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  • 区块链技术为什么对机器学习模型至关重要

    当与区块链数据集一起使用时，机器学习模型往往会过拟合。什么是过度拟合以及如何解决？ 乍一看，使用机器学习来分析区块链数据集的想法听起来非常吸引人，但这是充满挑战的道路。在这些挑战中，当将机器学习方法应用于区块链数据集时，缺少标记数据集仍然是要克服的最大难题。这些局限性导致许多机器学习模型使用非常小的数据样本进行操作，以训练和过度优化那些引起过拟合现象的模型。今天，我想深入探讨区块链分析中的过度拟合

    区块链

    链团财经 . 2020-02-03 820

  • 人工智能与金融业务是如何融合的

    现代科技的飞速发展，促进了不少行业的进步与革新，尤其是在金融行业，人工智能的优势得到了深入地体现，无论是在风控、支付、投资等等方面，人工智能都在金融行业开创出全新的业务模式。但是，由于人工智能技术的应用对于很多金融机构与银行而言还属于新兴事物，而且在技术方面更具有很强的专业性，因此，如何高效利用数据，稳妥地推动人工智能技术与金融业务深度融合成为金融行业关注的焦点。中腾信作为行业知名的新兴金融科技公

    机器学习

    娱文连线 . 2020-01-14 1090

  • 深维科技携手赛灵思，妙解图像处理“达摩克利斯之剑”

    2019年12月3日-4日赛灵思开发者大会（ XDF ）2019亚洲站在北京盛大揭幕。此次大会，充分展示了赛灵思与数据中心ISV 合作伙伴在数据库与数据分析、机器学习、高性能计算、视频与图像、金融科技以及网络加速等领域的各种创新成果，展示了赛灵思为解决数据中心关键工作负载而打造的强大的数据中心生态系统。作为全球领先的FPGA异构计算加速方案供应商，北京深维科技隆重亮相此次峰会，向行业观众展示了超强

    深维科技

    厂商供稿 . 2019-12-12 990

  • 随着人工智能的落地 自动化机器学习方法AutoML应运而生

    随着概念的普及，科技公司对人工智能的要求越来越高，成本、准确度、效率都影响着人工智能能否落地融入日常的使用中。对人工智能应用的快速增长也进而催生了对影响人工智能水平的关键要素——机器学习方法的需求。自动化机器学习方法AutoML应运而生。 近年来，在深度学习领域里，出现了一种「新式学习法」，很多人视它改变了设计复杂的深度学习网络，把看似高不可攀的深度学习，「拉」到了人人触手可及的程度。这个新方式，

    机器学习

    亿欧网 . 2019-12-02 1075

  • 华为成功收购了俄罗斯的人脸识别系统开发公司VOCORD

    据俄罗斯《新闻报》引述接近交易消息人士的话报道称，中国华为公司近期收购了俄罗斯的人脸识别系统开发公司VOCORD。 据悉，这项交易是今年5月通过莫斯科" Igl SoftLab"公司完成的。该公司为中国华为技术公司俄罗斯子公司和华为数字技术(香港)有限公司共同拥有。该报一名消息人士称，交易总额为4000-5000万美元。 华为公司代表向《新闻报》证实，该公司的俄罗斯子公司和香港子公司成为 Igl

    华为

    陈年丽 . 2019-08-08 900

  • 怎样用机器学习和openFrameworks控制伺服电机

    电路图 在伺服电机和Arduino之间建立以下连接： 黄色线是信号线。将其连接到Arduino上的数字引脚2。 棕色线是地线。将它连接到Arduino上的GND 。 红色线是电源线。将其连接到Arduino上的 5V 引脚。 根据上面的电路图在伺服电机和Arduino UNO之间建立连接。 编程Arduino 在Arduino代码中，我们首先包含了伺服库并为伺服初始化了一些变量。 然后在设置函数中

