IBM AI 帮您识别网络“羊毛党”

本博客介绍如何利用 IBM Cloud Watson Studio 建立羊毛党历史行为习惯数据模型,从而预测和识别羊毛党行为。

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借助 IoT 和 Node-RED 构建 Call for Code 应用

本文详细讲解了“Call For Code” 六大技术板块之一的物联网版块,帮助读者更好的了解“Call For Code”编程挑战赛。

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在 PowerAI 上加速 Snap ML

获取 Snap ML 库的概述(其中提供了对流行机器学习模型的高速训练),并查看该库的多个用例。

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Snap ML:金融服务领域用例的示例

通过与金融服务领域相关的三个不同用例,了解 Snap ML 库中广义线性模型 (GLM) 的测试。

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Call for Code 中诞生的“冠军鸭”, 了解一下

2018 年,解决方案 Project Owl 夺得了 Call for Code 全球挑战赛的冠军。这个搭载了物联网技术的软件与硬件结合的解决方案,可以确保在自然灾害发生时,救援先遣队能够与灾民及时联络。

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区块链让慈善捐赠重拾信任

来自 IBM CIO(巴西)的团队创建了一个基于区块链的移动应用程序,为试图帮助自然灾害受害者的捐助者提供透明度。

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使用 The Weather Company API 构建应用

希望您能参与到“Call For Code” 编程挑战赛中来,充分利用各种公开可用的天气 API,创建解决方案来缓解自然灾害的影响。

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垃圾互联网 (IoG):面向智能垃圾管理系统的无服务器和物联网架构

阅读本文,了解 GreenQ 如何借助 IBM Cloud Functions 实现垃圾管理系统的更加智能化。

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物联网如何释放机器学习的真正力量

阅读本文,了解机器学习在物联网中的强大之处以及机器学习对未来有可能产生的影响。

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初创企业与区块链:萌生兴趣,展示效益

本博客提供各种各样有趣的区块链应用,可以激发初创企业的兴趣,帮助您认识到区块链在其业务领域有着无限的发展潜力。

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