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AMD Ryzen 7900X3D：一款适合游戏玩家和专业人士的经济实惠12核处理器

在 PC 爱好者的激动人心的发展中，拥有 12 个核心的 AMD Ryzen 9 7900X3D 处理器经过特殊优惠券的价格大幅下调至仅 389 美元，为寻求强大且经济实惠的 CPU 解决方案的游戏玩家和专业人士提供了绝佳机会。

与其竞争对手 7800X3D 和 7950X3D 相比，Ryzen 7900X3D 提供了一种独特的配置，可能在游戏中表现不佳，但为特定工作负载提供了卓越的价值。AMD 在 7000X3D 系列处理器中采用创新的 3D V-cache 技术，使 Ryzen 7900X3D 从众多兄弟姐妹中脱颖而出。

7950X3D 在其两个 CCD 中拥有八个核心，而 7800X3D 只有一个 CCD，拥有八个核心，而 Ryzen 7900X3D 结合了每个 CCD 的六个核心，总共有 12 个核心。这种配置意味着 Ryzen 7900X3D 在游戏性能方面稍作妥协，但为面向生产力的任务提供了更实惠的选择。此外，较低的核心数量意味着您无需购买具有强大且强大 VRM 的主板，从而节省额外成本。

随着目前价格的下调，Ryzen 7900X3D 对于寻求在游戏和专业应用之间取得平衡的用户来说变得更具吸引力。其令人印象深刻的规格，包括最高 5.6GHz 的增加时钟、4.4GHz 的基础时钟和慷慨的缓存大小，使其非常适合诸如内容创作和工作站级工作负载等要求严格的任务。

要利用这个优惠，请在亚马逊美国和新蛋美国等指定在线零售商处购买 AMD Ryzen 9 7900X3D，售完即止。浏览提供的链接以确保您获得折扣购买。

无论您是寻找经济实惠处理器的游戏玩家，还是寻求强大的多任务处理解决方案的专业人士，AMD Ryzen 7900X3D 提供了性能和价值的诱人组合。不要错过这个有限时间的升级您的 PC 并提升您的计算体验的机会。

FAQ 部分：

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台湾半导体制造公司（TSMC）报告称，二月份收入大幅增长，预示着芯片行业的积极转变。尽管与一月份相比下降了15.8％，公司57.4亿美元的收入代表了11.3％的年同比增长。这些数字表明台湾半导体有望实现良好复苏，今年头两个月的同比增长率达到9.4％。

尽管台积电最大的客户苹果在中国市场面临挑战，但对人工智能相关芯片的需求仍然强劲。作为行业巨头，包括英伟达（Nvidia）、AMD和博通（Broadcom）的主要制造合作伙伴，台积电在蓬勃发展的人工智能市场中具有重要优势。

在承担全球50％以上的合同芯片生产市场和近90％的先进芯片制造市场的基础上，台积电完全有能力从不断增长的人工智能组件需求中获益。像英伟达这样的公司最近对供应限制表示担忧，这将使台积电受益。随着芯片价格上涨以及对更小、更先进芯片的需求增加，台积电有望持续增长。

投资者开始认识到台湾半导体在人工智能领域的潜力。公司股票在午间交易时出现了积极的反应，在此前达到了6.1％的峰值后，增长了1.1％。

随着人工智能热潮持续蓬勃发展，台湾半导体有望从这一增长趋势中获益。凭借其强劲的市场份额和建立的合作伙伴关系，该公司有望在不断扩大的人工智能领域蓬勃发展。… Read the rest

在当今不断变化的医疗保健领域中，财务周期管理（RCM）绩效的重要性不言而喻。幸运的是，近年来技术的进步，特别是人工智能（AI）领域的发展，为改善和简化医疗保健的行政功能提供了巨大的潜力。引领革新的人物之一是Jay Aslam，他是CodaMetrix公司的联合创始人和首席数据科学家，专门从事面向RCM的AI解决方案。

