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【大咖来了 第12期】AI和大数据系统在电子竞技数据处理平台中的应用 精选

本期《大咖·来了》栏目邀请了VPGame CTO 俞圆圆(Y3),进行了主题为《从游戏到科学:AI和电子竞技》的分享,围绕如何利用前沿技术对海量电竞数据进行处理、存储与分析展开。

资讯 俞圆圆 · 2020-02-14 16:27:05
【大咖来了 第11期】IT管理者的自我认知和沟通管理 精选

本期《大咖来了》栏目邀请了绿地酒店旅游集团信息技术部总监金勇杰,进行了主题为《IT管理者的自我认知和沟通管理》的分享,希望能给你带来一些借鉴和思考。

资讯 金勇杰 · 2020-02-14 16:20:19
机器学习工程师和数据科学家之间的区别 精选

数据科学家和机器学习工程师是目前行业中最热门的两项工作。在本文中,我将介绍机器学习工程师和数据科学家之间的区别。

资讯 不靠谱的猫 · 2020-03-13 14:13:48
一行代码让性能提升2倍 精选

如果现在向你推荐一款神器,可以实现训练速度翻倍,访存效率翻倍,你心动吗?心动不如行动,来和我一起看看这款神器——基于PaddlePaddle核心框架的自动混合精度技术,简称飞桨 AMP 技术。

资讯 佚名 · 2020-03-13 13:23:42
一个模型击溃12种AI造假,各种GAN与Deepfake都阵亡,已开源 精选

AI造出的假图片恐怕很难再骗过AI了。连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。

资讯 栗子 晓查 · 2020-03-09 09:54:44
让机器像人一样听音乐,Facebook开源Demucs项目 精选

Facebook AI 的研究人员已经开发了一个系统,可以做到这一点——精确度高得惊人。

资讯 张路 · 2020-03-09 10:00:35
WOT2018全球人工智能大会精彩继续:聚焦应用,AI起航

12月1日,WOT2018全球人工智能技术峰会进入第二天。经过昨日基础技术的学习,今天大会的关键词是实践!

资讯 赵立京 · 2018-12-01 16:11:34
Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘

从基本的分词、词袋模型、分布式表示等概念开始,多面深入学习文本挖掘技术的各个方面。

视频 张文彤 · 44515学习 · 2021-04-01 19:30:25
Python数据分析系列视频课程--深度学习

介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法,及其在Keras+Tensorflow环境的实现。

视频 张文彤 · 8873学习 · 2021-04-01 19:30:16
第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)文章目录第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)2.1 二分类(Binary Classification)2.2 逻辑回归(Logistic Regression)2.3 逻辑回归的代价函数(Logistic Regression Cost Function)2.4 梯度下降法(Gradient Descent)2.5 导数(Derivati

博客 wx60962e30e0986 · 712阅读 · 23h前
Google和Facebook为什么不用Docker?

写作本文的起因是我想让修改后的分布式 PyTorch 程序能更快的在 Facebook 的集群上启动。探索过程很有趣,也展示了工业机器学习需要的知识体系。

资讯 王益 · 3天前
RNN,LSTM与GRU

1.语言模型语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为m的词汇序列{w1,…,wm}的联合概率被表示为P(w1,…,wm)。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量,词汇wi的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定,而联合概率P(w1,…,wm)的计算通常只考虑包含n个前缀词的词窗口而非考虑全部的前缀词: P(w1,…,wm)=∏i=1i=mP(wi

博客 wx5d786476cd8b2 · 568阅读 · 1天前
人工智能时代后深度学习的挑战与思考

大数据+大模型+大平台,使得深度学习成为人工智能时代的核心驱动力,从智能驾驶、机器翻译,再到无人超市值守等应用,“智造”背后的深度学习技术及网络模型也在不断的改进与创新。随着研究的不断深入,后深度学习时代已经超越了目前机器学习模型的神经科学观点,学习多层次、多通道组合的这一设计原则更加具有吸引力。深度学习是人工智能的一个重要方向,在未来,它将会不断出现激动人心的理论进展和应用实践,深刻影响我们生活的方方面面。

播客 焦李成 · 1841学习 · 2019-02-28 11:03:37
实时化在搜索推荐排序中的应用实践

O2O外卖场景下,用户需求与行为、商家经营指标等在不同场景、不同天气、不同地域都有比较显著的区别,用传统的离线建模方式去匹配用户和商户时,很可能与实际生产数据产生偏差,模型不能及时反馈线上数据分布的变化。而实时化技术的引入,至少可以从特征和模型两个层面去更实时拟合线上数据,达到更精准分配流量的目的,提升整体用户体验与平台流量效率。本次分享会介绍实时化技术在饿了么搜索推荐业务中的几个应用案例,主要包括实时特征的构建、在线学习模型的迭代过程、算法A/B Test 的实时效果监控与对比等。

播客 刘金 · 1966学习 · 2019-02-26 16:20:48
【Kaggle】鸟叫识别

目录赛题识别声景录音中的鸟叫声文件数据下载地址赛题理解code音频数据转图像切分训练集和验证集训练测试赛题识别声景录音中的鸟叫声 您在本次比赛中面临的挑战是确定哪些鸟类在长录音中调用,因为培训数据是在有意义的不同环境中生成的。这正是科学家试图自动化对鸟类种群的远程监测所面临的确切问题。本次比赛以上一场比赛为基础,增加了来自新地点的声景、更多的鸟类物种、关于测试集录音的更丰富的元数据以及火车集的声景。文件介绍trai...

