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。
技术项目中BA最常遇到的的5大难题，你有遇到过吗?
从同事，领导，客户，我们总是会收到各种困难的问题。你做过的项目中最困难的问题是什么？当你读到这句话并开始思考的时候，我猜很多你想到的问题并不是问题本身有多困难，而是由于人为无法控制的误解，但却需要BA来使所有人能够达成一致，继续推动项目前进。这篇文章分享了在我领导或工作过的技术项目中，我觉得最难，或许也是最普遍的五个问题。
15个商业需求文档书写的坏习惯，你中招了吗？
如果一家餐厅地毯破破烂烂，餐具肮脏不堪，菜单油腻粘手，你对它提供的“健康”食物会有多放心？
那么你的文件何尝不是如此？在平常的商业需求文档写作中，我们往往会犯一些“小错误”，可有的时候，这却是致命的错误。快来看看如何避免这些不良习惯吧。
大热的区块链究竟是什么? 如何用它建立商业案例?
相比于区块链和比特币的炒作，从长远来看可信赖的分布式区块链架构有可能被低估了。
主要金融机构正在研究区块链的应用，尽管它一直被称为加密货币的基础。 除了金融交易外，区块链还有许多其他潜在的应用，例如在软件中启用智能合约，在供应链中信息共享等。如果你想了解更多有关区块链的商业应用案例，请往下看。
美国排名前15位区块链工作城市——热爱区块链的你还不快来一探究竟！
区块链是当今的主流风口，也同时加入了类似人工智能（AI）等高科技技术的行列，这些技术在未来有望改变世界。区块链如此快速的发展是因为它支撑了比特币等加密货币——它是一个去中心化的分布式账本，用于安全快速地传输信息。近期以来，似乎每天都有一家不同的公司宣布新的区块链应用。那么对于有兴趣在这个领域谋职的人来说，哪些城市最有希望呢？