Aslam进入人工智能领域已有三十多年的历史，他在人工智能、机器学习和自然语言处理方面的专业知识使他成为医疗领域创新的先锋。他在2016年对马萨诸塞州总医院布里格姆的原始医疗编码AI系统的开发中发挥了关键作用，最终导致了CodaMetrix的成立。

CodaMetrix的故事可以追溯到2009年，当时Aslam加入了VOBA Solutions作为顾问，与马萨诸塞州总医师组织（MGPO）合作。医疗编码的负担经常落在医生和专业编码人员身上，促使MGPO寻求一种能够减轻这一负担并提高效率的解决方案。认识到数据的丰富性，但缺乏利用潜力的专业知识，Aslam和他的团队着手建立一个基于AI的系统。

他们最初的重点是通过开发一个系统，根据历史数据和过程描述生成少量可能的CPT编码来减轻医生编码的负担。这个系统于2010年部署，显著减少了编码任务所需的时间和工作量，同时仍依赖医生的输入进行最终编码选择。

在此成功的基础上，Aslam和他的团队更进一步，开发了一个基于AI的系统，能够直接从临床笔记预测编码，消除了医生参与的需求，潜在地革新了医学编码。这个系统于2015年部署，不仅自动化医学编码，还提高了效率和准确性，使医生和专业编码人员受益。

受到自家解决方案的成功启发，马萨诸塞州总医院布里格姆意识到这项技术在他们组织之外的潜力，并于2019年决定拆分出CodaMetrix。Aslam对于CodaMetrix的愿景是通过将生成式人工智能纳入行政功能来革新RCM。他们的目标是提高效率，降低成本，减轻医生和编码人员的负担，并为各种医疗模式提供准确、自主的医学编码，包括按服务费付费护理、价值导向护理和人口健康护理。

通过利用生成式人工智能的力量，Aslam相信医疗机构可以优化财务周期功能的路由，从数据分析中获得有价值的见解，最终改变行政任务的处理方式。通过CodaMetrix等创新解决方案的引领，改善RCM绩效和整体医疗保健成果的潜力从未如此巨大。

常见问题部分：

Q：Jay Aslam是谁？
A: Jay Aslam是CodaMetrix公司的联合创始人兼首席数据科学家，该公司专注于面向医疗保健的AI驱动解决方案。

Q：哪些技术进步有潜力改善RCM？
A: 人工智能（AI）的进步为改善和简化医疗保健的行政功能，包括RCM，提供了巨大的潜力。

Q：CodaMetrix是何时成立的？
A: CodaMetrix于2019年从马萨诸塞州总医院布里格姆独立出来。

Q：CodaMetrix最初的关注点是什么？
A: CodaMetrix最初的关注点是开发一个基于AI的系统，通过根据历史数据和过程描述生成可能的CPT编码来减轻医生编码的负担。

Q：CodaMetrix如何进一步革新医学编码？
A: CodaMetrix开发了一个基于AI的系统，能够直接从临床笔记预测编码，消除了医生参与的需要，并提高了医学编码的效率和准确性。

Q：CodaMetrix的愿景是什么？
A: CodaMetrix旨在通过将生成式人工智能纳入行政功能，提高效率，降低成本，并提供准确、自主的医学编码来革新RCM。

主要术语定义：

1. 财务周期管理（RCM）：涉及从患者服务中识别、收取和管理收入的医疗保健财务过程。

2. 人工智能（AI）：在机器中模拟人类智能的过程，被编程为像人类一样思考和学习。它涉及问题解决、决策和自然语言处理等任务。

3. 医学编码：为了账单和保险目的而为医疗程序、诊断和医疗服务指定标准化编码的过程。

4. CPT编码：当前程序术语（CPT）编码是一组用于报告医疗、外科和诊断程序或服务的医疗编码。

5. 生成式人工智能：一种AI技术，其中模型经过训练，根据从现有数据中学到的模式生成新数据。

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欧洲云服务提供商Scaleway以其推出全球首个一系列RISC-V服务器而进入云服务器市场，这是一次开创性的举措。这一举措代表了Scaleway对技术独立性的承诺，同时满足了市场对半导体生产主权的日益增长的需求。