博客 wx60962e30e0986 · 563阅读 · 22h前
机器人上春晚写书法,书法从业者要失业了吗?

每年的春晚舞台,总少不了各种“黑科技”的运用,2021牛年春晚,有这样一只会写书法的“机器牛”吸引了大家的目光。

资讯 书法学 · 2021-02-18 00:34:49
对话数字化领袖|李洋:领导产业数字化转型升级是数字经济时代CIO的历史重任

2021年3月5日至3月11日,全国两会在北京胜利召开。加快数字化发展、打造数字经济新优势、协同推进数字产业化和产业数字化转型、加快数字社会建设步伐、提高数字政府建设水平、营造良好数字生态……今年两会的政府工作报告中,“数字”成为高频词,为各行各业所热切关注。

博客 samsunglinux · 505阅读 · 2天前
人脸识别再曝安全漏洞,15分钟解锁19款安卓手机,只需打印机、A4纸和眼镜框即可

人脸识别最新漏洞曝光,测试的安卓手机无一幸免!要说之前,拿着照片直接往前置摄像头怼,肯定不能解锁手机。但现在,RealAI团队有了一个办法,只需一副定制的“眼镜”,就可以秒秒钟破解手机的面部识别系统。

资讯 杨净 · 2021-01-31 08:43:17
NumPy之:数据类型对象dtype

简介之前讲到了NumPy中有多种数据类型,每种数据类型都是一个dtype(numpy.dtype )对象。今天我们来详细讲解一下dtype对象。dtype的定义先看下dtype方法的定义:class numpy.dtype(obj, align=False, copy=False)其作用就是将对象obj转成dtype类型的对象。它带了两个可选的参数:align – 是否按照C编译器的结构体输出格式

博客 程序那些事 · 411阅读 · 2021-04-30 09:39:51
日本女性机器人火了,触感跟真人一样,就连“生育”功能都有

我们平时在日常生活中其实也能看到智能机器人的存在,只不过大多数还是和真人有很大的差别。但是日本出现了一种机器人火了,这种机器人触感跟真人一样,就连“生育”功能都有,可以说是功能强大。

资讯 UTV兵鉴 · 2021-04-28 21:30:33
五招促进AI和ML实现自动化测试

在本文中,我们将讨论如何使用AI和ML的智能自动化测试技术,帮助项目团队减少测试工作量,并提高测试的覆盖率。

资讯 陈峻 · 2021-04-25 09:00:00
什么是人工智能芯片?人们需要知道的一切

行业专家指出,许多智能设备和物联网设备都是由某种形式的人工智能(AI)驱动的——无论是语音助理、面部识别摄像头,还是电脑。这些设备需要采用某种技术为它们进行的数据处理提供支持。有些设备需要在云平台的大型数据中心处理数据,而也有一些设备将通过本身的人工智能芯片进行处理。

资讯 李睿 · 2021-01-19 09:00:00
Apple Watch也能检测新冠病毒:可在出现症状前7天发现

目前,针对新冠病毒大多都是采用咽拭子检测核酸检测。而用智能手表检测新冠病毒,估计听起来很神奇吧。

资讯 斌斌 · 2021-01-18 07:08:00
人工智能的12个不为人知的秘密

随着人工智能技术在各行业的应用越来越广泛,IT领导者需要了解如何采用人工智能技术收集商业见解的秘密。

资讯 李睿 · 2021-01-15 09:00:00
算法浅谈——人人皆知却很多人写不对的二分法

1二分法可以说是鼎鼎大名,哪怕是没有学过编程的同学,也许说不上来二分法这个名字,但是对于其中的精髓应该都是有所了解的。不了解的同学也没关系,我一句话就能交代清楚:我们每次将一个集合一分为二,每次舍弃其中一半。早在两千多年前,庄子就搞清楚了二分法的精髓,他说:一尺之棰,日取其半,万世不竭。从这个角度来说,二分法可能是这个世界上最古老的算法之一了。二分法不仅古老,而且在计算机系统当中非常常见,许多系统

博客 wx6087db7ed1cb2 · 451阅读 · 2021-04-28 17:09:36
2020 年深度学习发展大盘点

紧跟近些年的趋势,2020年深度学习依然是发展最快的领域之一,直奔未来工作。其发展是多方面的,而且是多方位的。以下是对今年发展中一些突出亮点的梳理与盘点。

资讯 AI中国 · 2021-01-07 07:09:13
你需要了解的六种神经网络

神经网络如今在人工智能领域中已经变得非常流行,但是很多人对它们仍然缺乏了解。首先,很多人识别不清各种类型的神经网络及其解决的问题,更不用说如何对它们进行区分了。其次,在某种程度上甚至更糟的是,人们在谈论神经网络时通常不加区分地使用“深度学习”这一术语。

资讯 李睿 · 3天前
AI数学基础之:P、NP、NPC问题

简介我们在做组合优化的时候需要去解决各种问题,根据问题的复杂度不同可以分为P、NP、NPC问题等。今天给大家来介绍一下这些问题类型。P问题在计算复杂度理论中,P(也称为PTIME或DTIME)是基本的复杂度类型。 它是指能够使用确定图灵机在多项式时间内解决的所有决策问题。这里我们给一下P的定义,如果一个公式语言L是一个P类型,那么当且仅当存在这样的一个确定图灵机M时成立:对于所有的输入,M都会在多

