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  • 从样本处理到决策模型,如何用NLP识别盗版资源?

    如何将人工智能技术运用到盗版监测中?

    NLP
    2020.03.12 0
  • 端侧智能存算一体芯片的需求、现状与挑战

    近年来以数据为中心的新型计算架构 ,例如存算一体芯片技术 ,受到人们的广泛关注 ,尤其在端侧智能场景。但是 ,基于端侧设备在资源 、时延、成本、功耗等诸多因素的考虑 ,业界对存算一体芯片提出了苛刻的要求。因此, 存算一体介质与计算范式尤为重要。同时,器件—芯片—算法—应用跨层协同对存算一体芯片的产业化应用与生态构建非常关键。概述了端侧智能存算一体芯片的需求 、现状 、主流方向 、应用前景与挑战等。

    2020.03.03 0
  • 2019,不可错过的NLP“高光时刻”

    对自然语音处理(NLP)领域而言,2019年是令人印象深刻的一年,本文将回顾2019年NLP和机器学习领域的重要事件。内容 主要集中于 NLP 领域,但也会包括一些与 AI 有关的有趣故事,包括新发布模型、工程成果、年度报告以及学习资源等。

  • 300多局点,数据接入量超过2TB/S,华为用AI优化数据中台 | BDTC 2019

    数据中台承载着华为的运营商大数据分析业务,在全球建有300多个局点,单局点最大1000+服务器,数据接入量超过2TB/S。数据中台应用spark支持批计算任务,使用yarn做spark的资源管理器。yarn虽然提供了配置参数接口,但是各局点的应用数据对容器的规格、数量有不同的需求,依赖专家配置费时、费力,且不一定最优。因此,提出应用强化学习算法,针对不同业务,学习、尝试,并最终选择spark运行时的最佳参数。该方法不仅可以用作spark运行时的最佳参数选择,对于其它需要配置运行时参数的系统仍然适用。

    2020.01.07 0
  • 平安科技智能认知的“中台战事”

    平安科技也在构建AI智能认知中台来实现业务衔接,与其他中台所不同的是,它不仅是一个能力中台,也是一个战略中台。作为能力平台,平安智能认知中台向下作为整合者融合AI技术能力,向上作为方案提供者赋能业务,上下资源的整合即体现出中台的价值。作为战略中台,不仅要实现AI技术的可落地方案,更要实现能力的复用,通过“业务场景复制”来进行业务扩张,取得规模化效应。总体而言,平安智能认知中台并非只是面向能力领域,而是基于AI能力领域面向业务输出价值。

    2020.01.02 0
  • 用了这个方法,两周没变过的模型精度居然提升了(附资源)

    知识蒸馏是一种模型压缩技术,它利用训练好的大网络(教师网络)去教小网络(学生网络)。较小的网络经过训练后,可有类似于大网络的性能。这样就可以在诸如手机或其他移动端设备等小型设备上部署此类模型。在今天的文章中,将为大家介绍关于几个重要的知识蒸馏的工作进展。

    2019.11.27 0
  • 数据安全引担忧?get它,让你吃一颗“定心丸”

    大数据不仅是新的经济增长点,也是国家基础性战略资源,承载着个人、企业、国家等多方利益主体诉求。如何通过大数据治理提升大数据价值,如何通过大数据安全保障大数据价值,成为数据时代的焦点,大数据应用与大数据安全是一体之两翼、驱动之双轮。

    2019.11.14 0
  • ICCV 2019 | 加一个任务路由让数百个任务同时跑起来,怎么做到?

