Maschinelles Lernen kann Aktienrenditen besser vorhersagen. Die Künstliche Intelligenz (KI) nutzt umfangreiche Finanzdaten und smarte Methoden, um Infos zu kombinieren und Schlüsse zuzulassen, ob eine Investition wahrscheinlich profitabel sein wird oder eben nicht.
2024 werden Unternehmen mit großer Wahrscheinlichkeit noch stärker auf künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Automatisierung setzen, um ihre Ziele für Effizienz, Servicebereitstellung und Produktivität zu erreichen.
Statement
Nach jahrelangen Verhandlungen ist der AI Act der EU nun unter Dach und Fach. Auch wenn sich der Gesetzestext noch in der Feinabstimmung befindet, sind zentrale Streitpunkte rund um die Themen Generative AI und KI in der Strafverfolgung geklärt.
Forscher der University of California Berkeley haben eine statistische Technik vorgestellt, mit der sich Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen sicher zum Testen wissenschaftlicher Hypothesen nutzen lassen.
Forscher des Georgia Institute of Technology und der East China Normal University haben eine kostengünstige Lösung zur richtigen Dosierung von Chlor in ländlichen Trinkwasseraufbereitungsanlagen außerhalb der hochindustrialisierten Länder entwickelt.
Der jüngste Roboter des Georgia Institute of Technology ist zwar blind wie ein Maulwurf, rempelt aber dennoch keinen Menschen an, der mit ihm in einem Raum zusammenarbeitet.
Studie
Bazaarvoice, hat eine neue Studie zum Einsatz von generativer KI veröffentlicht, in der das Vertrauen der Verbraucher in die neue Technologie untersucht wird – und die die Frage beantwortet, ob Konsumenten diese bei der Erstellung von Produktrezensionen nützlich finden.
Nutanix macht jetzt auch in KI und ML. Mit der neuen Infrastrukturlösung »GPT-in-a-Box« für künstliche Intelligenz will Nutanix den Weg zu neuralen Netzwerkmodellen wie GPT und Large Language Models erleichtern. Im IT-Bereich liest sich eine Ansammlung von Anglizismen, noch dazu in Abkürzung, immer gut. Wir finden das nicht.
Mit der “Heat-Assisted Detection and Ranging” (HADAR) lassen Forscher der Purdue University selbst im Stockdunklen noch jede Einzelheit eines Objekts aufscheinen. Die wärmeunterstützte Erkennung und Entfernungsmessung überwindet die Einschränkungen herkömmlicher Techniken wie Restlichtvertärkung, nutzt thermische Physik, Infrarotbildgebung und maschinelles Lernen, um Textur, Tiefe und physikalische Eigenschaften von Szenen und Objekten auch
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