博客 程序那些事 · 407阅读 · 2021-04-28 09:33:22
人脸识别国家标准制定中:不得强制刷脸、验完应删除

4月23日,《信息安全技术人脸识别数据安全要求》国家标准(以下简称“国标”)的征求意见稿的面向社会公开征求意见。

资讯 宪瑞 · 2021-04-25 07:37:12
给初学者的AIOps指南:基本概念和相关特性

本指南为您提供了AIOps的基本概念和相关特性,方便您选择AIOps供应商,并购置其相关产品,进而达到替代传统IT运营的目的。

资讯 陈峻 · 2021-02-03 09:00:00
25分钟训练机器人学会6个动作,伯克利开发高效机器人操纵框架

这是来自加州大学伯克利分校的一项新研究——高效机器操作框架Framework for Efficient Robotic Manipulation(FERM),专门对机械臂进行高效率操作的算法训练。

资讯 蕾师师 · 2021-01-04 09:18:36
量子计算机、奥数AI……这是2020计算机、数学的重大突破

国外知名科普网站Quanta Magazine,对2020年计算机、数学这两门学科的几项重大突破,进行了盘点。

资讯 蕾师师 · 2021-01-04 08:40:47
除了今日头条,文本推荐还有五大成功应用案例

文本推荐作为推荐系统的一个应用场景,有着成功的商业化落地实践,最为大家熟知的文本推荐系统是今日头条的新闻推荐。然而,文本推荐不仅可以用来进行新闻推荐,也可以用来支持其他产品例如问答推荐。

资讯 汪昊 · 2017-11-06 10:45:13
人工智能如何助力恶性脑瘤的发展预测

随着人工智能的发展, 与人们日常生活息息相关的许多领域都受到人工智能的影响。其中,医疗领域作为人们关注的重点,很早便引入了机器学习来辅助医生进行治疗。

资讯 汪昊 · 2017-10-31 15:02:45
ScaledYOLOv4实践:手把手教物体检测——ScaleYOLOv4-large

摘要YOLOv4-large是专为云端GPU而设计的一种架构,主要目的在于获得更好的目标检测精度。作者基于前述分析设计了一个全尺寸的YOLOv4-P5并扩展得到了YOLOv4-P6和YOLOv4-P7。其对应的网络结构示意图见下图。作者通过实验发现:YOLOv4-P6(宽度缩放因子1)可以达到30fps的实时处理性能;YOLOv4-P7(宽度缩放因子1.25)可以达到15fps的处理速度。代码:h

博客 wx60962e30e0986 · 300阅读 · 22h前
YoloV5实战:手把手教物体检测——YoloV5

摘要YOLOV5严格意义上说并不是YOLO的第五个版本,因为它并没有得到YOLO之父Joe Redmon的认可,但是给出的测试数据总体表现还是不错。详细数据如下: YOLOv5并不是一个单独的模型,而是一个模型家族,包括了YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x、YOLOv5x+TTA,这点有点儿像EfficientDet。由于没有找到V5的论文,我们也只能从代码去学习它。总

博客 wx60962e30e0986 · 288阅读 · 23h前
构建机器学习模型时要避免的6个错误

近年来,机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但构建机器学习模型不是一件简单的事情,在构建机器学习模型时,我们应该避免以下6个错误。

资讯 快快网络 · 2021-04-29 15:29:52
2021年值得考虑的15种数据科学工具

下面是15种顶级数据科学工具,这些工具可能会在分析过程中为你提供帮助,这些工具按字母顺序排列,我们会详细说明它们的功能和特点-以及潜在的局限性。

资讯 邹铮 · 2021-04-26 08:28:55
2021百万年薪AI职位趋势:数据科学、Python、自动驾驶、AIOps你关注了么?

如果2021年的你想进行一些职位调整,或正在瞻望新的发展机遇,不妨一看。

资讯 新智元 · 2020-12-29 15:11:26
同样是保存模型,model.save()和model. save_weights ()有何区别

model.save()保存了模型的图结构和模型的参数,保存模型的后缀是.hdf5。model. save_weights ()只保存了模型的参数,并没有保存模型的图结构,保存模型的后缀使用.h5。所以使用save_weights保存的模型比使用save() 保存的模型的大小要小。同时加载模型时的方法也不同。model.save()保存了模型的图结构,直接使用load_model()方法就可加载模

博客 wx60962e30e0986 · 280阅读 · 23h前
深度学习视觉范例,证件照一键换底秒换背景的实现

同时上传多个证件照,选项不同背景色,上传的同时即实现换底色,如兰、红、白背景底色,然后下载到本地。该功能完全替代人工只需几下按钮即可完成任务。说明人工智能手段可以很好解决视觉领域的复杂任务。

博客 mb6044966e76493 · 254阅读 · 2021-05-03 14:53:19
BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe解决方法

将torch.utils.data.DataLoader中的num_workers改为0

博客 wx60962e30e0986 · 232阅读 · 22h前
你的「在看」有人看,清华研究者从微信「看一看」发现了这些规律

该研究还提出了一个预测模型,预测准确率相比其他方法有所提升。目前,该论文已发表在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(TKDE) 期刊上。

资讯 佚名 · 2天前
比seq2seq模型快90倍!Google推出全新文本编辑模型FELIX

近日,谷歌AI团队新作带来了全新模型FELIX,这是一个快速灵活的文本编辑系统,与seq2seq方法相比,速度提高了90倍。

资讯 佚名 · 2天前
仅需2张图,AI便可生成完整运动过程

仅仅根据两张图片,AI处理了一下,便能生成整个运动过程。

资讯 金磊 · 3天前
系统调研160篇文献,领域泛化首篇综述问世,已被IJCAI 2021接收

在这篇文章中,中国科学院大学计算机应用技术博士、微软亚洲研究院研究员王晋东介绍了 DG(领域泛化)领域的第一篇综述论文。

资讯 王晋东 · 2021-04-30 09:55:34
AI化身监工,上班还能摸鱼吗?

