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学习算法
《环球时报》:“AI军备竞赛”,中国别掉以轻心

【新智元导读】中国的人工智能已经上升为国家战略,迎来了黄金发展期。但国内人工智能领域知名专家、新智元创始人杨静提醒,在目前的大好形势下,应该持续保持将相当比例的研发经费投入到对AI算法等源头技术的持续攻关中去。本文原载于2018年3月7日《环球时报》,作者刘扬。
近年来人工智能(AI)在中国发展迅猛...
日期:03月20日 作者:
【看图识算法】这是你见过最简单的 “算法说明书”
【2018新智元AI技术峰会倒计时 11天】
顶级科学家汇聚一堂,大会门票销售火爆,仅剩 150 席火热抢购
2018 年 3 月 29 日,北京举办的 2018 年中国 AI 开年盛典——新智元产业 · 跃迁 AI 技术峰会,邀请了微软技术院士、微软语音、自然语言和机器翻译团队负责人黄学东博士,解析机器翻译最新突破和人机交互未来趋势!想近距离交流互动?点击文末...
日期:03月20日 作者:
Google 开源机器学习算法 在家也能搜寻系外行星
去年12月,美国宇航局宣布,开普勒(Kepler)太空望远镜的数据中隐藏着两颗新的系外行星。然而,这两颗新行星并没有被人类发现。相反,外行星狩猎神经网络(hunting neural network一种松散地模仿人类大脑的机器学习算法)在开普勒数据中通过一种微妙的模式来发现行星,而这几乎不可能被人看到。
日期:03月15日 作者:
机器学习如何毫不费力测骨龄?北美放射学会机器学习挑战大赛获胜算法分享
Mark Cicero 和 Alexander Bilbily的团队赢得了2017年北美放射学会举办的机器学习挑战赛,该比赛旨在通过机器学习对儿童手部X光片进行诊断来判断儿童骨龄,该篇博文回顾了他们是如何优化算法夺得比赛冠军的。
日期:03月15日 作者:
算法和人生选择:如何给洗好的袜子排序呢?
大数据文摘作品 作者:Andy 主播:段天霖
在美国的计算机程序及代码问答平台Stack Overflow上,有这样一个神级问题,它在2013年被提出之后,就引发了上千人总计万字以上的激烈讨论:如何在洗完衣服后把洗衣机里10双不同花色甚至大小的袜子精准并高效地匹配起来呢?
其实小到一双袜子,大到整个人类社会,排序都是无处不在的:当你打开微信,聊天信息是由最新时间...
日期:03月15日 作者:
计算机如何感知大数据——聚类算法
看看下面这张图片。这是一个不同形状大小的昆虫的集合。花点时间按照相似程度将它们分成几组。
日期:03月13日 作者:
不要用Java的语法思维来写Kotlin
写了多年的Java,直到看到Kotlin,原来代码可以如此优雅!
日期:03月12日 作者:
ArXiv最受欢迎开源深度学习框架榜单:TensorFlow第一,PyTorch第四
早鸟票已经售罄,现正式进入全额票阶段。 即将于北京举办的2018年中国AI开年盛典——2018新智元AI技术峰会上,我们邀请到了德国总理默克尔的科学顾问、诺贝尔奖唯一计算机领域评委、工业4.0教父、世界顶级自然语言处理专家Wolfgang Wahlste教授。Wahlster教授将亲临329峰会现场分享欧洲对人工智能科技发展和AI产业化的思考。想现场一睹诺奖评委的风采,点击文末阅...
日期:03月09日 作者:
Fenchel-Lengendre Duality观点下的优化算法们
Fenchel-Lengendre Duality观点下的优化算法们(I):前言
日期:03月07日 作者:
Web安全学习:如何自我定位与制定学习计划
一 简介
通过本篇文章,您可以了解一个web安全从业人员所具备的大致知识面,同时我也制定了一个循序渐进的学习计划,用以帮您找准自己的定位,并可以自己制定适合自己的学习计划。 二 关键词
以不求甚解的方式去看书,基于兴趣选择优先学习点,培养一个星期看完一本书的能力。 三 塔形的知识面
在我看来,人类的知识都是具有阶梯式、层级式的特点,如果不了...
日期:03月07日 作者:
浅谈推进全站 Https 项目-工程篇
Https 在 Http 的基础上增加了SSL/TLS加密,提供了更加安全的传输协议。俨然已经属于各大网站的标配。有赞作为一个 Sass 平台,涉及到用户的商品,交易,支付等关键性流程。支持全站 Https,提高网站安全是我们的基础保障。本文关注的事情包括: 了解Https基础原理,切换 Https 需要切换的内容,如何监控和实际操作,以及遇到的一些难点。 一、基本原理
日期:03月06日 作者:
数据分析——2018年企业不可缺少的能力
去年,可谓是新科技术快速发展的一年,世界上大多数国家都沉浸在诸如人工智能、机器学习、物联网和自动化等新技术的演进中。尽管这些技术被证明是促进业务增长的催化剂,但许多小企业领导人却决定将大部分投资集中在数据分析上。
日期:03月06日 作者:
5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法
作者:George Seif 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源
日期:03月06日 作者:
利用TensorFlow对复杂目标进行强化学习
强化学习(RL)是关于训练智能体来完成一些任务。一般认为这能够达成某个目标,例如,我们可能想要训练机器人来打开一扇门。强化学习可以作为一个框架,允许机器人用试错的方法来学习打开门。但是,如果我们更感兴趣的是让智能体不仅只是解决一个目标,而是一个可能随时间变化的目标集合,又会怎么样呢?
日期:03月05日 作者:
每个数据科学家都应该知道的六个概率分布
假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而没有包含对应的学生。
日期:03月05日 作者: