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独立FPGA厂商走向穷途末路?
独立FPGA厂商走向穷途末路?
大浪淘沙沉者为金,风卷残云胜者为王。但对于FPGA这个市场来说,沉者、胜者或许都不是最后的赢家。在2010年以前的FPGA市场中,虽然有赛灵思和Altera两家巨头占据着大部分市场份额,但也有Lattice、Actel等企业在FPGA ...
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ResNet、Faster RCNN、Mask RCNN是专利算法吗?盘点何恺明参与发明的专利
ResNet、Faster RCNN、Mask RCNN是专利算法吗?盘点何恺明参与发明的专利
前段时间OpenCV正式将SIFT算法的实现从Non-free模块移到主库(OpenCV 4.4 发布!SIFT移到主库,新增YOLOv4 和 EfficientDet 推断支持),因SIFT专利到期了(专利授权后,从申请日开始有20年的保护期)。美国林肯总统 ...
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DeepMind新突破!首次用深度学习从第一性原理计算分子能量
DeepMind新突破!首次用深度学习从第一性原理计算分子能量
DeepMind发表了一项新研究,展示了深度学习如何帮助解决现实系统中的量子力学基本方程问题,相关论文发表在物理学期刊《Physical Review Research》,代码也已经开源。这种新的神经网络架构叫做Fermionic神经网络或F ...
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巨头们纷纷涌入,DPU有何魔力?
巨头们纷纷涌入,DPU有何魔力?
自1950年代以来,中央处理器“ CPU”一直是每台计算机或智能设备的核心;到1990年代以来,GPU或图形处理单元扮演了重要角色;所以,在过去的十年中,计算已经摆脱了PC和服务器的繁琐局限,CPU和GPU为庞大的新超大规 ...
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英伟达的DPU,是想在数据中心奇袭英特尔?
英伟达的DPU,是想在数据中心奇袭英特尔?
最近几年,经常关注科技圈的朋友们总会发现,每次遇到厂商有重大发布,就总能看到“颠覆”、“极致”、“革命性”等概念出现在发布会上。前几天,iPhone12的发布现场,蒂姆库克就用上了“新纪元”的字眼,准确地说应 ...
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重磅盘点:过去8年中深度学习最重要的想法汇总
重磅盘点:过去8年中深度学习最重要的想法汇总
深度学习是一个瞬息万变的领域,层出不穷的论文和新思路可能会令人不知所措。即使是经验丰富的研究人员,也很难准确将研究成果传达给公司的公关部门,继而传达给大众。对于初学者来说,理解和实现这些技术有利于打下 ...
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牛津CS博士小姐姐134页毕业论文探索神经网络内部构造
牛津CS博士小姐姐134页毕业论文探索神经网络内部构造
近年来,深度神经网络正在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等多种领域发挥着重要作用,推动了人工智能的发展。但是,深度神经网络仍存在一些局限性,例如这些模型的决策过程通常无法向用户解释。但同时,在医疗、 ...
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芯片江湖之灭门历史、丛林法则等
芯片江湖之灭门历史、丛林法则等
芯片行业是一个集人类智慧之大成,超级烧脑,挥金如土,永远追求卓越的行业。也是一个灭门许多前辈行业,信奉成王败寇,永远创新,激烈竞争,看似走火入魔的一个科技江湖。集成电路(芯片)应用十分广泛,它对国民经济 ...
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推荐系统架构与算法流程详解
推荐系统架构与算法流程详解
如果说互联网的目标就是连接一切,那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接,推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务,节约了大量的时间和成本。如果把推荐系统简单拆开来看,推荐系统主要是由数据、算法、 ...
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深度学习未来的三种范式
深度学习未来的三种范式
深度学习是一个广阔的领域,它围绕着一种形态由数百万甚至数十亿个变量决定并不断变化的算法——神经网络。似乎每隔一天就有大量的新方法和新技术被提出来。不过,总的来说,现代深度学习可以分为三种基本的学习范式 ...
