网络关系图揭秘现代消费者的决策过程
当互联网首次到达大众眼前时，消费者决策过程正迅速扩展到比想象中更大更复杂的规模。搜索者的行为继续以惊人的速度发展，特别是当新的模式推动营销人员进一步进入AI和Machine Learning领域时。
面试前你该知道人工智能的6个设计原则
这篇报告由Gartner发表，阐述了数字商务人工智能的6个设计原则，Gartner能取得如今的成就，很大一部分原因是Gartner一直遵循这六个原则！
又快又好的数千篇财务报告…这是“人”写的文章？
新闻报道自动化也称为Algorithmic Journalism 或 Robot journalism, 是指新闻文章是由计算机程序生成的。报道可以通过AI软件自动生成，而不需要记者编写。
我们应邀去了Harvard，成功举办了第6场人工智能与数据科学大会
4/14/2018，由我们数据应用学院与IDEAS举办的2018波士顿人工智能、数据科学&区块链论坛如期于Harvard University Northwest Science Building完美落幕。大会涵盖了六大主题(人工智能、大数据、数据分析、大数据医疗、金融工程、创新创业)以及现场招聘和社交活动。本次大会主办方不仅请来了数十位区块链顶级专家、创业公司、带来相关学科深度解析与前景预测，而且举办了两个大规模的Panel Session以及After Mixer的活动让与会者在会议之外继续进行深度交流。想知道更多精彩细节？快打开文章一探究竟吧！
谨慎对待人工智能概念品牌重塑的三个原因
数十年来，人工智能这一标签的使用都被视为一个问题。 在机器学习，数据科学，图像分析和自然语言处理等研究领域，这个术语很少被提及。 也许现在是时候让我们这些在这些领域工作的，或是对这个领域的历史有更深入了解的人思考一下如何与雇主和利益相关者进行沟通——特别是如何在交流的同时最大限度地在这个被过度炒作的品牌下降低其不断累积的风险。本文将介绍科学界内人工智能标签不受欢迎的三个相互关联的原因，并说明为什么我们可能要谨慎对待这个术语在工业领域的过度使用的问题。
通过AI技术对应聘者进行筛选！你能过的了联合利华这一关吗？
面部识别让我们解锁手机、为我们的午餐付款，甚至是让我们被捕。现在这项技术更加的进步了，它不仅仅能判断我们是谁还能判断我们的感受。在职场中，面部识别可以判断出求职者的热情，无趣或是诚实来帮助雇主们筛选掉不好的特性。机器与人类博弈的这一关，到底谁会赢？
谷歌AI算法新突破: 透过视网膜就知道你会不会得心脏病!
谷歌AI成功地使用视网膜影像来预测心脏病或是中风之类的心血管疾病，完全不用抽血或是进行其他的检验。这是巨大的突破！因为这不是模仿现有的诊断方法，而是利用机器学习发现了这类疾病新的预测方法。更多的是，这个新系统可以显示哪一部份的影像可以成功的预测，还可以为研究人员提供导致心血管疾病的新线索。
AI和自动化在物流系统的新应用
预计在未来几年，供应链管理板块内的人工智能和自动化的实施将把生产率提高到更高的层次。这两项高科技的结合不仅将带来无阻碍的运输系统，还将为不同的人口结构带来零失误和快速的服务。物流系统为了适应新技术与其他行业的对比而毫无辩解地落后的日子已经一去不复返了。现在，人工智能和自动化的组合将供应链管理和物流的领域改变成自动化和可高度延展的板块。