RISC-V是一个在加州大学伯克利分校开发的开放指令集架构，有潜力颠覆半导体行业。尽管是一种新架构，但RISC-V已经证明了其高性能能力，将其定位为与x86和ARM等传统架构有竞争力的替代方案。

Scaleway提供的RISC-V服务器配备阿里巴巴的T-Head TH1520 SoC、16GB内存和128GB eMMC存储。这些定价友好的Elastic Metal RV1服务器每月售价为€15.99（或每小时€0.042），并配备100Mbit/s以太网网络卡，包括公共IPv4和IPv6地址。客户可以选择在Debian、Ubuntu或Alpine Linux上运行他们的服务器。

Scaleway的CEO Damien Lucas对此次推出表示兴奋，称：“我们很高兴成为首家在云中提供RISC-V服务器的公司，为客户开拓了迎合主权、效率和可持续性不断增长需求的新机会。这一创新是我们迈向欧洲独立和竞争力愿景的进一步步骤。”

这些服务器不仅具有高密度，单个52U机架可容纳最多672台EM-RV1，而且具有出色的能源效率，每1.8GHz核心消耗介于0.96W和1.9W之间。Scaleway在设计这些服务器时非常用心，采用了激光切割机箱、3D打印刀片和手工焊接的元件的组合。

虽然此次推出标志着Scaleway再次进入创新服务器产品领域，但也带来潜在的挑战。决定采用eMMC存储可能会影响性能和寿命，考虑到其速度较慢且可靠性较低，相较于其他存储类型如固态硬盘。

Scaleway推出RISC-V服务器展示了该公司致力于挑战和探索云服务器市场新可能性的精神。通过这一举措，Scaleway旨在为客户提供提升性能和更大灵活性的服务，树立云计算的新标准。… Read the rest

科学家在量子引力领域取得了突破性发现，成功地在微观水平上测量了神秘的引力力量。在对宇宙理解方面取得了重大进展的物理学家们利用一种新颖技术，在南安普敦大学与欧洲研究人员的合作下，成功地检测到了微小粒子上的微弱引力。

这一突破性实验利用了悬浮磁铁来检测量子领域边缘上的微观粒子上的重力。通过采用这种创新方法，科学家们成功地记录了有史以来记录的最小质量上的引力信号，使他们更接近解开量子引力之谜。

南安普敦大学的主要作者蒂姆·富克斯（Tim Fuchs）解释说，这一成就可能是我们对现实图景的遗漏拼图。他表示：“一个世纪以来，科学家们一直在努力理解引力和量子力学如何交织在一起的挑战。现在，我们成功地在微观尺度上测量了引力力量，这让我们更接近揭开这种交织关系的秘密。”

理解量子引力的意义重大。它可以回答关于宇宙起源、黑洞行为以及将所有力量统一到一个全面理论中的基本问题。通过深入探索量子领域的深处，科学家们希望了解在微观尺度与较大物体相比，粒子和力量如何以不同方式相互作用。

南安普敦团队与莱顿大学和光子学与纳米技术研究所的研究人员合作进行的实验使用了超导设备、磁场、敏感探测器和先进的振动隔离技术。他们在接近绝对零度的冰冷温度下使一枚仅重0.43毫克的小粒子悬浮，成功地测量出仅为30阿蒂托纳牛顿（aN）的微弱引力。

这些发现为进一步探索量子世界铺平了道路，使未来可以用更小的物体和力量进行实验。南安普敦大学物理学教授亨德里克·乌尔布里希特（Hendrik Ulbricht）强调了这些结果的重要性，他表示：“我们正在拓展科学的视野，这可能会导致对引力和量子世界的突破性发现。我们的新技术利用极端低温和精确设备来隔离物质振动，可能将推动量子引力的测量。”