    伺服电机

    工程师吴畏 . 2019-08-02 750

  • 怎样用Wekinator平台进行基于机器学习的项目

    什么是机器学习？ 根据维基百科的说法，“机器学习是一门计算机科学领域，它使计算机无需明确编程即可学习。” 所以机器学习就是关于训练计算机的方式是它可以在不使用编程的情况下执行其他任务。 有许多平台可用于机器学习，而Wekinator就是其中之一。我们将使用Wekinator平台并对其进行训练以执行不同的任务。 什么是Wekinator？ Wekinator是Rebecca Fiebrink在200

    机器学习

    工程师吴畏 . 2019-07-31 585

  • 赛灵思和IBM团队联手开发加速工作负载处理的技术

     IBM（NYSE: IBM）和赛灵思公司（NASDAQ: XLNX）今天联合宣布开展一项多年战略协作，在 IBM POWER 系统上运用赛灵思 FPGA 加速工作负载处理的技术，以打造更高性能、更高能效的数据中心应用。IBM 和赛灵思已签署一项保密协议，并将通过 OpenPOWER 基金会进行合作，共同开发开放式加速基础架构、软件和中间件，以满足机器学习、网络功能虚拟化 (NFV)、基因分析、高

    机器学习

    djl . 2019-07-31 665

  • 赛灵思公司宣布一项新的数据中心生态系统投资计划

    该项新的计划专门针对新兴工作负载应用解决方案，如机器学习、图像及视频处理、数据分析、存储数据库加速以及网络加速等。 赛灵思公司（Xilinx, Inc. (NASDAQ: XLNX)）今天宣布一项新的数据中心生态系统投资计划，并由赛灵思旗下的投资机构“Xilinx  技术投资 (Xilinx Technology Ventures)”全权执行。该计划主要用于技术投资，以丰富赛灵思的数据中心产品与服

    数据中心

    djl . 2019-07-30 900

  • 谷歌AI:学习更好的偏微分方程仿真方法

    研究人员已经开始探索使用ML在高性能计算方面提供持续改进的可能，以解决偏微分方程和科学计算中的困难计算问题。他们发现，ML可以用来学习在更粗的网格上更好地表示PDEs。 他们能够改进现有的方案，用基于机器学习的优化规则取代基于人类深刻洞察力的启发式。根据他们的说法，他们在ML模型中发现的规则是复杂的，他们并不完全理解这些规则，但是他们集成了复杂的物理原理，比如“上卷”的概念。为了精确地模拟流体中向

    Google

    YXQ . 2019-07-30 1015

  • 赛灵思公司宣布了采用HBM和CCIX技术的细节

    四款新器件为存储器带宽带来革命性提升，满足计算密集型应用的需求  全可编程技术和器件的全球领先企业赛灵思公司 (Xilinx, Inc. (NASDAQ:XLNX)) 今天宣布了采用 HBM 和 CCIX 技术的新型16nm Virtex UltraScale+ FPGA的细节。该支持 HBM 的 FPGA系列，拥有最高存储器带宽，相比 DDR4 DIMM 将存储器带宽提升了 20 倍，而相比竞争

    处理器

    djl . 2019-07-30 840

  • 人工智能的可学习性怎样来判断

    2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于9月21日-22日在青岛胶州召开。加拿大滑铁卢大学教授Shai Ben-David将出席大会并发表演讲。 Shai Ben-David教授的研究兴趣涉及计算机科学及其应用基础理论，特别是在统计和机器学习方面有很多的研究。他一直在探索如何为一些

    机器学习

    ct . 2019-07-29 940

  • 赛灵思支持阿里云加速机器学习和其他关键计算工作负载

    All Programmable技术和器件的全球领先企业赛灵思公司（Xilinx, Inc.，(NASDAQ:XLNX)）在2017杭州·云栖大会上宣布，阿里巴巴旗下云计算公司阿里云在其最新款的 FPGA 加速服务中选择了赛灵思。作为全球第三、中国最大的云计算提供商，阿里云为超过 100万 客户提供高性能、弹性的计算服务。基于赛灵思FPGA的全新 F2 实例， 让阿里云客户能够加速数据分析、基因组

