Beyond Quantity: Research with Subsymbolic AI

Mạng lưới thần kinh nhân tạo và các dạng trí tuệ nhân tạo khác can thiệp vào các phương pháp và thực tiễn trong khoa học như thế nào? Những thách thức nhận thức luận liên ngành nào nảy sinh khi chúng ta nghĩ về việc sử dụng AI ngoài sự phụ thuộc vào dữ liệu lớn? Không chỉ khoa học tự nhiên, mà cả khoa học xã hội và nhân văn dường như ngày càng bị ảnh hưởng bởi các cách tiếp cận hiện tại của AI dưới biểu tượng, vốn giải quyết các vấn đề về chất lượng (mờ, không chắc chắn) theo một cách mà cho đến nay vẫn chưa được biết đến.

Xem thêm

Technologies and Applications for Big Data Value

Cuốn sách truy cập mở này khám phá các giải pháp tiên tiến và các phương pháp hay nhất cho dữ liệu lớn và các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu cho nền kinh tế dựa trên dữ liệu.

Xem thêm

Big Data Research for Social Sciences and Social Impact

Dữ liệu lớn và công nghệ phân tích đang mở ra kỷ nguyên đổi mới, cung cấp các giải pháp linh hoạt cho thách thức xã hội và phân tích tác động lên cá nhân, cộng đồng.

Xem thêm

Annual Report on the Big Data of New Energy Vehicle in China (2021)

Cuốn sách truy cập mở này, dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu Xe năng lượng mới (NEV) đầu tiên về Dữ liệu lớn tại Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn thời gian thực do Nền tảng giám sát và quản lý quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến trình công nghệ hàng năm chính của NEV, đặc điểm vận hành của xe, đồng thời dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.

Xem thêm

Annual Report on the Big Data of New Energy Vehicle in China (2023)

Cuốn sách truy cập mở này, dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu thường niên đầu tiên về Dữ liệu lớn của Xe năng lượng mới (NEV) tại Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn thời gian thực do Nền tảng giám sát và quản lý quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến trình công nghệ hàng năm chính của NEV, đặc điểm vận hành của xe và cũng dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.

Xem thêm

Low-latency big data visualisation

Phạm vi nghiên cứu này tập trung vào việc quản lý Dữ liệu lớn và cuối cùng là trực quan hóa thông tin cốt lõi của chính dữ liệu. Cụ thể, tôi nghiên cứu ba thí nghiệm quy mô lớn có hai thách thức về Dữ liệu lớn: kích thước dữ liệu lớn (Khối lượng) và dữ liệu không đồng nhất (Biến thể), và cung cấp hình ảnh trực quan cuối cùng thông qua trình duyệt web trong đó kích thước của dữ liệu đầu vào phải được giảm trong khi vẫn bảo toàn thông tin quan trọng.

Xem thêm