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我国首个实用化无人机“蜂群”,中国电科单车发射48架巡飞弹
我国首个实用化无人机“蜂群”,中国电科单车发射48架巡飞弹
近期,中国电科集团电科院开展了陆空协同固定翼无人机“蜂群”系统的相关试验试飞工作,验证了陆上发射和空中投放固定翼无人机“蜂群”开展对地察打、精确打击等各项任务能力。相比于旋翼/多旋翼无人机,固定翼无人 ...
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光刻机能进口了!全球最大制造商ASML回应,卖给中国DUV光刻机无需美国许可
光刻机能进口了!全球最大制造商ASML回应,卖给中国DUV光刻机无需美国许可
没有顶尖的光刻机,是我国半导体行业发展的最大瓶颈。在这个领域称得上龙头的,荷兰的阿斯麦尔(ASML)首屈一指。10月14日,ASML的首席财务官Roger Dassen就向中国出口光刻机的问题发表了口头声明。他说,与中芯国际等 ...
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BERT模型蒸馏有哪些方法?
BERT模型蒸馏有哪些方法?
我们都知道预训练模型的标准范式:pretrain-利用大量的未标记数据通过一些自监督的学习方式学习丰富的语义和句法知识。例如:Bert 的 MLM,NSP 等等。finetune-将预训练过程中所学到的知识应用到子任务中,以达到优 ...
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从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型
最早的GNN主要解决的还是如分子结构分类等严格意义上的图论问题。但实际上欧式空间(比如像图像 Image)或者是序列(比如像文本 Text),许多常见场景也都可以转换成图(Graph),然后就能使用图神经网络技术来建模。2009 ...
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OpenAI推出数学推理证明模型,推理结果首次被数学家接受
OpenAI推出数学推理证明模型,推理结果首次被数学家接受
今年6月,OpenAI发布一款强大的文本生成模型GPT-3,不少网友迅速上手用了起来,有人用它写食谱、写歌词,甚至有人用它写博客,愣是以假乱真登上了新闻平台技术板块热榜第一。前不久,OpenAI再次放出大招。这次,研究 ...
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Arm服务器芯片新战局
Arm服务器芯片新战局
英特尔一统服务器芯片江湖已经很久了。虽然在这期间有IBM和MIPS前来挑战,但他们谁都无法撼动英特尔的地位。进入了二十一世纪以后,凭借移动领域而迅速崛起的Arm,为“高处不胜寒”的英特尔增添了一丝火热——Arm开 ...
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常见风控指标释义
常见风控指标释义
Application scorecard 进件评分卡,对授信阶段提交的资料赋值的规则。举例:“进件”是传统银行的说法,指申请单。评分卡是对一系列用户信息的综合判断。随着可以收集到的用户信息变多,授信决策者不再满足于简单的 ...
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从word2vec开始,说下GPT庞大的家族系谱
从word2vec开始,说下GPT庞大的家族系谱
本文从从老祖级别的 word2vec 开始,从头到尾梳理了 GPT 的 「家谱」 和 word2vec 领衔的庞大的 NLP「家族集团」。GPT 不是凭空而出,它是经过了很多人的努力,以及很长一段时间的演化得来的。因此,梳理一下 GPT 的 ...
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为AI而生的IPU芯片,或挑战GPU的霸主位?
为AI而生的IPU芯片,或挑战GPU的霸主位?
在CPU芯片领域,延续至今的“摩尔定律”正在随着制程工艺逼近物理极限而有了延缓的趋势,甚至失效的可能。就在摩尔定律的增长放缓脚步的同时,半导体芯片的计算也正在从通用走向专用,其中AI计算正是其中增长最快的 ...
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GPU必知必会 | 哪款显卡配得上我的炼丹炉
GPU必知必会 | 哪款显卡配得上我的炼丹炉
众所周知,深度学习是一个很吃算力的领域,所以,GPU 选得好不好直接决定了你的炼丹体验。那么,哪些指标是你在买 GPU 时应该重视的呢?RAM、core 还是 tensor core?如何做出一个高性价比的选择?文本将重点讨论这 ...