上班族这群“时间管理大师们”往往能在上班的时间中挤出一半的时间来摸鱼:在距离上班时间的最后一分钟打卡,午饭时间未到就打开各大外卖APP,工作思路受阻就去洗手间美其名曰获取灵感,在领导视察时能够熟练操作ALT+Tab快捷键切换界面,在0.1s内切换工作状态。

资讯 人民数字FINTECH · 2020-12-17 10:52:31
智能设计四驾马车驱动下的苏宁木牛创意分享

苏宁木牛是苏宁人工智能研发中心设计的一款智能设计产品,木牛取自三国诸葛亮发明的运输工具,意在提升设计师的工作效率。

资讯 苏宁科技集团人工智能研发中心 杨现、刘永辉 · 2020-12-16 10:01:32
连视频聊天都能换脸造假?深扒可怕的AI换脸软件

时至今日,用AI换脸制造假视频,已经不是什么新闻。视频AI换脸大大降低了制造假视频的难度,网络上甚至出现了大量使用女明星换脸的色情视频,这不得不让人忧心AI换脸在违法犯罪领域的潜力。

资讯 Aimo · 1天前
从“几何深度学习”看深度学习江湖的统一

通过对称性和的变换,可以提炼出覆盖CNNs, GNNs, LSTMs, Transformers, DeepSets, mesh CNN等一切你所需构建的架构吗?

资讯 水木番 · 3天前
这年头连人用脑机接口信号都能无线传输了,瘫痪者可在家轻松上网

无线将脑机接口带出实验环境,让使用者真正在日常生活中使用意念控制。

资讯 梦晨 · 3天前
新的人工神经元设备可以使用极少能量运行神经网络计算

加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种新的人工神经元装置,训练神经网络来执行任务。

资讯 佚名 · 2021-04-29 08:50:39
Flink学习指南

Flink好的学习资源https://github.com/flink-china/flink-training-course

博客 wx5b58976cc0a6f · 310阅读 · 2021-04-26 00:39:02
腾讯阿里字节等11家企业被约谈!国家出手,剑指语音社交和Deepfake技术

2021 年 3 月 18 日,小米、快手、字节跳动、鲸准数服、云账户、映客、喜马拉雅、阿里巴巴、网易云音乐、腾讯、去演等 11 家企业被约谈。

资讯 肖漫 · 2021-03-19 09:47:22
写代码效率不高?放过Ctrl C 和 V,让AI来帮你写代码吧

做为程序员,不知道你有没有想像过,如果某天,不再需要面向Google、Stackoverflow编程,不再需要Ctrl + C 和 Ctrl + V,你在IDE里敲出某个编程语言的关键词时,像导航一样,下一步的代码就已经展现出来;

资讯 侯树成 · 2020-12-04 07:49:54
怎么下载考拉海购商品图片,考拉海购商品原图下载工具

作为一家主营跨界业务的电商平台,考拉海购上有着丰富的海外商品资源,无论是这些商品的图片抑或其他信息资源,对我们都是有着十分重要的利用价值,可我们想要获取这些图片信息却也不是那么的容易,因此我们可以使用固乔电商图片助手来获取考拉海购上的这些海外商品图片资源。需要用到的工具:固乔电商图片助手一台电脑操作步骤:要想获取这件商品的图片资源,那么首先还是要将包含该商品的网址链接给复制下来。随后我们就能够将这

博客 mb6086a5a43bbfd · 174阅读 · 20h前
2020,算法话题进入主流视野的一年

算法的形成主要包括两个部分:训练数据的收集和算法的设计训练应用。本文总结了关于这两大部分的2020年大事件,并采访了三位相关领域的专家和从业者,看看他们是如何理解算法对我们生活产生的影响。

资讯 邹熳云 王亚赛 刘畅 · 3天前
AI模型新革命来了?大脑记忆是旋转的?过去未来竟是「正交」空间

人脑是怎么区分过去和现在的记忆的呢?最近科研人员发现人脑是通过「旋转」正交来防止记忆冲突,这会是最终答案吗?

资讯 佚名 · 3天前
ValueError:GraphDef cannot be larger than 2GB.解决办法

在使用TensorFlow 1.X版本的estimator的时候经常会碰到类似于 的报错信息,可能的原因是数据太大无法写入graph。 一般来说,常见的数据构建方法如下: TensorFlow在读取数据的时候会将数据也写入Graph,所以当数据量很大的时候会碰到这种情况,之前做实验在多GPU的时候也

博客 wx608bc9b03aa39 · 170阅读 · 2021-05-01 22:30:29
如何在10分钟内创建一个多语言聊天机器人

聊天机器人是一种可以自动地与人类进行对话并简化组织与客户业务互动的工具。聊天机器人可以通过语音或书面语言理解并响应人类提出的问题。它可以用于自动解答常见问题、捕获潜在客户、客户虚拟助理以及其他任务。

资讯 李睿 · 2021-04-21 09:00:00
今年春运不一般,科技护航成关键

又到一年春运时,但今年显然与往常有所不同。作为常态化疫情防控下的第一个春运,今年我国所面临的挑战不小。

资讯 林中易木 · 2021-01-21 11:31:16
什么是边缘人工智能和边缘计算?

