La piattaforma di reclutamento dell'ingegneria del software basata sull'intelligenza artificiale Celential.ai ha annunciato oggi di aver raccolto 9,5 milioni di dollari in finanziamenti di serie A. Arriva quando Celential nomina Amer Akhtar, ex presidente di Yahoo Small Business ed ex CEO di ADP China, come nuovo CEO dell'azienda. Ncube stima che a un certo punto quest'anno, l'industria del software subirà una carenza di 1,4 milioni di ingegneri. Nel frattempo, si prevede che l'occupazione degli sviluppatori di software crescerà del 21% dal 2018 al 2028. Di conseguenza, il costo dell'assunzione rimarrà probabilmente considerevole. In media , occorrono 42 giorni per ricoprire una posizione lavorativa, durante i quali le aziende possono affrontare una perdita di produttività di $ 33.251. Celential, che ha sede a Sunnyvale, California ed è stata fondata da ex responsabili di prodotto presso Salesforce, VMware e Zynga, sviluppa una piattaforma progettata per abbinare i responsabili delle assunzioni ai candidati ingegneri essenzialmente "simulando" esperti umani. Il reclutatore virtuale basato sull'intelligenza artificiale della startup trova, controlla e coinvolge candidati passivi dietro le quinte, risultando in quello che Celential sostiene è un rapporto presente-intervista del 70%. I clienti Celential caricano la descrizione del lavoro per i loro ruoli di ingegneria, scienza dei dati o project manager sulla piattaforma. Quindi, Celential allinea i candidati coinvolgendoli con un motore di posta elettronica che tiene traccia dei tassi di apertura, segue automaticamente e valuta il sentiment. Per personalizzare le e-mail, gli algoritmi di Celential attingono ai talenti e ai grafici aziendali focalizzati verticalmente su oltre 3 milioni di ingegneri e sui datori di lavoro per i quali hanno lavorato. L'azienda afferma di attingere a migliaia di fonti di dati per addestrare l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e gli algoritmi di rac...
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CrowdAI , una piattaforma di sviluppo della visione artificiale , ha annunciato oggi di aver chiuso un round di finanziamento di serie A da 6,25 milioni di dollari guidato da Threshold Ventures. La raccolta fondi coincide con il lancio della nuova soluzione della startup che consente ai clienti di creare AI che analizza immagini e video. Il divario di competenze in materia di intelligenza artificiale rimane un ostacolo significativo all'adozione nella maggior parte delle imprese, secondo un sondaggio O'Reilly del 2020 . Poco più di un sesto degli intervistati ha citato la difficoltà nell'assumere esperti come ostacolo all'implementazione dell'IA nelle proprie organizzazioni. In un rapporto separato , questo di Deloitte, il 23% degli utenti "esperti" di IA ha definito "estremo" il divario tra le loro esigenze di IA e le capacità attuali. Devaki Raj ha fondato CrowdAI nel tentativo di eliminare i blocchi dell'adozione specificamente nell'area della visione artificiale. Prima di iniziare CrowdAI, Raj ha studiato statistica e machine learning a Oxford, dove ha conseguito un master prima di lavorare su Maps e Android presso Google. Ha lasciato Google 5 anni fa per lanciare CrowdAI insieme a Nicolas Borensztein e Pablo Garcia. Borensztein aveva precedentemente fondato e venduto la piattaforma pubblicitaria Ember ad Adaptive Media, mentre Garcia lavorava per Google nel team dell'API di AdWords per la creazione di pipeline di dati. CrowdAI aiuta a sviluppare modelli di visione artificiale per clienti principalmente nei mercati assicurativi, finanziari e tecnologici. La prima iterazione della piattaforma si è concentrata sulla riduzione del time-to-value per sviluppatori e data scientist che hanno familiarità con le integrazioni ei flussi di lavoro dell'IA, ma l'ultima versione di CrowdAI, disponibile nelle versioni gratuite e aziendali, non richiede codifica. “Il nostro modello di business non consiste nel vendere modelli già addestrati, al contrario. Il...
