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  • 深度学习中的Normalization模型

    在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。作者:知乎—张

    作者: 可爱又积极
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  • Safe AI/ML/AGI 的研究趋势和热点

    走向大规模应用的必经之路。本文首先从介绍了国内外知名研究机构对 Safety in AGI 的关注点,汇总得到了其分类。紧接着分析了国外知名研究机构在这个领域的侧重点,汇总了国际上近年来的学术活动及研究热点。Safe AI/ML/AGI 分类下图引用自文献【1】,它汇总了国内外知名研究机构对 Safety in

    作者: 荷籽
    发表时间: 2020-10-26 16:56:56
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  • 深入研究容器队列

    1.Map Map用于保存具有映射关系的数据,因此Map集合中保存着两组值,一组值用于保存Map里的key,另外一组值用于保存Map里的value,key和value都可以是任何引用类型的数据。Map的key不允许重复,即同一个Map对象的任何两个key通过equals()方法比较总是返回false。

    作者: xcc-2022
    发表时间: 2022-07-22 03:29:26
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  • selenium滑块解锁实现的研究

    滑块解锁 该问题主要源于各个平台的登录验证或者针对爬虫或selenium的一种防范手段。由于各个网站的防爬技术的提高,常规selenium似乎无法通过滑块验证,以下提供普遍的滑块验证思路,以供参考: 获取滑块本身的元素以及滑块所在长条的元素 根据滑块元素的size和所在矩形元素的size便能得到滑块的偏移量

    作者: 霍格沃兹测试开发
    发表时间: 2024-06-13 11:56:50
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  • Springboot下Thymeleaf全版本SSTI研究

    后续了,于是写一篇详细分析Thymeleaf模板注入的文章。 Springboot下的Thymeleaf全版本SSTI研究 – byname的博客 这篇文章研究的主要是Springboot调用Thymeleaf造成的SSTI(可见结语部分)。 Thymeleaf+Spring EL

    作者: 亿人安全
    发表时间: 2024-11-30 21:42:54
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  • 深度学习时序图网络

    和推荐系统等广泛问题。尽管在图上进行深度学习的不同模型太多了,但迄今为止,很少有人提出方法来处理呈现某种动态性质的图(例如,随着时间的推移而进化的特征或连通性)。在本文中,我们提出了时序图网络(TGNs),一个通用的,有效的框架,用于深度学习动态图表示为时间事件序列。由于内存模块

    作者: QGS
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  • 基于深度学习的跨模态检索综述

    等人(2019)对多模 态机器学习进行了综述和分类,但是其研究重点过 于分散,无法涵盖跨模态检索任务的所有重要问题。针对跨模态检索面临的各种挑战性问题,研究者提 供了各种思路和技术。本文着重总结了这些与以往 相关研究有很大不同的深度跨模态检索的最新研究 成果。需要注意的是,本文关注在跨模态检索这一

    作者: 可爱又积极
    2014
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  • 深度学习视觉语音分析

    确地集中在深度学习方法上,包括VSA。2016年,基于深度学习的VSA方法[26,27]的表现大大超过了传统方法,使VSA进入了深度学习时代。同时,大规模VSA数据集的出现[27,28,29,30,31]推动了基于深度学习的VSA研究的进一步发展。在本文中,我们主要研究基于深度学

    作者: 可爱又积极
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  • 基于机器学习的油藏产能预测模型研究

    基于机器学习的油藏产能预测模型研究 在油田勘探和开发过程中,准确预测油藏的产能对于制定合理的开采策略至关重要。传统的产能预测方法通常基于经验公式和统计模型,但随着人工智能和机器学习技术的发展,基于机器学习的油藏产能预测模型正逐渐成为研究热点。本文将探讨如何利用机器学习方法构建油

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 19:15:50
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  • 《智能系统与技术丛书 深度学习实践:基于Caffe的解析》—1深度学习简介