边缘人工智能(Edge AI)是人工智能领域引人注目的新领域之一,其目的是让用户运行人工智能流程而不必担心隐私或数据传输较慢带来的影响。边缘人工智能可以使人工智能技术得到更广泛的应用,使智能设备在无需接入云平台的情况下对输入做出快速反应。

资讯 李睿 · 2020-11-30 08:00:00
2020-2021的这些Sophon 高光时刻,你见证了哪些?

作者:智子AI “实鼠不易”的2020终于临近尾声!后疫情时代里,在抗疫前线有“大白”帮我们冲锋陷阵,而抗疫后方有AI给我们鼎立相助!在这不平凡的一年里,Sophon不仅完成了追寻新冠病毒“行...

博客 星环科技 · 123阅读 · 1天前
自动驾驶的安全风险来自于哪里?

最近我们的自动驾驶首发刷屏,ADS终于不是什么神秘组织了。今天回头看,这是锤炼一个创新产品的及其痛苦但又必须经历的过程。

资讯 佘晓丽 · 1天前
人工智能寒冬又到?美国教授arxiv发文批判AI,遭Reddit网友狂喷

人工智能又被批评了?美国教授arxiv发文批评AI有四个误区,却不料遭reddit网友炮轰炒冷饭。

资讯 佚名 · 1天前
自动驾驶出租车竞争激烈,国内百度占得先机!

自动驾驶喊了那么久,啥时候才能真正的到人们面前?近年来,不少企业相继给出了相同答案。

资讯 林中易木 · 2天前
人工干预如何提高模型性能?看这文就够了

下面我先从使用机器学习模型来推理系统入手,再展开人工干预的推理循环的技术介绍。

资讯 AI科技大本营 · 2天前
谷歌大脑最新操作玩“复古”:不用卷积注意力,图像分类接近SOTA

这个架构名为MLP-Mixer,采用两种不同类型的MLP层,可以看做是一个特殊的CNN,使用 1×1卷积进行通道混合(按位操作),同时全感受野和参数共享的的单通道深度卷积进行字符混合(跨位操作)。

资讯 佚名 · 2天前
企业如何布局人工智能并从中获取价值

人工智能很快就会改变我们的日常生活方式。各大公司是否已经准备好从即将来临的创新浪潮中获取价值?

资讯 Gaurav Batra · 3天前
算力提升、架构变革、5G赋能,人工智能芯片未来5-10年迎来重大机遇期

  AI赋能新药研发、边缘计算加速物联网智能、端侧芯片让芯片算力更强大……日前,主题为“智芯赋能·与AI同行”的2021 AI芯片+大数据国际高峰论坛在上海举行。  上海市集成电路行业协会常务副会长雷海波在致辞中表示,当前,全球集成电路产业正处于深度调整的关键时期,主要国家和地区都把加快发展集成电路产业作为抢占新兴产业的战略制高点,投入了大量的创新要素和创新资源。AI芯片+大数据是强化对产业链上

博客 mb60509588673af · 125阅读 · 2021-05-04 10:01:47
机器学习路线(转)

从图开始 我相信这张图很多人看过,作者是Swami Chandrasekran,点击图片可以放大这里要说的,是在MOOC中,怎么尽力完成这张图。也就是说有哪些MOOC和其中知识相关,让你通过上课的手段,逐渐接近成为一个数据科学家。  Fundamentals 基础 基础部分,主要是数学基础其中矩阵,线性代数的只是可以学习课程 Coding the Matrix 布朗大学 其中Hash的概念,二叉树

博客 wx608bc9b03aa39 · 136阅读 · 2021-05-01 21:10:18
Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式)

1. 内容概要 Multivariate Linear Regression(多元线性回归) 多元特征 多元变量的梯度下降 特征缩放 Computing Parameters Analytically 正规公式(Normal Equation ) 正规公式非可逆性(Normal Equation N

博客 wx608bc9b03aa39 · 144阅读 · 2021-04-30 21:14:50
DNA机器人进化!几分钟造出复杂结构纳米设备,进入你的身体执行任务

最近,科学家通过设计一种独特的工具,朝着科幻片的场景迈出了重要的一步,该工具可以在短短的时间内生产出更为复杂的DNA机器人和纳米设备。

资讯 大数据文摘 · 2021-04-30 13:45:54
读深度学习《深度学习简介》

1.深度学习是什么?通常应用程序并不需要收集真实世界中的数据,也不需要系统地提取这些数据特征,只要有充足的时间,我们的常识与编程技巧足够让我们完成任务,比如你写一个邮箱系统,或者写一个微波炉程序。但有时候不仅仅只有编程技巧所能搞定的,比如判断一张图片中有没有猫的程序,先简化该问题,假设所有图像的高度和宽度都是400像素大小,一个像素点由红绿蓝3个值构成,那么一张图像就由近50w个数值表示(400*

博客 qingkechina · 177阅读 · 2021-04-29 10:55:32
进行三万多次地震训练后,他们发现了快速预测震动强度的新方法

用来训练DeepShake网络的地震数据是来自于2019年加州Ridgecrest序列的地震记录。

资讯 大数据文摘 · 2021-04-28 14:35:55
图像分割算法实战(深度学习)