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Klevu , una società che sviluppa prodotti AI che personalizzano le esperienze di ricerca e scoperta dell'e-commerce, ha annunciato oggi di aver chiuso un round di serie A da 12 milioni di dollari. Questo segna il lancio di Discovery Suite di Klevu, una soluzione end-to-end che cattura l'intenzione degli acquirenti online di aumentare le conversioni, il valore medio degli ordini e la fedeltà. E contribuirà a finanziare l'iniziativa Global Semantic Lab di Klevu, che mira a costruire tecnologie di "prossima generazione" all'intersezione tra apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale per l'e-commerce. Mentre la spesa dei consumatori negli Stati Uniti anno su anno è diminuita il mese scorso, la pandemia ha sovraccaricato l'e-commerce. Secondo i dati dell'IBM US Retail Index , le chiusure aziendali e gli ordini di rifugi sul posto hanno accelerato il passaggio allo shopping digitale di cinque anni, con lo shopping online che dovrebbe crescere di quasi il 20% nel 2020. Sulla base dei dati del sondaggio di BMC e Mercatus, Gli ordini di generi alimentari e-commerce da soli hanno totalizzato $ 5,9 miliardi, in aumento del 3,6% rispetto a $ 5,7 miliardi di agosto. Fondato in Finlandia nel 2013 da Nilay Oza, Niraj Aswani e Jyrki Kontio, Klevu mira a mettere in contatto le persone con i prodotti che desiderano acquistare. Attraverso l'intelligenza artificiale e le tecnologie basate sull'elaborazione del linguaggio naturale, i prodotti dell'azienda aiutano i commercianti a fornire esperienze pertinenti basate sul comportamento. Klevu afferma che il suo prodotto di ricerca, che si collega a piattaforme di e-commerce come Shopify, impara continuamente dalle interazioni degli acquirenti per ottimizzare i risultati. Gestisce automaticamente gli errori di battitura durante l'identificazione e la comprensione delle parole chiave (ad esempio, "iPhone" nella frase "iPhone con custodia") e l'aggiunta di sinonimi contestualmente rilevanti ai cataloghi de...
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I percorsi emergenti dell'informatica quantistica Il mondo dell'informatica ha assistito a progressi sismici dall'invenzione del calcolatore elettronico negli anni '60. Gli ultimi anni nell'elaborazione delle informazioni sono stati particolarmente trasformativi. Quelle che un tempo erano considerate fantasie di fantascienza ora sono realtà tecnologiche. L'elaborazione classica è diventata più esponenzialmente più veloce e più capace ei nostri dispositivi di abilitazione più piccoli e più adattabili. Stiamo iniziando ad evolvere oltre il calcolo classico in una nuova era dei dati chiamata calcolo quantistico. Si prevede che il calcolo quantistico ci accelererà nel futuro influenzando il panorama dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati. La potenza e la velocità del calcolo quantistico ci aiuteranno a risolvere alcune delle sfide più grandi e complesse che dobbiamo affrontare come esseri umani. La società di ricerca Gartner descrive succintamente il calcolo quantistico come: “[T] l' uso di stati quantistici atomici per effettuare il calcolo. I dati vengono conservati in qubit (bit quantistici), che potrebbero contenere tutti gli stati possibili contemporaneamente. I dati contenuti in qubit sono influenzati dai dati contenuti in altri qubit, anche se separati fisicamente. Questo effetto è noto come entanglement. " In una descrizione semplificata, i computer quantistici utilizzano bit o qubit quantistici invece di utilizzare i tradizionali bit binari di uno e zero per le comunicazioni digitali. Definizione di Quantum Computing - Gartner Information Technology Glossary Una spiegazione più dettagliata degli elementi coinvolti nell'informatica quantistica è stata originariamente pubblicata nella rivista di ricerca annuale della Princeton University Discovery: Research at Princeton : Quantum computing apre nuovi regni di possibilità - Discovery: Research at Princeton Qubit zoo: vocabolario e terminologia quantistica Di seguito è riportata un...