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从发展历史视角解析Transformer:从全连接CNN到Transformer
从发展历史视角解析Transformer:从全连接CNN到Transformer
Transformer架构在机器学习领域(尤其是NLP里)是一项热门研究,为我们带来了许多重要成果,比如:GPT-2、GPT-3等写稿机器人;第一代GPT及其性能更优越的“继任者”BERT模型,在众多语言理解任务中以前所未有的数据 ...
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一文带你了解协同过滤的前世今生
一文带你了解协同过滤的前世今生
协同过滤是基于用户行为设计的推荐算法,具体来说,是通过群体的行为来找到某种相似性(用户之间的相似性或者物品之间的相似性),通过相似性来为用户做决策和推荐。从字面上理解,协同过滤包括协同和过滤两个操作。 ...
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独霸市场数十年,X86处理器究竟难在哪里?
独霸市场数十年,X86处理器究竟难在哪里?
这些年来,相信各位闲闲没事,就会在网路各角落看到,不同领域的各路英雄好汉一直有相同疑惑:为何今天的x86 处理器市场,台面上只剩下英特尔和AMD 两家美国公司?顶多再加个存在感稀薄的台湾VIA,和少人知悉的俄罗 ...
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谷歌最新模型pQRNN:效果接近BERT,参数量缩小300倍
谷歌最新模型pQRNN:效果接近BERT,参数量缩小300倍
文本分类是NLP最常见的应用之一,有了BERT之后更是可以通过小批量数据精调达到不错的效果。但在对速度要求高、没有钱买GPU、移动设备部署的场景下,还是得用浅层网络。今天就跟大家介绍Google最近新出的一个模型—— ...
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YOLO算法最全综述:从YOLOv1到YOLOv5
YOLO算法最全综述:从YOLOv1到YOLOv5
YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fast rcnn共享卷积层,但是在模型训练过程中,需要反复训练RPN网络和fast rcnn网络.相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要Lo ...
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按照时间线帮你梳理10种预训练模型
按照时间线帮你梳理10种预训练模型
BERT中及XLNet和RoBERTa中,词嵌入大小 E 和隐藏层大小 H 相等的,H =E=768;而ALBERT认为,词嵌入学习单个词的信息,而隐藏层输出包含上下文信息,应该 H>>E。所以ALBERT的词向量的维度小于encoder输出值维度。 ...
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基于OpenCV 的车牌识别
基于OpenCV 的车牌识别
车牌识别是一种图像处理技术,用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。第一步是从汽车上检测车牌所在位置。我们将使用OpenCV中矩形的轮廓检测来 ...
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对比自监督学习浪潮迅猛来袭,你准备好了吗?
对比自监督学习浪潮迅猛来袭,你准备好了吗?
近年来,自监督学习逐渐成为了备受人们关注的应对标注缺乏问题的热门解决方案,科研人员在基于对比学习的自监督方法方面进行了大量研究。本文是 PyTorch Lightning 创始人 William Falcon 的对比学习综述,对自监督 ...
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用最简单的方式训练史上最强ResNet-50,性能超过魔改结构的ResNeSt
用最简单的方式训练史上最强ResNet-50,性能超过魔改结构的ResNeSt
近日,CMU 的研究人员在 arXiv 上放出了一份技术报告,介绍他们如何通过蒸馏(distillation)训练一个强大的小模型。所提出方法使用相同模型结构和输入图片大小的前提下,在 ImageNet 上的性能远超之前 state-of-the ...
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一定要GPT3吗?不,BERT的MLM模型也能小样本学习
一定要GPT3吗?不,BERT的MLM模型也能小样本学习
大家都知道现在GPT3风头正盛,然而,到处都是GPT3、GPT3地推,读者是否记得GPT3的论文的名字呢?事实上,GPT3的论文叫做《Language Models are Few-Shot Learners》,标题里边已经没有G、P、T几个单词了,只不过它跟 ...
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