点击下载——图像分割算法实战(深度学习)提取码: tnk3课程概述深度学习图像分割课程旨在帮助同学们快速掌握分割领域经典算法原理及其实例应用。通俗讲解当下主流分割算法及其改进版本网络架构,通过源码详细演示网络建模流程及其应用方法。所有案例均基于真实数据集与实际任务展开,基于PyTorch框架完成全部项目内容。整体风格通俗易懂,全程实战解读各大分割算法及其应用实例。课程目录:第1章 图像分割及其损失

博客 张晓动 · 196阅读 · 2021-04-28 11:12:45
新冠疫苗生产靠AI?看强生、普华永道玩转AI的秘密

对于业务转型而言,在企业中建立正规流程以尝试小规模人工智能,并在整个企业中传递相关经验至关重要。

资讯 计算机世界 · 2021-04-28 10:01:20
[白话解析] 用水浒传为例学习条件随机场

本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释条件随机场。并且用水浒传为例学习。并且从名著中找了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。

博客 罗西的思考 · 241阅读 · 2021-04-26 11:44:10
为什么说微软收购Nuance公司是一件大事

这是微软公司自从以260亿美元收购LinkedIn公司以来最大的一笔收购交易,它充分说明了微软公司在人工智能方面的发展战略。

资讯 Ben Dickson · 2021-04-20 10:06:57
在电子商务中有效使用人工智能的十种方法

“人工智能”如今已经成为一个流行术语,并被广泛使用。但是,在其宣传和炒作的背后,却有某些提供强大功能的技术奇迹,尤其是对于B2C企业而言。从本质上来说,人工智能属于计算机科学领域,它教会计算机如何解释数据并从中获得答案。

资讯 李睿 · 2021-03-19 09:00:00
斯坦福大学:人工智能本科 4 年课程清单

最近,一位在行业内工作了几年的斯坦福人工智能毕业的专业人士为自己的人工智能和机器学习的职业生涯,设计一个完整的 4 年制人工智能本科学位基础课程。

资讯 猿妹 · 2021-03-18 11:30:15
人工智能和机器学习之间的区别,你真的清楚吗?

最近,一份关于那些声称在其产品和服务上使用人工智能[29] [30]的公司滥用人工智能的报告发布。

资讯 AI研习社-译站 · 2021-01-22 10:27:28
深度学习与Tensorflow2实战

深度学习与Tensorflow2实战深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。课程共27章,171节章节1ten

博客 卡夫吉诺 · 1033阅读 · 2020-11-24 10:25:55
另辟蹊径:聊聊DFL3小样本深度学习(一)

DFL3是LAXCUS AI团队跳出目前主流人工智能技术框架,另辟蹊径研发的一套人工智能基础模型。早期版本用于LAXCUS集群操作系统的网络流量控制、负载平衡、资源管理、任务分配,DFL3正在路上...... ...

博客 mb607022e25a607 · 19阅读 · 17h前
快速上手最流行的深度学习框架TensorFlow

深度学习是近年来人工智能领域最火的一项技术。TensorFlow 凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性等特点,成为目前最流行的深度学习框架。 目前,阿里、腾讯、京东、小米等国内知名互联网企业以及 Airbnb、Dropbox 等硅谷明星公司,都在生产环境中大规模地使用 ...

博客 mb607022e25a607 · 24阅读 · 17h前
深度学习与PyTorch | PyTorch完成基础的模型 | 07

Pytorch完成模型常用API 在前一部分,我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新。 在pytorch中预设了一些更加灵活的简单对象,让我们来构造模型,定义损失,优化损失等。 下面我们就来学习这些pytorch中常用的API。 nn.Module nn.Module 是 to ...

博客 mb607022e25a607 · 28阅读 · 17h前
深度学习与PyTorch | PyTorch中的数据加载 | 08

模型中使用数据加载器的目的 在前面的线性回归模型中,我们使用的数据很少,所以直接把全部数据放到模型中去使用。 但是在深度学习中,数据量通常是非常多的,非常大的,如此大量的数据,不可能一次性的在模型中进行向前计算和反向传播。我们经常会对整个数据进行随机的打乱顺序,把数据处理成一个个的batch,同时还 ...

博客 mb607022e25a607 · 24阅读 · 17h前
深度学习--GAN学习笔记

GAN 学习笔记 生成模型 WGAN Blog GAN 推荐学习网站 生成模型 什么是生成模型? GMM: 用来做聚类,(非监督学习) NB(朴素贝叶斯):(监督学习,可以用来做垃圾邮件分类) Logistics 回归是生成模型吗?No! 生成模型与解决的任务之间没有必然的联系,关注的是样本本身。对 ...

博客 mb607022e25a607 · 26阅读 · 17h前
深度学习 – 微积分、信息论 - 基本概念

微积分 导数:当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时,函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在,a即为在x0处的导数,记作f'(x0)或df(x0)/dx。其图像表示为如下: 类似的概念还有:二维空间中的“切线”。 偏导数:当需要让其他变量不变,只 ...

博客 mb607022e25a607 · 25阅读 · 17h前
写给程序员的机器学习入门 (十四) - 对抗生成网络 如何造假脸

这篇文章将会教你怎样用机器学习来伪造假数据,题材还是人脸,以下六张人脸里面,有两张是假的,猜猜是哪两张????? 生成假人脸使用的网络是对抗生成网络 (GAN - Generative adversarial network),这个网络与之前介绍的比起来相当特殊,虽然看起来不算复杂,但训练起来极其困难, ...

