目前，AI早已成為各行業熱點關鍵詞，物理安防行業也不例外，人工智慧也是一股有可能改變和重新塑造行業的重要力量。 廣義的人工智慧（AI）指的是關於機器計算的智慧，而非人類本身。在安防行業，我們所說的AI

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近日，國際人工智慧研究與行業應用會議World Summit AI首次在北美召開，今年，世界峰會 AI 美洲站 (World Summit AI Americas) 如期在加拿大蒙特利爾召開，世界峰會 AI 全

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原文：Machine Learning based Password Strength Classification 地址：http://web.archive.org/web/201706060

微博使用者可以以文字、圖片、視訊等多媒體形式，且有自己的特點，微博博文內容形式多樣，包含文字、影象和視訊等媒體，且文字較短，大部分不超過 140 字，文字表述簡潔，簡稱、不規範用語以及網路流行用語被廣泛使用。

DSSM(深度語義匹配模型) 模型原始論文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough

在目前的機器學習領域中，最常見的三種任務就是：迴歸分析、分類分析、聚類分析。在之前的文章中，我曾寫過一篇< 15分鐘帶你入門sklearn與機器學習——分類演算法篇>。那麼什麼是

天下網商記者 貢曉麗 看過《芳華》，有沒有被鍾楚曦吃西紅柿的那一幕驚豔到，不只是演技，還有那顆又紅又大看起來很好吃的西紅柿！為什麼會對一顆誘人的西紅柿念念不忘？因為我們現在能吃到的西紅柿，真的不好吃。

實驗目的 為了實現開箱即用的機器學習平臺，只需簡單修改配置，就可實現線下特徵處理和訓練的模型，一鍵部署到線上，保持線上線下一致性。離線訓練平臺選擇了spark，線上模型部署選擇了Mleap。 實驗說明

編者按：4月2日，微軟亞洲研究院創研論壇CVPR 2019論文分享會在清華大學圓滿落幕。20餘位論文作者在分享會現場進行了報告宣講，30多篇論文進行了海報展示與交流，還有一場精彩的圓桌論壇，就計算機視覺

紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候，曾經給入門學者提過一個建議，就是放棄海量資料。確實，資料不在多而在精！一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新

在上一篇文章《 瀏覽器中的手寫數字識別 》中，講到在瀏覽器中訓練出一個卷積神經網路模型，用來識別手寫數字。值得注意的是，這個訓練過程是在瀏覽器中完成的，使用的是客戶端的資源。 雖然TensorFlow.

我們的世界是一個非線性的世界，我們能否讓機器來學習現實中很多複雜的問題呢？從人類大腦結構中受到的啟發，人們開始在一定程度上模擬大腦的結構。既然大腦能夠理解這個世界，那人工神經網路應該也是可以的。