優化程式效能 編寫高效程式需要做到如下幾點 1.選擇適當的演算法和資料結構。 2.編寫出編譯器能夠有效優化以轉換成高效可執行程式碼的原始碼(理解編譯器

在2018年NeurIPS結束後的一週，TVM社群在寒風凜冽的西雅圖召開了第一屆TVM與深度學習編譯器會議。隨著人工智慧各種硬體平臺的興起，如何高效自動部署應用到各個裝置成為大家首要關注的問題。TVM stac

專訪|最年輕圖靈獎得主：計算機是數學好的女性的完美學科 澎湃新聞記者 虞涵棋 “我個人也喜歡看西部片，但現在機器學習的發展就像西部大開發一樣‘野’。”美國加州大學伯克利分校理論計算所主任莎菲·戈德瓦瑟（

定義:從一個可行解中找到一個最好的元素。 通常來說優化問題都可以寫成如下的形式： 最小化目標函式： m個約束函式： 凸規劃與非凸規劃 凸規劃滿足: 凸規劃都是相對

對於工業生產安全的問題，用機器學習、物聯網和 AI 技術的使用，能夠有效監測員工以及環境狀態，降低事故發生率。 「這裡發生爆炸我並不意外，大大小小的都問題早已露出端倪。」一名曾多次接觸過響水生態化工園工程師

發表於：2019-04-01 來源：搜狐 作者：陳敏剛 點選數：標籤：人工智慧 AI 作為一項變革性的技術已經滲透到了各行各業，隨著AI在各行各業的應用日益廣泛，對AI系統測試的需求也與日俱增。 人工

10月23日晚間訊息，此前歡聚時代（YY）聯合創始人、董事長兼CEO李學凌在朋友圈晒出：自己在體內植入了晶片！李學凌還描述了植入晶片的過程：“很高速地彈射出去，沒有一點的疼感。”他表示，身體裡植入的晶片“可以測量很多

5月15日，博世集團在位於上海的中國區總部召開2019年度新聞釋出會，對外發布了該公司2018年的業績和2019年的規劃。 2018年， 博世集團在華銷售額達到1126億元人民幣（約合144

前言 如果沒有機器學習等相關的資料處理技術，或許你根本沒有機會看到人類歷史上的第一張黑洞照片。2017年4月份的從8個臺站記錄了約3500 TB的資料（1TB等於1024GB），量級大到無法用網路，需要

本文來自淘寶 高階前端技術專家 甄焱鯤（甄子 ）在 QCon 2019 全球軟體開發大會的分享 《一個前端智慧化的實踐》 今天小編帶大家一起來深入瞭解一下 。

編者按： 深度模型的精度和速度長期以來成為了評價模型效能的核心標準，但即使效能優越的深度神經網路也很容易被對抗樣本攻擊。因此，尋找到合適的對抗攻擊策略可有效提升模型本身的魯棒性。本文作者提出了基於動量

文章經授權轉自公眾號：新智元(ID：AI_era)，作者：Frontiers、sciencedaily、sciencealert 萬萬沒想到，我們離《黑客帝國》又近了一步。 在這部明見萬里“預言書”般的

最早將深度學習應用到關係抽取的文章出現在COLING 2014上，近年來，基於深度學習的關係抽取呈現出蓬勃發展的趨勢。但一直以來，學者們大都致力於解決遠端監督標註資料產生的噪聲問題，將一些在通用自然語言處理任務

被漫天資訊輪番轟炸的現代人 父輩們年輕時候剛改革開放，農業、工業、商業百廢俱興；他們所經歷和理解的累是在田間、在工廠、在路上，看得見感受得到，這些累大多是身體上的累，回到家便放下了，老婆孩子熱

大資料文摘出品 作者：蔣寶尚 學完Python基礎，研究機器學習，聽說只需要呼叫scikit-learn庫就可以了？ 圖樣圖森破！如果不瞭解機器學習演算法的原理，調整模型引數的時候就會一臉