通过深入研究量子领域的神秘之处并解密量子引力之谜，科学家们旨在揭示关于宇宙的隐藏真相。从微小粒子到宏大的宇宙结构，这些发现将加深我们对现实本质的理解。这一创举性研究为量子引力领域的进一步发展铺平了道路，使我们更接近解开宇宙奥秘的秘密。

常见问题解答：

问：科学家在量子引力领域取得了何种突破性发现？
答：科学家们成功利用悬浮磁铁的新颖技术，在微观水平上测量了难以捉摸的引力力量。

问：科学家是如何检测微小粒子上的引力的？
答：科学家们利用超导设备、磁场、敏感探测器和先进的振动隔离技术，测量了仅重0.43毫克的微小粒子上的微弱引力力量。

问：了解量子引力有哪些影响？
答：了解量子引力可能解答有关宇宙起源、黑洞行为以及将所有力量统一到一个全面理论中的基本问题。

问：为什么在微观尺度上测量引力力量很重要？
答：这一测量将使科学家更接近解开引力和量子力学之间交织关系的挑战，这是科学家一个世纪以来一直面临的挑战。

问：南安普敦团队进行的实验涉及哪些内容？
答：该实验包括在接近绝对零度的冰冷温度下悬浮一枚微小粒子，并测量了仅为30阿蒂托纳牛顿的微弱引力。

定义：

1. 量子引力：物理学的一个分支，旨在在量子力学框架内描述引力，目前正试图解释最小尺度的粒子行为。

2. 微观：指的是非常小的尺度，通常肉眼不可见。

3. 悬浮：使用磁力将某物，这里是一个小粒子，稳定悬浮在空中，无需从下方支撑。

4. 超导设备：在冷却到极低温度时表现出零电阻的设备，允许电流的高效传输。

5. 振动隔离技术：用于最大程度减少外部振动对敏感实验装置的影响，确保准确测量的技术。

建议相关链接：

1. 南安普敦大学
2. 莱顿大学
3. 光子学与纳米技术研究所… Read the rest

释放数据成熟力量以实现有效的人工智能

人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为酒店业的热门关键词，承诺革新运营并提升客户体验。然而，一个经常被忽视的关键因素是数据成熟对于实现AI的全部潜力至关重要。

在机器学习方面，“数据成熟”这个术语具有重要意义。就像孩子成长为成年人的成熟过程一样，ML算法需要时间和大量数据分析，以开发能够实现业务目标的精确模型。这些机器是通过相关性而非因果关系来学习的，因此需要大量的观察才能建立可靠的模式。

为了实现卓越的结果，AI战略必须整合两项基本举措：

1. 更深入的数据连接：数据集越全面，AI算法就越能够识别隐藏模式并创建准确模型。整合不同系统如API、CDP和统一平台对于最大化酒店商业战略中ML效益至关重要。

2. 多元测试：深入的数据连接增强了算法的理解能力，但持续测试和检验用户反应同样至关重要。A/B测试以及通过与网站或移动应用的互动收集客户反馈都提供了宝贵的洞察，以随时间完善ML模型。

时间是数据成熟过程中至关重要的组成部分。随着AI算法积累更多观察数据并完善模型，预测和建议的准确性和有效性也会提高。耐心是关键，因为在不充分允许数据成熟的情况下急于部署ML可能导致不可靠的结果。

例如，Nor1是升级销售解决方案领导者，展示了数据成熟如何影响收入生成。为了优化升级销售报价，Nor1部署了不断学习和适应用户回应的ML算法。然而，最初，客户选择和报价位置之间的相关性由于众多变量而难以解释。

为了解开影响用户决策的一系列因素，必须进行严谨测试和数据积累。只有通过持续观察和完善才能使ML模型成熟，揭示推动有效收入增长的宝贵见解。

总的来说，将数据成熟作为AI战略的一个重要组成部分对于希望利用ML力量的酒店至关重要。更深入的数据连接和持续的多元测试奠定了更准确算法的基础，改进决策制定和客户体验。通过时间和耐心，酒店可以释放AI的真正潜力，并在一个充满活力的行业中取得可持续成功。