    赛灵思

    djl . 2019-07-29 830

  • 预测深度神经网络泛化性能差异

    深度神经网络 (DNN) 是近年来机器学习研究进展的基础，也是在图像识别、图像分割、机器翻译等诸多领域能够取得突破性进展的重要原因。 尽管 DNN 无处不在，研究人员仍在尝试全面了解深度神经网络的基本原理。例如，传统理论（如 VC 维和 Rademacher 复杂度）认为：在处理未知数据时，过参数化函数 (over-parameterized functions) 的泛化能力较差；但在近期研究中却

    神经网络

    YXQ . 2019-07-28 675

  • 微软全球副总裁 Eric Boyd谈机器学习最新进展

    Eric Boyd 介绍道，Azure AI 主要在三个领域中交付解决方案，第一个领域主要是在具体的应用程序方面，包括认知服务和机器人平台/框架等；第二个领域是在知识挖掘方面，通过微软的工具和解决方案来从海量的文档和数据中挖掘知识；第三个领域是核心的机器学习平台，目的是帮助相关的开发者在开发部署和实施软件时变得更加简单易行。 在过去几个月中，Azure AI 推出了一些新的产品，如在Azure M

    微软

    YXQ . 2019-07-26 850

  • 人工智能破译三千年前的古文字

    1886年，英国考古学家亚瑟·伊万斯偶然间发现了一块刻印着未知语言的石头。得知这块石头来源于地中海的克里特岛后，伊万斯立马动身前往此处以搜寻更多证据。在那里，他马上就发现了许多笔迹相似的石碑，这些石碑能追溯到公元前1400年左右，这些刻字也就成为目前发现的最早的书写形式之一。伊万斯表示，这种线形形式是从早期艺术中粗糙的线条画演变而来，在语言史上占有重要地位。 伊万斯等人后来证实，石碑上的刻字是两种

    人工智能

    YXQ . 2019-07-16 1110

  • 人工智能和机器学习有何不同

    在过去几年中，人工智能和机器学习这两个术语已经开始在技术新闻和网站中频繁出现。通常这两者被用作同义词，但许多专家认为它们具有微妙但真正的差异。 当然，专家们有时也不同意这些差异是什么。 然而，总的来说，有两件事情似乎很清楚：第一，人工智能（AI）这个术语比机器学习（ML）更早，其次，大多数人认为机器学习是人工智能的一个子集。 这种关系的最佳图形表现之一来自Nvidia的博客。它为理解人工智能和机器

    机器学习

    ct . 2019-07-16 1175

  • 工业物联网领域值得关注的有哪些技术

    据物联网咨询集团声称，到2020年物联网经济估计产值3万亿美元，工业物联网到时将占到一半左右的收入。同时，埃森哲估计到2030年，工业物联网有望为全球经济贡献14.2万亿美元。 这些数字表明了技术解决方案提供商在未来几年有望获得大好机会，但只有密切关注工业物联网领域的最新技术和趋势，才有希望获得机会。下面介绍工业物联网领域值得关注的五大技术和趋势。 1. 推行与供应商无关的平台 Jeff Brow

    工业物联网

    ct . 2019-07-15 585

  • 机器学习让计算机更智能

    近日，在“Google Solve with AI”活动上，Google 资深研究员、Google AI 负责人Jeff Dean发表演讲时指出，机器学习是解释AI最好的一个方法。机器学习能通过数据的积累，自动收集信息，建立强大的数据库，并找到一个模式，可以利用数学的运算进行推理。“但是怎么使用训练出来的功能，又是另一个命题了。” Jeff Dean提到，机器学习在某些领域已经发挥的非常好了，在看

    计算机

    yxw . 2019-07-11 1415

  • 机器学习怎样提供翻译服务

    由于缺少从一种语言到另一种语言的很多翻译示例——例如从英语到乌尔都语（Urdu），Facebook（脸书）公司已经开始使用无监督的机器学习来翻译其平台上的内容。 Facebook人工智能研究院（Facebook AI Research，FAIR）巴黎实验室的主任Antoine Bordes表示：该方法由FAIR设计，并由FAIR和Facebook的应用机器学习部门合作用于其平台。在实验中，该方法的

    机器学习

    ct . 2019-07-11 1085

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