AI 應(yīng)用更新，賦能行業(yè)發(fā)展

“星耀” 智能營銷平臺：精準(zhǔn)營銷再升級

1 月 5 日，備受矚目的 “星耀” 智能營銷平臺發(fā)布重大升級版本。作為基于 AI 技術(shù)的精準(zhǔn)營銷解決方案，此次更新引入先進的用戶行為預(yù)測模型。通過對海量用戶數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，該模型能精準(zhǔn)洞察用戶的購買傾向和興趣偏好。這使得企業(yè)能夠依據(jù)這些精確預(yù)測，定制高度個性化的營銷活動，顯著提升營銷轉(zhuǎn)化率。在電商場景中，平臺依據(jù)用戶的瀏覽歷史和購買記錄，為用戶精準(zhǔn)推薦心儀商品，極大地激發(fā)了用戶的購買意愿。此外，平臺優(yōu)化的營銷活動自動化執(zhí)行功能，可依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則和條件，實時調(diào)整營銷策略與投放渠道，有效節(jié)省企業(yè)的人力與時間成本，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中搶占先機。

“睿教通” 智能教育平臺：助力教育質(zhì)量提升

同樣在 1 月 5 日，“睿教通” 智能教育平臺迎來重要更新。該平臺致力于借助 AI 技術(shù)優(yōu)化教育教學(xué)質(zhì)量。此次更新強化了智能輔導(dǎo)功能，通過對學(xué)生作業(yè)、考試等數(shù)據(jù)的深入分析，精準(zhǔn)定位學(xué)生的知識薄弱點，并為其量身定制個性化學(xué)習(xí)計劃和輔導(dǎo)內(nèi)容。以數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)困難的學(xué)生為例，平臺依據(jù)學(xué)生的具體知識點掌握情況，推送相關(guān)視頻講解、練習(xí)題及專項測試，幫助學(xué)生逐步提升數(shù)學(xué)成績。同時，新增的教師教學(xué)輔助功能，為教師提供教學(xué)資源推薦和課堂管理建議，全方位助力教師提升教學(xué)效果，推動教育教學(xué)向智能化、個性化邁進。

“智護家” 智能養(yǎng)老監(jiān)護系統(tǒng)：守護老人健康生活

1 月 5 日，“智護家” 智能養(yǎng)老監(jiān)護系統(tǒng)完成功能升級。該系統(tǒng)運用 AI 技術(shù)，為老年人提供全面的健康監(jiān)護和生活保障。此次更新新增智能睡眠監(jiān)測功能，通過傳感器與 AI 算法，實時監(jiān)測老人的睡眠質(zhì)量，涵蓋睡眠時間、睡眠階段、翻身次數(shù)等關(guān)鍵信息。一旦發(fā)現(xiàn)睡眠異常，系統(tǒng)即刻向監(jiān)護人發(fā)送預(yù)警信息，以便及時干預(yù)。此外，系統(tǒng)優(yōu)化的跌倒檢測功能，大幅提高了檢測的準(zhǔn)確性與及時性。在老人發(fā)生跌倒時，系統(tǒng)迅速發(fā)出警報，并將位置信息傳達給監(jiān)護人，為老人的生命安全提供堅實保障。

AI 框架更新，夯實技術(shù)基石

Keras 4.0：性能與易用性雙提升

深度學(xué)習(xí)框架 Keras 于 1 月 5 日發(fā)布 4.0 版本，在性能和易用性方面實現(xiàn)顯著突破。性能層面，Keras 4.0 采用全新計算優(yōu)化算法，大幅提升模型訓(xùn)練速度。針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練時間相較于舊版本縮短約 40%，同時對硬件資源的利用更為高效，能更好適配 GPU、TPU 等不同計算設(shè)備。易用性方面，Keras 4.0 進一步簡化模型構(gòu)建與訓(xùn)練流程，提供簡潔直觀的 API。開發(fā)者僅需少量代碼即可實現(xiàn)復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，降低開發(fā)難度與成本。此外，該版本還增加對多種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的支持，為開發(fā)者提供更廣闊的創(chuàng)新空間。

MXNet 2.5：優(yōu)化分布式訓(xùn)練與模型部署

1 月 5 日，MXNet 2.5 版本正式登場。此版本聚焦分布式訓(xùn)練和模型部署的優(yōu)化。在分布式訓(xùn)練方面，MXNet 2.5 增強對多機多卡環(huán)境的支持，優(yōu)化數(shù)據(jù)并行和模型并行策略，顯著提升分布式訓(xùn)練的效率與穩(wěn)定性，助力開發(fā)者在大規(guī)模集群上快速訓(xùn)練超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型部署方面，MXNet 2.5 提供豐富的部署選項，支持將模型部署到云端、邊緣設(shè)備和移動端等多種平臺。同時，框架優(yōu)化了模型的序列化和反序列化過程，減少部署時間和資源消耗，為 AI 模型的廣泛應(yīng)用提供了有力支持。