博客 mb607022e25a607 · 29阅读 · 17h前
全文翻译【Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Netw】

目录Abstract1. Introduction2、Related work2.1 Real-time object detection2.2.Model scaling3、Principles of model scaling3.1 General principle of model scaling3.2.Scaling

博客 wx60962e30e0986 · 17阅读 · 22h前
霸榜多个CV任务,开源仅两天,微软分层ViT模型收获近2k star

屠榜各大 CV 任务的微软 Swin Transformer,近日开源了代码和预训练模型。自 2017 年 6 月谷歌提出 Transformer 以来,它便逐渐成为了自然语言处理领域的主流模型。最近一段时间,Transformer 更是开启了自己的跨界之旅,开始在计算机视觉领域大展身手,涌现出了多个基于 Transformer 的新模型,如谷歌用于图像分类的 ViT 以及复旦、牛津、腾讯等机构的 SETR 等。由此,「Transformer 是万能的吗?」也一度成为机器学习社区的热门话题。不久.

博客 wx60962e30e0986 · 83阅读 · 22h前
压缩版styleGAN,合成高保真图像,参数更少、计算复杂度更低

一个名为 MobileStyleGAN 的新架构大大减少了基于样式 GAN 的参数量,降低了计算复杂度。近年来在生成图像建模中,生成对抗网络(GAN)的应用越来越多。基于样式(style-based)的 GAN 可以生成不同层次的细节,大到头部形状、小到眼睛颜色,它在高保真图像合成方面实现了 SOTA,但其生成过程的计算复杂度却非常高,难以应用于智能手机等移动设备。近日,一项专注于基于样式的生成模型的性能优化的研究引发了大家的关注。该研究分析了 StyleGAN2 中最困难的计算部分,并对生成器.

博客 wx60962e30e0986 · 26阅读 · 22h前
超强通道注意力模块ECANet

CVPR2020论文阅读——超强通道注意力模块ECANet!论文地址:https://arxiv.org/abs/1910.03151 摘要最近,通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络(CNN)的性能方面具有巨大潜力。然而,大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现更好的性能,这不可避免地会增加模型的复杂性。 为了克服性能和复杂性折衷之间的矛盾,本文提出了一种有效的信道注意(ECA)模块,该模块仅包含少量参数,同时带来明显的性能提升。 通过剖析SENet中的通道注意模块,我们从经验.

博客 wx60962e30e0986 · 81阅读 · 22h前
时隔两年,EfficientNet v2来了!Quoc Le说:它更快、更小、更强

谷歌在EfficientNet的基础上,引入了Fused-MBConv到搜索空间中;同时为渐进式学习引入了自适应正则强度调整机制,组合得到了EfficientNetV2,它在多个基准数据集上取得了SOTA性能,且训练速度更快。paper: https://arxiv.org/abs/2104.00298code: https://github.com/google/automl/efficientnetv2本文是谷歌的MingxingTan与Quov V.Le对EfficientNet的一

博客 wx60962e30e0986 · 30阅读 · 22h前
2021广东工业智造创新大赛—智能算法赛总结(一)

赛题一、赛题背景佛山作为国内最大的瓷砖生产制造基地之一,拥有众多瓷砖厂家和品牌。经前期调研,瓷砖生产环节一般(不同类型砖工艺不一样,这里以抛釉砖为例)经过原材料混合研磨、脱水、压胚、喷墨印花、淋釉、烧制、抛光,最后进行质量检测和包装。得益于产业自动化的发展,目前生产环节已基本实现无人化。而质量检测环节仍大量依赖人工完成。一般来说,一条产线需要配2~6名质检工,长时间在高光下观察瓷砖表面寻找瑕疵。这样导致质检效率低下、质检质量层次不齐且成本居高不下。瓷砖表检是瓷砖行业生产和质量管理的重要环节,也是困扰

博客 wx60962e30e0986 · 71阅读 · 22h前
OSError: image file is truncated (12 bytes not processed) Premature end of JPEG file

from PIL import ImageFileImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

博客 wx60962e30e0986 · 120阅读 · 22h前
No module named ‘graphviz‘

执行命令:conda install graphvizconda install python-graphviz

博客 wx60962e30e0986 · 65阅读 · 22h前
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve的解决方法

遇到使用Conda出现:Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve的问题。解决方法如下:首先执行再shell里面执行conda update,然后就会出现如下指令。然后执行命令:conda update --prefix D:\ProgramData\Anaconda3 an

博客 wx60962e30e0986 · 57阅读 · 22h前
has no attribute ‘swish‘

原因:tensorflow的版本太旧了,升级到2.3以上就没有问题。

博客 wx60962e30e0986 · 63阅读 · 22h前
CountVectorizer与TfidfVectorizer的区别

CountVectorizer+TfidfTransformer组合使用CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵,它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数,通过get_feature_names()可获得所有文本的关键词,通过toarray()可看到词频矩阵的结果。TfidfTransformer用于统计vectorizer中每个词语的TFIDF值。TfidfVectorizer将原始文档的集合转化为tf-idf特性的矩阵,相当于CountVectoriz

博客 wx60962e30e0986 · 65阅读 · 22h前
注意力机制在CNN中使用总结

摘要计算机视觉(computer vision)中的注意力机制(attention)的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。注意力机制按照关注的域来分:空间域(spatial domain) 通道域(channel domain) 层域(layer domain) 混合域(mixed domain) 时间域(time domain):还有另一种比较特殊的强注意力实现的注

博客 wx60962e30e0986 · 73阅读 · 22h前
安徽京准:基于人工智能的微表情识别技术

安徽京准:基于人工智能的微表情识别技术 安徽京准:基于人工智能的微表情识别技术 摘要: 应对重大突发事件的能力是一个城市现代化程度的重要标志。自911 事件以后,各个国家更加迫切需要行之有效的社会安全风险预警。目前我国正进入“突发公共事件的高发期”和“社会高风险期”。如何利用科技手段应对“两高”,是 ...

