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2021年斯坦福AI指数报告重磅出炉!中国AI期刊影响力首超美国
2021年斯坦福AI指数报告重磅出炉!中国AI期刊影响力首超美国
研发是AI进步的基础。自从1950年代技术首次激发计算机科学家和数学家的想象力以来,人工智能已发展成为具有重要商业应用的主要研究学科。在过去的20年中,AI论文的数量急剧增加。人工智能会议和预印本的兴起扩大了研 ...
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这些语言习惯,可能是分手征兆?
这些语言习惯,可能是分手征兆?
分手从来不是一件突如其来的事情,即使一个人对此毫无防备,但另一个人却已经计划分手几个星期了,会逐渐拉开自己和对象的距离。而在这一过程中的语言变化还涉及了相当多的大脑决定变化,关键的两种就是认知处理和分 ...
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来自Facebook AI的多任务多模态的统一Transformer:向更通用的智能迈出了一步
来自Facebook AI的多任务多模态的统一Transformer:向更通用的智能迈出了一步
Transformer架构在自然语言处理和其他领域的机器学习(ML)任务中表现出了巨大的成功,但大多仅限于单个领域或特定的多模态领域的任务。例如,ViT专门用于视觉相关的任务,BERT专注于语言任务,而VILBERT-MT只用于相关 ...
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当推荐遇到冷启动
当推荐遇到冷启动
冷启动问题,大家并不陌生。但是如何解决呢?加特征,加样本,加图谱,加规则?十方在做信息流广告推荐时,主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题,但是这样并不一定是最好的方案,新广告很大程度上,还是会被模型 ...
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巨头竞逐Chiplet
巨头竞逐Chiplet
通过连接由单独的晶圆制造的芯片,形成具有某一功能的SoC技术就是“Chiplet”的概念。那么,为什么“Chiplet”越来越重要呢?其原因在于尖端半导体需要处理的数据量成指数级增长。由于大数据规模的扩大,带动处理大 ...
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一文详解深度学习最常用的 10 个激活函数
一文详解深度学习最常用的 10 个激活函数
激活函数(Activation Function)是一种添加到人工神经网络中的函数,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型,激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。在人工神经网络中,一 ...
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人工智能十年回顾:CNN、AlphaGo、GAN……它们曾这样改变世界
人工智能十年回顾:CNN、AlphaGo、GAN……它们曾这样改变世界
过去十年间,人工智能技术突飞猛进,最疯狂的科幻小说场景现在已经成为我们生活中不可或缺的一部分。十年前,人们在谈论 AI 的理论化和实验,但这些年来,AI 变得更加切实了,也变成了主流。无论是国际标准课程、平 ...
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Hinton:我终于想明白大脑怎么工作了!神经学家花三十年,寻找反向传播的生物机制
Hinton:我终于想明白大脑怎么工作了!神经学家花三十年,寻找反向传播的生物机制
若干年来,大脑的工作原理让AI研究者们前赴后继,而横亘在人工智能网络和大脑工作原理之间的,就是反向传播算法。反向传播是深度学习不可或缺的一部分。正是因为反向传播算法,神经网络才能得到复兴并被大量应用。该 ...
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增量学习(Incremental Learning)小综述
增量学习(Incremental Learning)小综述
人类有终身不断获取、调整和转移知识的能力,虽然在我们的一生中,我们确实倾向于逐渐忘记之前学习过的知识,但只有在极少的情况下,对新知识的学习会灾难性地影响已经学到的知识,这样的学习能力被称为增量学习的能 ...
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Google的『泛芯片』科技蓝图
Google的『泛芯片』科技蓝图
Google自研芯片已经有几年时间,Jeff Dean也已经是芯片顶会邀请的常客。2020年的Hotchips,Dan Belov(DeepMind)的keynote,阐述了Google对未来AI系统和芯片的看法,和来自Intel的keynote是完全不同的思路,这也代表 ...
