人工智能资源中心

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什么是以人为中心的人工智能？

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什么是数据收集解决方案?

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小数据的基础：可操作的数据为人工智能提供了一条新的前进道路

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逐字与智能逐字:选择何种文字记录风格，以及何时

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数据科学与机器学习自动化:了解人工智能自动化的现状

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导航转录过程

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构建机器学习模型时不要从头开始

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数据在负责任人工智能中的作用：塑造道德人工智能未来的数据决策

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什么是光学字符识别?

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AutoML是什么?

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eBay在人工智能上的正确与错误:你衡量什么重要

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AI 2021的现状：报告现已发布

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我们在培训数据中看到的错误类型：如何识别和避免常见的数据错误

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跨越价值链的负责任的人工智能:从数据到部署以及更远的人工智能的伦理方法

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什么是培训数据?

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2021年人工智能市场的五大趋势：数据、用例等方法的转变

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什么是数据注释?

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如何为你的正式成绩单选择合适的提供者

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什么是数据标签?

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如何开始:在欧盟建立值得信赖的人工智能

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如何减少人工智能中的偏见

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克服AI部署挑战

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机器视觉和计算机视觉有什么区别?

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商业决策者必须做的3件事来创造更好的人工智能

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什么是机器学习中的文本注释?

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敏感数据的安全转录服务

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警务工作中的人工智能

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人工智能的价值：探索人工智能技术的机遇和挑战

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回应:对承包商入职的关注

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什么是人在循环机器学习?

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激光雷达是什么?

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拼写标准化：一个单词有多少种拼写方法？

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你不能仅仅使用人工智能——你必须用人工智能来领导

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音频、语音和语言处理简介

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要成功推出人工智能，就要做好规模化的准备

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人工智能数据采集与治理

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为人工智能选择你的金发姑娘问题的4个建议

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ML技术：主动学习与弱监督

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视频注释：它是什么，以及自动化如何提供帮助

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AI模型维护：模型后期制作管理指南

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什么是人工智能搜索相关性?

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什么是图像注释，它如何用于构建人工智能模型?

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利用人工智能和机器学习进行内容调整

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金融服务业人工智能的四大挑战

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金融服务领域的人工智能投资重点在哪里

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人工智能伦理:构建负责任的人工智能指南

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对话型人工智能代理如何进行数据收集

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用于汽车AI部署的全面数据管道

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如何构建成功的计算机视觉应用程序

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人工智能在汽车应用中的五大挑战

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AI与数据保护:认证与法规

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如何满怀信心地部署AI

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什么是计算机视觉?

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对话式人工智能：打造更智能、更可扩展的模型

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汽车人工智能投资的重点第二部分：车外体验

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您应该构建还是购买数据注释工具？

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现成的训练数据集如何节省ML团队的时间和金钱

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汽车AI投资的重点：车内体验

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什么是自然语言处理?

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2020年人工智能培训峰会：宣布演讲人和会议

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互操作性对机器学习的未来意味着什么?

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你的组织准备好人工智能了吗?

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AIOps是什么?

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常识人工智能：让深度学习技术更人性化

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电子商务中的人工智能

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质量保证在人工智能中的作用

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Appen机器学习常见问题解答

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人工智能如何重塑金融服务

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银行业务中的人工智能

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Appen提供完全集成的图8解决方案

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人群调查揭示了Appen平台在全球流行病期间的作用

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大众的集体智慧vs.专家：谁让IBM Watson更聪明？

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使用人工管理的数据改进搜索相关性算法

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你如何规划一个你还没有进行过的对话?