    CHAPTER?1第1章深度学习简介1.1 深度学习的历史讲解深度学习,不得不提到人工神经网络,本书就先从神经网络的历史讲起,我们首先来看一下第一代的神经网络。1. 第一代神经网络 神经网络的思想最早起源于1943年的MCP人工神经元模型,当时是希望能够用计算机来模拟人的神经元反

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-05-31 00:36:03
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  • 深度学习在地震测井数据处理中的应用研究

    验和知识。本研究将探讨如何利用深度学习模型,自动学习和解释地震数据中的地震相,以提高地震相解释的准确性和效率。 本研究的目的在于探索深度学习在地震测井数据处理中的应用,以改进传统方法的局限性并提高数据处理的准确性和效率。通过本研究的开展,将为地球物理勘探和地质研究提供更准确、高效的地震测井数据处理方法和技术支持。

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-07-26 09:54:19
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  • 在线哈希算法研究综述

    在当前大规模数据检索任务中,学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码,在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度,因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练,在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据

    作者: 可爱又积极
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  • [JiChu4]研究RocksDBStateBackend

    RocksDBStateBackend.png RocksDB 是一个 key/value 的内存存储系统,和其他的 key/value 一样,先将状态放到内存中,如果内存快满时,则写入到磁盘中, 但需要注意 RocksDB 不支持同步的 Checkpoint,构造方法中没有同步快照这个选项。

    作者: 百忍成金的虚竹
    发表时间: 2021-03-28 19:41:25
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  • matlab音频水印算法研究+代码

    %加入白噪声的音频水印程序 clear; [y ,fs] = audioread('mei.wav');

    作者: 川川菜鸟
    发表时间: 2021-10-28 16:56:16
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  • [JiChu3]研究FsStateBackend

    image.png 另一种就是在文件系统上的 FsStateBackend 构建方法是需要传一个文件路径和是否异步快照。 State 依然在 TaskManager 内存中,但不会像 MemoryStateBackend 是 5 M 的设置上限 Checkpoint 存储在外部文件系统(本地或

    作者: 百忍成金的虚竹
    发表时间: 2021-03-29 18:43:40
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  • [JiChu2]研究MemStateBackend

    image.png 第一种是内存存储,即 MemoryStateBackend,构造方法是设置最大的StateSize,选择是否做异步快照, 对于State状态存储在 TaskManager 节点也就是执行节点内存中的,因为内存有容量限制,所以单个 State maxStateSize

    作者: 百忍成金的虚竹
    发表时间: 2021-04-02 18:00:00
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  • SmartWatch能源消耗研究(2)

    4.1.2系统设计的启示为了处理过多的空闲时间,可以从消除其起源或更有效地利用它们两个方面进行考虑。 1)寻找操作系统效率低下根源,发现的低效率根源需要重新思考OS各个方面,例如,安全政策和电源管理。为此,重要的是要有一个轻量级的示踪器捕获重要的软件活动 - 从系统事件到功能调用-

    作者: 歌尽桃花
    发表时间: 2019-01-16 20:54:38
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  • 基于AI的语用网研究

    作者:李响引 言图1展示了知识的金字塔结构,其中,智慧(Intelligence)是知识应用的顶峰,是人类特有的一种问题求解能力,它可以回答人类为什么以及如何使用信息这类问题。语用网就是站在智慧这一层上解决动态知识表达和网络信息使用等问题,主要体现在系统对现实世界中用户上下文动态

    作者: 就挺突然
    发表时间: 2021-01-31 00:25:43
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  • 云计算复习知识总结(很有用,全是干货)18.从研究现状上看,云计算特点的是:

    超大规模虚拟化高可靠性注意:私有化不是

    作者: huohaohao
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  • 分享关于深度学习Python库

    深度学习1. TensorFlow星标:149000,提交数:97741,贡献者:754TensorFlow是针对机器学习的端对端开源平台。它具备综合灵活的工具、库和社区资源,可以帮助研究者推动先进的机器学习技术的发展以及开发者更轻松地开发和发布由机器学习支持的应用。2. Ker

    作者: 初学者7000
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