关于酒店业中数据成熟对人工智能（AI）和机器学习（ML）的常见问题解答（FAQ）

问：在ML的背景下，什么是数据成熟？
答：数据成熟是指向ML算法提供时间和全面数据分析以开发能够实现业务目标的精确模型的过程。这类似于孩子成长为成年人的成熟过程。

问：ML算法是如何学习的？
答：ML算法通过相关性而非因果关系学习。它们需要大量观察才能建立可靠模式。

问：要实现卓越结果，AI战略需要整合哪两项基本举措？
答：这两项基本举措是更深入的数据连接和多元测试。

问：为什么更深入的数据连接很重要？
答：通过整合如API、CDP和统一平台等不同系统实现更深入的数据连接，允许AI算法识别隐藏模式并创建准确模型。

问：为什么多元测试很重要？
答：多元测试包括持续测试和检验用户反应，为将来完善ML模型提供宝贵洞察。A/B测试以及通过与网站或移动应用的互动收集客户反馈是多元测试的例子。

问：为什么时间在数据成熟过程中很重要？
答：随着AI算法随时间积累更多观察数据并完善模型，预测和建议的准确性和有效性也会提高。急于部署ML而没有充分时间进行数据成熟可能导致不可靠的结果。

问：你可以举例说明数据成熟如何影响收入生成吗？
答：Nor1是升级销售解决方案领导者，部署了不断学习和适应用户回应的ML算法。最初，客户选择和报价位置之间的相关性由于众多变量而难以解释。通过严谨测试和数据积累，ML模型逐渐成熟，并揭示推动有效收入增长的宝贵见解。

问：为什么对于酒店业来说，接受数据成熟很重要？
答：将数据成熟作为AI战略的一个重要组成部分对于酒店来说至关重要，因为这有助于开发更准确的算法，改进决策制定并提升客户体验。

欲了解更多关于酒店业中AI和ML信息，请访问链接名的主域名。… Read the rest

印度致力于推进人工智能基础设施的承诺迈出了重要一步，获得了1030 亿卢比（约合124 亿美元）的资金支持。虽然政府对具体细节保持缄默，但这一计划的核心是建造一台配备至少 10,000 个 GPU 的最先进超级计算机。

为成功实现这一雄心勃勃的项目，政府预计需要建立公私合作伙伴关系。即将到来的超级计算机将成为“IndiaAI Compute Capacity”的重要组成部分，旨在显著增强国家的人工智能能力。

除了超级计算机外，资金支持计划还包括另外三个重要举措。首先是建立“IndiaAI 创新中心”，这是一所专门的学术机构，负责引领基础模型的开发和部署。该中心将专注于国产的大型多模态模型（LMMs）以及领域特定模型，利用边缘和分布式计算等尖端技术实现最佳效率。

资金还将支持IndiaAI Startup 融资机制，旨在加速初创企业和产业主导的人工智能项目的商业化过程。同时，IndiaAI 数据集平台将获得额外的资金支持，以增强公共部门数据集，确保本地人工智能企业和政府能够获取构建合适人工智能应用所需的基本数据。

此外，IndiaAI 未来技能计划将提高研究生和博士课程中的人工智能项目的可及性。它还旨在在印度各地建立数据和人工智能实验室，包括主要城市以外地区，提供基础人工智能课程。

印度对人工智能的投资主要由两个总体目标推动：促进技术自给自足和让人工智能的好处普惠于全社会。虽然计划中超级计算机和潜在的私人合作伙伴的具体细节尚未公布，但印度优先考虑国产 LLMs 发展的决心表明了其致力于保护语言多样性并满足其多样化人口需求的承诺。

通过这一资金支持计划，印度追求技术先进未来的目标是显而易见的，这不仅旨在改革人工智能基础设施，还展示了该国塑造自主技术命运的决心。凭借其蓬勃发展的人工智能生态系统和战略投资，印度有望成为全球人工智能领域的重要参与者。

