Salesforce宣布启动针对其产品的AI开发计划

Salesforce推出Einstein人工智能平台,旨在为用户提供智能辅助而非替代。该平台整合于Salesforce的多个产品中,如销售云、市场云及贸易云等,通过算法帮助用户做出决策,比如推荐潜在客户、个性化产品展示等。Salesforce利用海量数据资源,有望在AI领域与Google、Facebook等公司竞争。

Salesforce是一家著名的CRM(客户关系管理)软件服务提供商,提供平台让客户在云端以更方便的方式拥有使用软件的一切体验而无需花资金或人力对软件进行维护,而数据和记录均可以保存在其平台上,换言之,Salesforce也可以说是一家云服务提供商。近期它宣布启动了它名为Einstein的人工智能平台计划,研究团队已将其与旗下包括销售云(Sales Cloud),服务云(Service Cloud),应用云(App Cloud)等众多产品结合。

这项计划更多是作为平台使用者的一个智能助手,而不是去代替他们。比如说在销售云中Einstein就会根据自己的算法推测你应该去接触哪些人。市场云会使用图片识别技术在社交网站上进行图片搜索,贸易云(Commerce Cloud)中可以在购物页面上针对消费者提供个性化的产品排列方式等等等等。

Salesforce在AI领域的优势在于其拥有大量数据,这对AI的开发和测试来说是非常重要的。而它也在充分利用这些数据,包括Email列表、日历事件、推特活动以及消费数据等。这些数据应该能帮助Salesforce拉近在AI领域与Google、Facebook等公司的距离。

本文转自d1net(转载)


标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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