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La moda è una delle più grandi industrie a livello globale e si prevede che i ricavi nel mercato globale dell'abbigliamento raggiungeranno $ 2,25 trilioni entro il 2025 , ma non è il primo settore che probabilmente ti viene in mente quando pensi all'intelligenza artificiale. Tuttavia, designer e marchi che abbracciano la tecnologia più recente per spingere i limiti del design, della produzione e della produzione avranno la meglio nel mondo della moda in rapida evoluzione. Prevedere le tendenze della moda con il machine learningI marchi di moda stanno rimodellando il loro approccio alla progettazione e allo sviluppo del prodotto prevedendo ciò che i clienti vorranno indossare dopo. La previsione delle tendenze è tipicamente laboriosa, che coinvolge l'osservazione manuale o digitale e la raccolta di dati da stilisti e influencer. Sfruttando i dati direttamente dagli utenti, marchi come Finery e StitchFix possono avere un accesso facile e veloce alle informazioni che li aiutano a pianificare gli stili che le persone adoreranno e sapere quali quantità produrre. Stylumia implementa la sua piattaforma di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per aiutare i marchi di moda e lifestyle a prevedere la domanda, individuare le tendenze, gestire l'inventario e prendere decisioni aziendali migliori. Gli acquirenti possono beneficiare direttamente dell'intelligenza artificiale anche durante le loro esperienze di navigazione online. TrueFit utilizza i dati dietro le quinte per aiutare i propri clienti a trovare la perfetta vestibilità del reggiseno e la soluzione B2B Virtusize aiuta i marchi a creare strumenti di dimensionamento virtuali per aumentare la soddisfazione dei clienti e ridurre i rendimenti. I modelli digitali indossano le ultime linee di modaI modelli virtuali non solo aiutano i designer a mostrare le loro ultime creazioni in tutto il mondo (anche in tempi in cui le grandi sfilate di moda sono vietate a causa delle restrizioni COVID)...
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AI Startup Idelic raccoglie $ 20 milioni per rendere l'industria degli autotrasporti più sicura e meno costosa Mentre Hayden Cardiff stava terminando il suo MBA alla Carnegie Mellon, iniziò a fare consulenza per Pitt Ohio, una grande azienda di autotrasporti con sede a Pittsburgh. Sebbene avesse già lavorato con il suo compagno di classe Thomas Healy per lanciare la startup di camion elettrici Hyliion - che è diventata pubblica lo scorso autunno - Cardiff non si sarebbe mai aspettata che l'autotrasporto sarebbe diventato la sua passione. "Se mi avessi chiesto 10 o 15 anni fa se sarei entrato in autotrasporto, ti avrei detto assolutamente di no", dice Cardiff, 31 anni. Ora, Cardiff, insieme ai suoi cofondatori ed ex compagni di classe CMU Nick Bartel, 36 anni, e Andrew Russell, 30 anni, è pronto ad annunciare una serie B da $ 20 milioni raccolta da Idelic, una startup che applica l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico ai dati delle flotte di autotrasporti in al fine di garantire la sicurezza del conducente e snellire la logistica. Poiché la minaccia di "verdetti nucleari" - premi in caso di incidenti in cause per incidenti che superano i 10 milioni di dollari - continua a far aumentare i costi assicurativi per le auto commerciali, Idelic spera anche di utilizzare il suo software per ridurli. Il round è guidato da Highland Capital Partners, con sede a Boston, con la partecipazione di AXA Venture Partners. Sebbene Idelic ei suoi investitori abbiano rifiutato di citare specifiche metriche di valutazione o entrate associate all'aumento, entrambi hanno citato la "rapida crescita" come fattore motivante. Niente di tutto questo sarebbe accaduto se non fosse stato per "Safety Box", una tecnologia di integrazione dei dati che Pitt Ohio aveva costruito internamente e che secondo Cardiff avrebbe potuto essere perfezionata ed espansa per essere utilizzabile da flotte di tutte le forme e dimensioni . Collaborando con Bartel e Russell, Cardiff offrì a...
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