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抵近作战:DARPA启动“远射”无人机项目设计工作
抵近作战:DARPA启动“远射”无人机项目设计工作
2月8日,美国国防高级研究计划局(DARPA)通过官网宣布,将“远射”(LongShot)项目第一阶段初步设计工作合同授予通用原子、洛克希德·马丁和诺斯罗普·格鲁曼三家公司,用以研制一种能够使用多种空对空武器的空射 ...
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Attention!当推荐系统遇见注意力机制
Attention!当推荐系统遇见注意力机制
当注意力机制都已经变成很tasteless的手法的时候,使用或者魔改注意力机制一定要专注讲好自己的故事:即『为什么要用Attention,为什么要魔改Attention』。现阶段从传统的CF,FM等方法到NFM,DeepFM等等,虽然开始用 ...
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更深、更轻量级的Transformer!Facebook提出:DeLighT
更深、更轻量级的Transformer!Facebook提出:DeLighT
本文提出了一个更深更轻量的Transformer,DeLighT,DeLighT更有效地在每个Transformer Block中分配参数:1)、使用DeLighT转换进行深度和轻量级的转换;2)、使用Block-wise Scaling进行跨Block,允许在输入附近有较浅 ...
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盘点近期大热对比学习模型:MoCo/SimCLR/BYOL/SimSiam
盘点近期大热对比学习模型:MoCo/SimCLR/BYOL/SimSiam
很多大佬认为,深度学习的本质就是做两件事情:Representation Learning(表示学习)和 Inductive Bias Learning(归纳偏好学习)。在表示学习方面,如果直接对语义进行监督学习,虽然表现很好,但是它需要很多的样 ...
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AI已能求解微分方程,数学是这样一步步“沦陷”的
AI已能求解微分方程,数学是这样一步步“沦陷”的
首先,先得说明,所谓的AI解方程,解的可不是简单的数值方程!人家正经求解的是面对实际工程问题的偏微分方程,又称PDE。N-S方程已经被大量的应用在天气预测、洋流建模、飞行器设计、船舶设计等工程领域。最近因为计 ...
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龙泉寺贤超法师:用 AI 为古籍经书识别、断句、翻译
龙泉寺贤超法师:用 AI 为古籍经书识别、断句、翻译
坐落在京郊凤凰岭脚下的龙泉寺,称得上全国甚至全球科研实力最强的佛教寺庙。凭借当年学诚法师的一句「佛教是古老的,但佛教徒是现代的」,推动了龙泉寺里的高僧们搞科研、写代码,将佛学与新技术结合,将项目大众化 ...
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每年节省170万美元的文档预览费用,借助机器学习的DropBox有多强​?
每年节省170万美元的文档预览费用,借助机器学习的DropBox有多强​?
最近,Dropbox 优化了生成和缓存文档预览的方式,并借助机器学习的预测能力,每年为公司节省了 170 万美元的基础架构成本。Dropbox 的一些常用功能都采用了机器学习,例如搜索、文件与文件夹提示以及文档扫描 OCR。 ...
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4纳米来了!全球首款10Gbps!高通发布第四代5G 骁龙X65
4纳米来了!全球首款10Gbps!高通发布第四代5G 骁龙X65
2021年2月9日,高通宣布正式推出第4代5G调制解调器到天线的解决方案骁龙X65。这也是全球首个支持10Gbps 5G速率和首个符合3GPP Release 16规范的调制解调器及射频系统。此外,骁龙X65还支持灵活的软件升级,能够配合 ...
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手机芯片六巨头的并购史
手机芯片六巨头的并购史
大浪淘沙,如今全球手机芯片市场的供应商几乎只剩6家,分别是苹果、高通、联发科、华为、展锐、三星。大的变化可能大概率不会发生,偶见联发科超越高通登上2020年第三季度智能手机销量冠军。而随着手机市场放缓,手 ...
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AAAI21最佳论文Informer:效果远超Transformer的长序列预测神器!
AAAI21最佳论文Informer:效果远超Transformer的长序列预测神器!