常见问题解答（FAQs）

1. 印度人工智能基础设施的资金支持计划的目的是什么？
印度的资金支持计划旨在推进该国的人工智能基础设施，并显著增强其人工智能能力。

2. 资金支持计划的核心是什么？
该资金支持计划的核心是建造一台配备至少 10,000 个 GPU 的最先进超级计算机。

3. 政府是否将与私营部门合作实现这一计划？
是的，政府预计需要与私营企业建立公私合作伙伴关系，成功实现这一雄心勃勃的项目。

4. 资金支持计划中包括的其他重要举措有哪些？
资金支持计划包括建立“IndiaAI 创新中心”，支持IndiaAI Startup 融资机制，增强IndiaAI 数据集平台，以及实施IndiaAI 未来技能计划。

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Info-Tech研究集团是一家领先的IT研究和咨询公司，推出了新的AI人才培养计划，旨在为IT领导者和从业者提供实现AI采用所需的基本技能。该计划旨在解决当今数字时代对熟练AI专业人才不断增长的需求。

Info-Tech研究集团的研究实践负责人伊莎贝尔·赫坦托（Isabelle Hertanto）表示，“企业的未来在很大程度上依赖人工智能，这将要求IT人员在AI能力方面具备扎实的知识和技能。” AI人才培养计划专注于为参与者提供动手实践经验和批判性思维技能，以在这一不断发展的领域中脱颖而出。它旨在使组织能够负责任和有效地利用AI，确保它们在技术竞争中保持竞争力。

该计划旨在通过结合深入的技术培训和实践经验来弥合AI技能鸿沟。参与者将受益于现场培训课程和角色为基础的辅导，增加他们对AI的理解和应用。该计划包括标准化的课程设置、灵活的项目、AI虚拟实验室、可即时部署的可交付成果以及全面的技能发展保证。

赫坦托补充说：“为了在今天的经济中蓬勃发展，采用人工智能不仅是一种选择，而且是一种必要性。我们的计划旨在确保人员准备好迎接这一挑战。” Info-Tech的AI人才培养计划将技术技能培训、现场培训和个性化辅导融为一体，打造一场无缝学习之旅。

该计划分为三个阶段：制定个性化发展计划、学习和应用基本的AI技能以及评估技能发展。参与者将有机会根据自己的角色定制学习轨迹，并进行诊断评估，以建立他们的知识和技能基线。

对于有兴趣参加即将举办的AI人才培养计划的个人，可以访问该计划的网页进行报名。对于寻求从Info-Tech研究集团的AI专家获得独家评论的媒体专业人士，可以联系[email protected]。

Info-Tech研究集团是IT专业人士的值得信赖的资源，提供公正而富洞察力的研究，帮助他们做出明智的决策。通过其AI人才培养计划，Info-Tech旨在赋予IT专业人员能力，引领其组织在数字新时代取得成功。

AI人才培养计划常见问题解答

问：什么是AI人才培养计划？
答：AI人才培养计划是Info-Tech研究集团推出的一项新举措，旨在为IT领导者和从业者提供实现AI采用所需的基本技能。它旨在解决当今数字时代对熟练AI专业人才不断增长的需求。

问：该计划为何重要？
答：企业的未来在很大程度上依赖于人工智能，组织需要精通AI能力的IT专业人员。该计划旨在使组织能够负责任和有效地利用AI，以保持在技术竞争中的竞争力。

问：该计划如何帮助填补AI技能鸿沟？
答：该计划将深入的技术培训与实践经验相结合。参与者将受益于现场培训课程、基于角色的辅导和标准化的课程设置。该计划还包括灵活的项目、AI虚拟实验室、可即时部署的可交付成果以及全面的技能发展保证。

