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预见未来丨机器学习:未来十年研究热点

发表于:11/30/2018 , 关键词:
本文中,微软亚洲研究院机器学习组的研究员们为我们盘点最热门的机器学习技术,梳理机器学习面临的挑战以及未来十年的发展趋势。 人工智能正热。 技术创新是经济增长的根本动力。这些技术中,最重要的就是经济学家提到的“通用技术”,比如蒸汽机、内燃机、电力等。如今这个时代,人工智能就是最重要的“通用技术”。特别是行业与人工智能的结合,释放了行业的潜力,重塑了我们的生活。 人工智能备受关注、... 阅读详情

译:渲染管线概述

发表于:11/30/2018 , 关键词:
什么是渲染管线? 渲染管线也称为渲染流水线,是显示芯片内部处理图形信号相互独立的的并行处理单元。 一个流水线是一序列可以并行和按照固定顺序进行的阶段。每个阶段都从它的前一阶段接收输入,然后把输出发给随后的阶段。 然后u3d的文档看上去像是只说了渲染路径,而渲染管线(渲染流水线)并没有怎么说明。 Unity 3D 用户文档 —— 渲染管线概述 渲染管线概述 着色器定义了对象本身的外观(其材质属性)... 阅读详情

干货丨一文看懂什么是“自然语言处理”

发表于:11/30/2018 , 关键词:
作者:武汉飔拓科技 一、什么是自然语言处理 简单地说,自然语言处理(NaturalLanguage Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言,人类的思维也就无从谈起,... 阅读详情

物联网中机器学习的挑战和机遇

发表于:11/29/2018 , 关键词:
据研究报告到2020年,将有超过200亿台互联网连接设备投入使用,这些设备每年将产生超过500个zettabytes的数据,随着更多的技术进步,这个数字预计将继续大幅增加。对于已经投资物联网的70%以上的组织而言,所有这些数据自然代表了独特的竞争优势,并且获得了用于开发创新AI应用程序的宝贵信息和见解的巨大机会。 事实证明,对于数据科学家和机器学习工程师而言,物联网数据与商业领袖一样令人兴奋。... 阅读详情

机器学习项目的完整工作流程是怎样的?

发表于:11/29/2018 , 关键词: 机器学习
作者:七月在线寒小阳、龙心尘 1 抽象成数学问题 明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情,胡乱尝试时间成本是非常高的。 这里的抽象成数学问题,指的我们明确我们可以获得什么样的数据,目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题,如果都不是的话,如果划归为其中的某类问题。 2 获取数据 数据决定了机器学习结果的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限。 数据要有代表性,... 阅读详情

wifi基本原理

发表于:11/29/2018 , 关键词:
这里对wifi的802.11协议中比较常见的知识做一个基本的总结和整理,便于后续的学习。因为无线网络中涉及术语很多,并且许多协议都是用英文描述,所以有些地方翻译出来会有歧义,这种情况就直接英文来描述了。 一、基本概述 1、有线和无线网络 目前有线网络中最著名的是以太网(Ethenet),但是无线网络WLAN是一个很有前景的发展领域,虽然可能不会完全取代以太网,但是它正拥有越来越多的用户,... 阅读详情

详述人工智能在自动驾驶技术中的应用

发表于:11/29/2018 , 关键词:
随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野,人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。... 阅读详情

简单易懂的讲解深度学习(入门系列之五)

发表于:11/29/2018 , 关键词:
5.1 网之初,感知机 我们知道,《三字经》里开篇第一句就是:“人之初,性本善”。那么对于神经网络来说,这句话就要改为:“网之初,感知机”。感知机( Perceptrons ),基本上来说,是一切神经网络学习的起点。 很多有关神经网络学习(包括深度学习)的教程,在提及感知机时,都知道绕不过,但也仅仅一带而过。学过编程的同学都知道,不论是哪门什么语言,那个神一般存在的第一个程序——“Hello... 阅读详情