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人工智能将如何在体验第一的世界重塑汽车行业

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未来工作：在家工作

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COVID-19更新;我们的客户、合作伙伴、员工和人群

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2020年AI计划的六大趋势

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如何为人群构建成功的任务

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Appen在德勤的技术快速50&500中获得认可

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AI在Finovate峰会:超越炒作

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无人驾驶的未来将如何影响我们所有人

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Zettabyte时代的数据趋势

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人工智能和机器学习行业新闻：人工智能在患者护理和操作中的应用，人工智能作为预防工具的应用，以及各大医院如何使用人工智能

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人工智能的最新创新

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人工智能和机器学习行业新闻:人工智能趋势改变我们做生意的方式

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O'Reilly San Jose：为社交机器人创造自主性

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创造真正有效的聊天机器人和虚拟助手

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全球Appen：2019年秋季会议综述

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CVPR 2019：计算机视觉领域的进展和挑战

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对话系统的成本效益众包战略

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如何解决会话设计中常见的数据挑战

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阿彭在路上：今年夏天的活动和贸易展

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外包数据注释项目的5个理由

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无国界译者认可的阿彭

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底特律汽车展最具创新性的三大汽车AI应用

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来自声学、语音和信号处理国际会议的见解

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Appen成为领先的语言服务提供商；在亚太地区保持领先地位

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如何消除训练数据中的偏差

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一级汽车软件提供商如何创建更智能、更自然的车内信息娱乐系统

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利用人工智能改变银行体验

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提高广播新闻自动语音识别模型的准确性

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顶级汽车制造商如何通过Appen实现车内体验本土化

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如何为计算机视觉用例创建培训数据

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在Google Cloud Next解决ML培训数据挑战

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如何深入学习正在改变保险业

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RE·WORK与Appen首席技术官Wilson Pang的问答

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为什么人类注释数据是机器学习的关键：三个用例

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人工智能将创造哪些新的工作岗位?

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想建立一个更好的计算机视觉系统吗？给它提供正确的训练数据。

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Appen 2018年前五大博客文章

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人工智能在中国的最新发展

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来自纽约人工智能峰会的高管见解

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宣布Appen新中国网站正式上线

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人工智能如何推动电子商务和零售业的创新

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Appen在2018年德勤科技快速50澳大利亚领导力奖中获得认可

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机器学习将继续存在

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阿彭创始人获2018年创新奖提名

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人工智能和机器学习行业新闻：零售业中的人工智能、交互式自动售货机和语音识别

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顶级金融服务公司如何利用人工智能改变他们的业务

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人工智能和机器学习行业新闻:伦敦都市警察、麻省理工学院药物研究和拍卖中的人工智能艺术

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来自O 'Reilly Media人工智能2018大会的见解

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领先的软件供应商如何优化其全球电子商务渠道

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GuildLink如何使用文本-语音翻译使消费者药品信息更容易获取

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投资人工智能:时机已到

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人工智能和机器学习行业新闻：中国的机器人手、谷歌眼镜和人工智能

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机器学习在行业中的应用:与Stephen Woodard的问答

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零售商应该在哪里投资人工智能

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为何数据治理对AI和ML至关重要

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开放源码机器学习框架仍然占据主导地位的8个原因

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主要考虑因素；机器学习入门

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Appen是世界上最大的语言服务提供商之一

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AI用例;哪些因素对你的业务影响最大?

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TU Automotive 2018洞察：现实主义者和梦想家对自动驾驶汽车的不同看法

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人工智能的好处是改善商业环境

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伟大的机器学习数据:它不是关于数量或质量-它是关于两者

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人工智能是如何通过智能自动化换档的

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AI NextCon 2018洞察：LinkedIn如何使用AI优化用户体验

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在即将到来的春季活动中与我们会面

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机器学习将如何影响医疗保健

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什么是神经网络？

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2018年对话互动洞察：NLP、聊天机器人和喜剧演员

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5个在商业世界中产生影响的机器学习用例

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全球科技公司利用增强型儿童语音系统开拓新市场

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Appen在2017年获得德勤科技500强大奖

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在即将举行的活动中与我们会面

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Appen的专业知识确保电子商务零售商的可扩展性

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来自2017年人工智能博览会的见解:企业中的深度学习

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