问：该计划的结构是什么样的？
答：该计划分为三个阶段：制定个性化发展计划、学习和应用基本的AI技能以及评估技能发展。参与者可以根据自己的角色定制学习轨迹，并进行诊断评估，以建立他们的知识和技能基线。

问：我如何报名参加该计划？
答：有兴趣参加即将举办的AI人才培养计划的个人，可以访问该计划的网页进行报名。

问：媒体专业人士如何联系Info-Tech研究集团的AI专家？
答：寻求从Info-Tech研究集团的AI专家获得独家评论的媒体专业人士可以联系[email protected]。… Read the rest

当今快速发展的商业环境目睹了人工智能(AI)和机器学习(ML)作为强大工具的出现。这些技术不仅提高了效率，还在各行业中促进了创造力和创新。能够充分利用它们潜力的品牌具有显著优势。

AI的一个迷人应用在于其能够迅速分析大量的非结构化数据，让其变得有意义。例如，一家媒体机构可以利用先进的算法来理解电视节目中所展现的情绪，甚至是每一集。这使他们能够根据对话和情景揭示出各种主题。通过利用这些数据，品牌可以动态地将广告与特定电视节目的情绪相匹配，创造个性化且与上下文相关的广告体验。这不仅增强了有针对性的广告活动，还为媒体机构带来了更高的参与度和收入。

AI和ML还革新了企业间商业洞见的生产和分发。对话界面和生成式AI简化了将数据表连接在一起的过程，简化了数据整合。这使数据科学家从耗时的任务中解放出来，让他们能够将注意力集中在更为关键和战略性的职责上。此外，能够实现自然语言查询的直观界面赋予了非技术用户无需专门技能即可获得宝贵洞见的数据访问权。

AI和ML的整合不仅提高了日常任务的效率，还刺激了创造力和创新。通过自动化乏味和重复的流程，组织可以将人力资源分配到更具创意和战略性的事务上。实时分析大量数据打开了创新的新途径，使企业能够及时做出基于数据的决策。

在内容创作和个性化方面，AI工具已被证明是游戏变革者。利用生成式AI，营销团队可以快速生成和完善数百个概念，实现比以往更快的一对一个性化。

品牌理解如何利用AI和ML实现自身利益至关重要。在受控环境中从小处着手，并采用试验与学习的方式，可以帮助组织释放这些技术的巨大潜力。随着公司继续利用AI和ML，未来将带来前所未有的进步和在工作、创造和创新方式上的变革。

常见问题解答

威尔逊集团是一家著名的停车场和安保服务提供商，目前正在大力投资于其业务应用和数据环境，为未来的AI项目奠定技术基础。该集团的首席信息官保罗·西德威尔（Paul Sidwell）最近在悉尼的微软AI巡回活动上分享了这一发展。

目前正在进行的关键升级之一是将财务和运营从微软Dynamics AX迁移到Dynamics 365，西德威尔表示这一举措进展顺利。此外，该集团正致力于改善其数据仓库环境。尽管未公开当前架构的具体细节，但目标状态涉及利用Microsoft Fabric，这是一个包含数据湖的一体化分析平台。

西德威尔强调了强大的数据和数据治理框架对于集团的AI雄心至关重要。持续的工作包括评估数据仓库环境，采用像Fabric这样的技术，以获得对数据收集、存储和组织的更好可见性和控制。尽管集团仍处于基础阶段，但西德威尔将其视为他们整体战略中至关重要的一部分。

AI技术在威尔逊集团多元化服务中的潜在应用引起了高管们的极大兴趣。集团内部的一些运营企业已经启动了AI项目，特别是在客户服务和礼宾解决方案等领域。此外，集团的企业IT功能开发团队已成功通过GitHub Copilot利用AI，实现了准确性和效率的显著提升。

西德威尔认为，广泛采用协作解决方案不仅会节省整个组织中员工的时间，还会提高整体生产力。作为一个精益的组织，威尔逊集团认识到为主题专家提供简化工作和减轻时间限制的工具的重要性。

通过投资于业务应用并提… Read the rest