在很多实际应用问题中,我们需要对长序列时间序列进行预测,例如用电使用规划。长序列时间序列预测(LSTF)要求模型具有很高的预测能力,即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长程相关性耦合。最近的研究表明,Tran ...
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技术实践:大规模知识图谱预训练及电商应用
技术实践:大规模知识图谱预训练及电商应用
知识广泛存在于文本、结构化及多种模态的数据中。除了通过抽取技术将知识从原始数据中萃取出来以支持搜索、问答、推理、分析等应用以外,另外一种思路是利用数据中本身存在的基本信号对隐藏的知识进行预训练。随着GP ...
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深度学习中的3个秘密:集成、知识蒸馏和蒸馏
深度学习中的3个秘密:集成、知识蒸馏和蒸馏
在现在的标准技术下,例如过参数化、batch-normalization和添加残差连接,“现代”神经网络训练 —— 至少对于图像分类任务和许多其他任务来说 —— 通常是相当稳定的。使用标准的神经网络结构和训练算法(通常是带动 ...
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2021年全国各地市集成电路布局情况梳理和点评
2021年全国各地市集成电路布局情况梳理和点评
“十四五”时期是我国全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标之后,乘势而上开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的第一个五年。纵观国内外形势,当今世界正经历百年未有之大变局,中 ...
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芯片上的大脑:英国科学家将类人脑干细胞编织在芯片上
芯片上的大脑:英国科学家将类人脑干细胞编织在芯片上
人脑一直给研究者提供灵感,神经形态计算受到人脑的低功耗和快速计算特点启发而出现,它或许会是超大规模机器和人工智能应用(如自动驾驶)未来的基石。神经形态芯片的最初思想可以追溯到加州理工学院的Carver Mead ...
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RISC-V有何特别之处?
RISC-V有何特别之处?
20 世纪 90 年代末,RISC 和 CISC 爆发了一场大战,自那以后,大家却说 RISC 和 CISC 的区别没那么重要了了。许多人表示,指令集也就那么回事,对 CPU 没什么太大的影响。但其实不然,指令集决定了我们可以轻松为微 ...
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让研究人员绞尽脑汁的Transformer位置编码
让研究人员绞尽脑汁的Transformer位置编码
不同于RNN、CNN等模型,对于Transformer模型来说,位置编码的加入是必不可少的,因为纯粹的Attention模块是无法捕捉输入顺序的,即无法区分不同位置的Token。为此我们大体有两个选择:1、想办法将位置信息融入到输入 ...
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【模型压缩】深度卷积网络的剪枝和加速(含完整代码)
【模型压缩】深度卷积网络的剪枝和加速(含完整代码)
记录一下去年12月份实验室的一个工作:模型的剪枝压缩,虽然模型是基于yolov3的魔改,但是剪枝的对象还是CBL层(即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU Layer),主要分布在Darknet骨干网中,因此我觉得可能有一些通 ...
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堪比当年的LSTM,Transformer引燃机器学习圈:它是万能的
堪比当年的LSTM,Transformer引燃机器学习圈:它是万能的
谷歌研究科学家 David Ha:Transformer 是新的 LSTM。2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》时,我们或许都没有意识到它提出的 Transformer 架构将带来多少惊喜。在诞生至今不足四年的时间里,Tran ...
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19款国产手机无一幸免:15分钟破解人脸识别,打印眼镜让刷脸形同虚设
19款国产手机无一幸免:15分钟破解人脸识别,打印眼镜让刷脸形同虚设
人脸识别技术在智能手机上已经是标配,今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时,我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时,却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商 ...
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深度学习三大谜团:集成、知识蒸馏和自蒸馏
深度学习三大谜团:集成、知识蒸馏和自蒸馏
集成(Ensemble,又称模型平均)是一种「古老」而强大的方法。只需要对同一个训练数据集上,几个独立训练的神经网络的输出,简单地求平均,便可以获得比原有模型更高的性能。甚至只要这些模型初始化条件不同,即使拥 ...
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