    传统的多任务(MTL)学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是,随着任务数的增多,体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中,作者引入了一种新方法,该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换,使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分,本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务,作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中,使得一个模型能适合数百个分类任务。

    2019.11.11 0
  • 华为于璠:新一代AI开源计算框架MindSpore的前世与今生 | AI ProCon 2019

    9月,2019中国AI开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举行。在AI开源技术专题中,华为MindSpore资深架构师于璠发表了《MindSpore创新技术介绍》主题演讲。在演讲中,于璠详细介绍了新一代AI开源计算框架MindSpore的设计理念:第一,新编程范式,AI算法即代码,降低了AI开发门槛;第二,新执行模式,Ascend Natave的执行引擎;第三,全场景按需协同,实现了更好的资源效率和隐私保护。

    2019.10.14 0
  • 每30秒学会一个Python小技巧,GitHub星数4600+

    本次给大家推荐一个学习这些技巧的很好的资源“30-seconds-of-python”,所有技巧方法只要30秒就能get到,完全可以利用业务时间不断积累。

    2019.10.11 0
  • 阿里云智能运维的自动化三剑客

    近日,2019 AI开发者大会在北京举行。会上,近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者进行技术解读和产业论证。而在AI+DevOps论坛上,阿里巴巴高级技术专家滕圣波就阿里云与智能运维的发展之路对智能运维自动化三剑客——弹性伸缩、资源编排和运维编排进行了重点介绍。

  • 26个AI学习资源送给你!

    免费的在线学习课程一直是大多数人学习 AI 知识和技能的方式之一。今天,基于 Github 上一位小姐姐 Chip Huyen 分享的 10 门机器学习课程,AI科技大本营将这份收藏大礼包进行了豪华版升级,容量是原来的 2.5 倍,更重要的是,我们还收集了国内的中文优质课程,相信大家一定会喜欢。

    2019.08.08
  • AI和大数据如何落地智能城市?京东城市这6篇论文必读 | KDD 2019

    在此次的录取论文里,京东城市凭借在城市计算领域 6 篇论文被 KDD2019 收录,展现了 AI 和大数据前沿技术在智能城市建设中的应用,包括物流人力资源调度、城市细粒度人流量推测、城市交通预测、轨迹数据版权保护、城市的地块表征学习、天气预报精准预测等问题的研究成果。

    2019.08.07 0
  • 上手必备!不可错过的TensorFlow、PyTorch和Keras样例资源

    TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。

    2019.08.07 0
  • 知识体系、算法题、教程、面经,这是一份超赞的AI资源列表

    近日,有人在 GitHub 上开源了一个名为“Awesome Interview”的技术面试集锦,前端、后端、算法、客户端、语言、简历制作、面试经验等各种技术人面试需要的资料一应俱全。本文整理了与人工智能紧密相关的资源内容,希望对正在或计划参加 AI 技术岗面试的朋友们有所帮助。

    2019.07.23 0
  • 不写一行代码,也能玩转Kaggle竞赛?

    AI科技大本营会给大家分享一些Kaggle上的资源,如 Kaggle 开放的数据集,也会分享一些好的竞赛方案或有意义的竞赛经验,帮助大家成长。今天,我们要给大家介绍的这个工具特别推荐给以往只能仰望别人的,缺乏竞赛技能和经验的朋友,你不需要写一行代码就可以参与Kaggle竞赛,甚至连安装环境都免了。是不是很神奇?下面我们一起 get 一下这个“真香”的工具!

    2019.07.02 0
  • 微软提出极低资源下语音合成与识别新方法,小语种不怕没数据!

    目前,人类使用的语言种类有近7000种,然而由于缺乏足够的语音-文本监督数据,绝大多数语言并没有对应的语音合成与识别功能。为此,微软亚洲研究院机器学习组联合微软(亚洲)互联网工程院语音团队在ICML 2019上提出了极低资源下的语音合成与识别新方法,帮助所有人都可以享受到最新语音技术带来的便捷。

  • 高效读CV论文法则:先在GitHub上立Flag!| 资源

    今天介绍一份在 GitHub 上发现的最新干货资源——计算机视觉论文笔记,该项目是由一位名叫 ahong007007 的网友贡献的。该项目上线仅 20 天,尚未获得太多人的关注,但从作者更新的速度上来看,目测要火的节奏~

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