博客 mb607022e25a607 · 33阅读 · 22h前
ConvTranspose2d(逆卷积)的原理和计算ConvTranspose2d原理,深度网络如何进行上采样?

 原理解释什么是逆卷积,先得明白什么是卷积。 先说卷积:对于一个图片A,设定它的高度和宽度分别为Height,Width,通道数为Channels。 然后我们用卷积核(kernel * kernel)去做卷积,(这里设定卷积核为正方形,实际长方形也可以类推,相信我,不会很难),步长为stride(同样的,不区分高宽方向),做padding。卷积后得到B。重复上面的话就是利用一个卷积操作将A变成B。

博客 wx60962e30e0986 · 56阅读 · 22h前
将8位的tif图片改为png图片

#将8位的tif图片改为png图片 import os  # os:操作系统相关的信息模块 data_base_dir="img" listname=os.listdir(data_base_dir) print(listname) from PIL import Image Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None for name in listname:    ss=nam

博客 wx60962e30e0986 · 67阅读 · 22h前
五个维度比较四种芯片在AI上的表现

目录说明CPUGPUASICFPGA说明本文参考:https://mp.weixin.qq.com/s/i7g9ApGi2Z8H9xI4JvqO6w,这边篇文章对常用的AI芯片做了比较客观的分析,我截取了部分内容,以便收藏备用。最常见的四种芯片是CPU、GPU、ASIC、FPGA。五个维度是算力也就是芯片的性能、灵活性、同构性、成本和功耗。

博客 wx60962e30e0986 · 71阅读 · 22h前
AI插画师:生成对抗网络

      生成对抗网络(Generative Adversarial Net,GAN)是近年来深度学习中一个十分热门的方向,卷积网络之父、深度学习元老级人物LeCun Yan就曾说过“GAN is the most interesting idea in the last 10 years in machine learning”。尤其是近两年,GAN的论文呈现井喷的趋势,GitHub上有人收集

博客 wx60962e30e0986 · 67阅读 · 22h前
关于Onehot编码的总结

什么情况下使用onehot对于定类类型的数据,建议使用one-hot encoding。定类类型就是纯分类,不排序,没有逻辑关系。比如性别分男和女,男女不存在任何逻辑关系,我们不能说男就比女好,或者相反。再者,中国各省市分类也可以用独热编码,同样各省不存在逻辑关系,这时候使用one-hot encoding会合适些。但注意,一般会舍去一个变量,比如男的对立面肯定是女,那么女就是重复信息,所以保留其中一个变量即可。对于定序类型的数据,建议使用label encoding。定序类型也是分类,但有排序逻...

博客 wx60962e30e0986 · 73阅读 · 22h前
如何发现「将死」的ReLu?可视化工具TensorBoard助你一臂之力

深度学习模型训练中会出现各种各样的问题,比如梯度消失、梯度爆炸,以及 Dying ReLU。那么如何及时发现这些问题并找出解决方案呢?本文以 Dying ReLU 问题为例,介绍了如何使用可视化工具 TensorBoard 发现该问题,并提供了不同解决思路。 本文介绍了如何利用可视化工具 TensorBoard 发现「Dying ReLU 问题」。什么是 ReLU?ReLU 即修正线性单元(Rec

博客 wx60962e30e0986 · 68阅读 · 22h前
多标签分类算法详解及实践(Keras)

多标签分类multi-label classification problem:多标签分类(或者叫多标记分类),是指一个样本的标签数量不止一个,即一个样本对应多个标签。如何使用多标签分类在预测多标签分类问题时,假设隐藏层的输出是[-1.0, 5.0, -0.5, 5.0, -0.5 ],如果用softmax函数的话,那么输出为:z = np.array([-1.0, 5.0, -0.5, 5.0, -0.5])print(Softmax_sim(z))# 输出为[ 0.00123281.

博客 wx60962e30e0986 · 59阅读 · 23h前
网络应用与技术阶段测试

阶段性测试,检测所学习的内容

下载 mb5c3deabb823ec · 2936阅读 · 2019-05-07 18:57:23
2018年上半年网络工程师上午真题及答案解析

2018年上半年(5月份)软考 网络工程师上午真题及答案解析,全网最清晰,答案最正确的真题资料。小任老师出品,必属精品。

下载 wrng · 7110阅读 · 2018-05-27 16:21:18
用Python写网络爬虫

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下载 qq58b627927b2f2 · 4591阅读 · 2017-09-06 13:14:00
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下载 wrng · 4371阅读 · 2017-06-07 22:38:46
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下载 bugman · 4011阅读 · 2015-06-26 13:36:19
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下载 咖啡 · 5075阅读 · 2015-04-29 15:29:16
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