ios11 arkit ml

该如何利用MLOps大规模运行ML？

大多数组织认识到机器学习（ML）的变革优势，并且已经采取措施实施它。但是，在生产中部署ML模型和大规模操作它们时，他们仍然面临一些挑战。 这些挑战源于大多数企业ML工作流缺乏通

苹果发布会其实隐藏了一波IOS11流量红利，时间还剩三个月

苹果发布会提到的变革很多，iPhoneX、人工智能深度运用、即将到来的IOS11正式版，但与APP开发者最息息相关的是如何玩转苹果全新的流量分发体系。

App Store预览视频：iOS11中ASO的最大变化之一

虽然苹果全球开发者大会已经过去有一段时间了，但抛开整体讲细节，依然是一件很有趣的事情。其中AppStore预览视频在ios11中对于ASO而言，也是变化最大的一个要素之一。今天，蝉大师ASO的文章将简单向大家讲一讲AppStore预览视频的一些事情。

AI和ML如何改变我们理解数据的方式？

【51CTO.com快译】如今在数字化的时代，您如何理解数据并将其转换为有效的业务决策，直接影响着企业的效益和发展。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断进步，为我们更精确

红帽OpenShift为AI/ML工作流和AI智能应用交付提速

日前，开源解决方案供应商红帽表示，越来越多的企业正在基于红帽OpenShift搭建人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 数据科学工作流，并开发AI智能应用。OpenShift可实现从云基础架构到边缘计算的端到端部署，为混合云环境提供敏捷性、灵活性、可移植性和可扩展性，不仅能加快开发和在生产环境中部署ML模型和智能应用，还可以避免被厂商锁定。

IOS11公测，新版AppStore隐含一波怎样的流量红利？

IOS11 公测版发布，再一次将所有人拉回新版AppStore上，上一次WWDC之后，很多人对改版有一个初步认知，重点无非两个：苹果将加大编辑推荐和搜索权重。而二者都跟ASO基础优化有很大关系。这次IOS11 公测版关于详情页的信息就是对如何做好ASO优化的官方解释。

VMware vSphere 7引入新功能 面向AI和ML应用提供弹性基础架构

近日，VMware推出一项全新的VMware vSphere 7集成功能，帮助企业面向人工智能和机器学习（AI/ML）应用，按需提供弹性基础架构。全新的VMware vSphere Bitfusion功能，脱胎于VMware

Unit AR Foundation开始支持ARKit 4新功能

来源：映维网 作者 颜华新款iPad Pro搭载的LiDAR扫描仪能够提供增强的场景理解和现实世界深度信息，从而将AR体验的真实感提升了一个档次。针对这一点，Unity扩展了开发工具AR Fou

VMware vSphere 7引入新功能 面向AI和ML应用提供弹性基础架构

近日，VMware推出一项全新的VMware vSphere 7集成功能，帮助企业面向人工智能和机器学习（AI/ML）应用，按需提供弹性基础架构。全新的VMware vSphere Bitfusion功能，脱胎于VMwar

迎接数据科学ML+和DL+时代的来临

　　企业数字化转型迎来一波又一波热潮。　　国际权威机构纷纷预测未来几年企业数字化转型的潜能：　　“Gartner提出，到2024年底，75%的企业机构将从人工智能试点转为AI运营，基于

Amazon SageMaker上线中国区 可10分钟训练出ML模型

【TechWeb】4月30日消息，AmazonSageMaker在由光环新网运营的AWS中国（北京）区域和由西云数据运营的AWS中国（宁夏）区域正式开放。据介绍，借助AmazonSageMaker，可以帮“小白&rdqu

从iOS 11 UI Kit中谈谈iOS 11的新变化

在准备着手设计前，首先我们来梳理一下iOS 11 的设计理念。在iOS系统的长期发展中，随着功能和界面的不断丰富，整个系统日趋复杂，App内部的功能架构也有同样的情况。因此，Apple设计团队在新系统中强调了“指引”这一设计思维，并充分地把这一设计思维贯彻到了iOS11 的方方面面。

Siri不如对手？苹果AI负责人辩解：我坚信苹果会成为AI领导者

在长期秘密开发AI功能之后，苹果对ML的重视在过去几年里大大提高。苹果人工智能首席执行官、前谷歌员工约翰詹南德雷亚(John Giannandrea)【腾讯科技编者按】机器学习(ML)和人

Moxa 推出全新系列非网管型工业以太网交换机，助力轻松扩展可靠网络

　　工业通讯和工业联网领导厂商 Moxa 推出 EDS-2000-EL 和 EDS-2000-ML 系列非网管型工业以太网交换机新阵容。该全新系列配备 5 至 18 个端口和千兆 combo

企业在机器学习应用中需要吸取的经验和教训

在商业世界中，机器学习(ML)应用程序的持续宣传和炒作有其合理的原因。机器学习(ML)可能是当今最为普及的人工智能(AI)领域。虽然人工智能和机器学习紧密相关，但并不是可以互换