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”计算机应用技术” 领域机器学 习已成为最重要的技术进步源泉之－．机器学习还为许多交叉学科提供了重要的技术支撑例如， “ 生物信息学 试图利用信息技术来研究生命现象和规律，而基因组计划的实施和基因药物的美好愿景让人们为之心潮彰湃生物信息学研究涉及从 “生命现象” 到“规律发现” 的整个过程，其间必然包括数据获取、
加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创建和训练这些深度模型的编程库
全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到
增材制造领域，国外公司Markforged通过嵌入AI算法驱动的软件并结合IoT传感器提升装备的智能化程度。其增材制造装备可以自适应地打印零部件，实时进行公差补偿和路径优化。而且每一台3D打印机的打印流程数据都会沉淀在云端平台，于是整个增材制造系统将通过这种联合学习实现自我优化，
测量）。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。 人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例
Streaming上，因为新的方法让编写和维护流媒体代码变得更加容易。2.9 深度学习管道 Apache Spark 通过深度学习管道支持深度学习。利用 MLlib 现有的管道结构，你可以调用到低级的深度学习库，只需几行代码就可以构建分类器，还可以将自定义的 TensorFlow 图
分析了强化学习对推荐系统的提升思路,对近年来基于强化学习的推荐研究进行了梳理与总结,并分别对传统强化学习推荐和深度强化学习推荐的研究情况进行总结;在此基础上,重点总结了近年来强化学习推荐研究的若干前沿,以及其应用研究情况。最后,对强化学习在推荐系统中应用的未来发展趋势进行分析与展望。http://www
分析了强化学习对推荐系统的提升思路,对近年来基于强化学习的推荐研究进行了梳理与总结,并分别对传统强化学习推荐和深度强化学习推荐的研究情况进行总结;在此基础上,重点总结了近年来强化学习推荐研究的若干前沿,以及其应用研究情况。最后,对强化学习在推荐系统中应用的未来发展趋势进行分析与展望。http://www
理解模型的性能,不仅是深度学习未来发展应用的 关键问题,同时也是机器学习乃至于人工智能领域 的重要开放问题,在经济和社会层面上均具有重要 的研究意义。弱监督学习作为一种降低数据标注成本的有效 方式,有望对缓解这一问题提供可行的解决方案,因 而获得了较多的关注。 在视觉弱监督学习方法中, 对于样本
经在学术界研究多年，但直到最近几年随着深度学习的发展，才取得了非常巨大的突破。因此本文介绍一些近几年基于深度学习的ReID工作，由于精力有限并不能涵盖所有工作，只能介绍几篇代表性的工作。按照个人的习惯，我把这些方法分为以下几类： 基于表征学习的ReID方法基于度量学习的ReID
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学
具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这
【引言】大家好，在本文中我们会讨论并探索一下在当前业界比较流行的单一构建(Single Build)系统发布与部署的现状。希望本文可以对正在进行相关系统研究的同事提供一些参考。【何为单一构建系统发布】单一构建(Single Build)是对于一套自成体系的系统的描述，旨在强调系统
【引言】大家好，在本文中我们会讨论并探索一下在当前业界比较流行的单一构建(Single Build)系统发布与部署的现状。希望本文可以对正在进行相关系统研究的同事提供一些参考。【何为单一构建系统发布】单一构建(Single Build)是对于一套自成体系的系统的描述，旨在强调系统
经网络这一术语来自于神经生物学，然而，虽然深度学习的一些核心概念是从人们对大脑的理解中汲取部分灵感而形成的，但深度学习模型不是大脑模型。没有证据表明大脑的学习机制与现代深度学习模型所使用的相同。你可能会读到一些流行科学的文章，宣称深度学习的工作原理与大脑相似或者是根据大脑的工作原
1.4 软件架构研究和应用现状当前，软件架构尚处于迅速发展之中，至今尚无统一的定义，但软件架构作为软件工程领域中的一个组成部分，已经取得了长足的发展，成为软件工程领域的研究热点，作为一门学科受到越来越多软件系统设计和研究人员的重视。目前软件架构的相关研究主要集中在以下两个方面。1
以提供彻底的灵活性和改进的简单性。" 罗杰斯的工作起源于1999年惠普实验室的Dexter研究项目，其目的是让代码不那么脆弱，并使大规模复杂的软件系统能够稳健地应对变化。 最终，这条研究之路导致了面向资源的计算（ROC）的发展，这是一种广义的计算抽象，其中REST是一个特殊的子集。 2007年，Juval
摘要本篇论文的第一部分将从人工智能的历史出发，带大家一起了解深度学习的发展历程和一些关键的发展时期，分析目前深度学习受到的场景限制和面临的运行性能方面的挑战。第二部分论文将以新一代深度学习框架MindSpore为标题，从前端表示层、计算图引擎和后端运行三个方面分析MindSpore深度学习框架的主要机制。第三部分是
使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分
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