进入云计算时代,企业一方面要进行快速的业务创新,另一方面还要确保业务安全性和稳定性。为了满足不同类型的业务需求,越来越多的企业都构建了混合基础架构,然而,这对于数据的管理而言则意味着巨大的挑战。
目前,很多企业都是采用不同的产品来满足数据管理过程中的某一需求,而IBM Cloud Pak for Data作为业界唯一的企业级数据与AI平台,能够部署在任意云架构上,并通过统一平台实现全数据资产生命周期的管理和协同,帮助企业构建面向人工智能的信息架构。
IBM Cloud Pak for Data可以帮助企业收集位于本地环境、公有云、私有云等所有位置、所有形态的数据,并把数据存储在数据库和数据湖类型的环境中,进行混合数据管理。同时,通过数据虚拟化,企业无需数据迁移就能够对所需数据进行安全访问。
其中,IBM混合数据管理 Db2 解决方案支持任何类型的数据库或数据仓库、开源软件,可以帮助企业充分利用现有投资,随时随地灵活部署,并随数据架构的演变进行扩展。最新更新的Db2 11.5版本更是嵌入了人工智能及区块链等技术。
面对巨大的数据量,企业需要根据特定的规则和策略对数据进行组织和处理,而数据治理不是只做元数据管理+数据质量管理,更关键的是要建立数据资产目录。对此,IBM Cloud Pak for Data能够支持用户借助机器学习技术获得企业范围内的数据目录,轻松查找所需的数据,为下一步的分析做数据准备。
基于IBM Cloud Pak for Data在数据分析和数据融合层面的强大功能,企业可以分析所有数据信息,提取其中的价值,并嵌入到特定的业务场景或应用程序中。比如,用户可以借助数据科学功能,使用开源编程工具或可视界面构建预测模型,并且只需单击按钮就可以将这些模型部署到生产架构中,通过混合云场景创建强大的AI应用程序。
IBM Cloud Pak for Data有诸多关键应用场景,除了能够加速数据价值化,加快企业向合规性转型,同时还能帮助企业更快地部署及运营AI模型,提升业务成果。基于微服务架构,IBM Cloud Pak for Data还能提高企业架构敏捷性,缩短应用开发时间。
与此同时,IBM Cloud Pak for Data不仅允许不同类型的员工可以在平台上实现高效的协同,还通过创建开放的API架构,使得多组开发人员能够在上面直接进行应用构建。在整个数据或人工智能生命周期中始终维护团队协作、工作流和治理。
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这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。
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