xiàn)場觀眾在自己的系統(tǒng)中使用了多少數(shù)據時，大多數(shù)人的回答都是大約50張圖片或...