学习shader之前必须知道的东西——OpenGL的固定功能管线

发表于:11/29/2018 , 关键词:
学习着色器,并理解着色器的工作机制,就要对OpenGL的固定功能管线有深入的了解。 首先要知道几个OpenGL的术语 渲染(rendering):计算机根据模型(model)创建图像的过程。模型(model):根据几何图元创建的物体(object)。几何图元:包括点、直线和多边形等,它是通过顶点(vertex)指定的。 最终完成了渲染的图像是由在屏幕上绘制的像素组成的。在内存中,和像素有关的信息... 阅读详情

去伪存真!别让这8个安全流行词把你忽悠了

发表于:11/28/2018 , 关键词:
俗话说得好:如果某事看起来好到令人难以置信,那可能真的不能相信。仔细想想,绝佳交易和骗局看上去都是超级好。二者都表现出能为你面临的棘手难题提供必备解决方案的样子。然而,其中一个是真的很好,而另一个就很玄乎了。 同时,信息安全行业中的供应商都太急于抛出流行词,试图说服客户他们的解决方案非常合适。这种大环境下,企业或机构该如何理解什么是真的很好什么是太过虚幻呢?... 阅读详情

图片分享:机器学习算法一览图

发表于:11/28/2018 , 关键词:
在场中浏览主要算法以获得可用的方法的感觉是有用的。有这么多的算法,它可以感觉压倒性的算法名称被抛在周围,你希望只是知道他们是什么,他们适合的地方。 我想给你两种方法来思考和分类你可能在现场遇到的算法。第一种是通过学习风格的算法分组;第二种是通过形式或功能上的相似性(例如将类似的动物组合在一起)的算法分组。这两种方法都是有用的,但将集中在通过相似性的算法分组,并进行各种不同的算法类型的游览。... 阅读详情

在深度学习中处理不均衡数据集

发表于:11/28/2018 , 关键词:
作者:George Seif 编译:ronghuaiyang 不是所有的数据都是完美的。实际上,如果你拿到一个真实的完全均衡的数据集的话,那你真的是走了狗屎运了。大部分的时候,你的数据都会有某种程度上的不均衡,也就是说你的数据集中每个类别的数量会不一样。 我们为什么想要数据是均衡的? 在我们开始花时间做深度学习项目之前,非常重要的一点是需要理解为什么我们要做这个事情,确保我们的投入是值得的。... 阅读详情

2019年九大网络安全发展趋势预测

发表于:11/28/2018 , 关键词:
前言 要预测未来一年的网络威胁发展趋势很难,无论是威胁的形态和响应的防范方式都在快速迭代,加上各国对于网络空间中地缘政治利益的理解日益深刻,不同的力量交织在一起进一步加深了复杂性。 国外安全媒体CSO Online还是试着对明年的网络安全态势做出了九大预测,我们来看一看他们是怎么说的。 一、勒索软件活跃度下降,破坏性不减 随着网络犯罪分子的注意力更多地放到其他“黑产”事业,... 阅读详情

2018年全球AI十大突破性技术一览 你知道几个?

发表于:11/28/2018 , 关键词:
1. 基于神经网络的机器翻译 入选理由:翻译是“自然语言处理”的最重要分支,也是比较难的一支。早年间,机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽,如今神经网络的机器翻译准确性大大提高,堪比专业人工翻译。我们熟知的谷歌翻译、微软语音翻译以及搜狗语音识别等都是基于此项技术。 2. 基于多传感器跨界融合的机器人自主导航 入选理由:机器人的终极目标是为人类提供智能化的服务,... 阅读详情

关于caffe 是如何卷积的一点总结

发表于:11/28/2018 , 关键词:
最近,在看caffe源码时,偶然在网上看到一个问题?觉得挺有意思,于是,仔细的查了相关资料,并将总结写在这里,供大家迷惑时,起到一点启示作用吧。 问题的题目是CNN中的一个卷积层输入64个通道的特征子图,输出256个通道的特征子图,那么,该层一共包含多少个卷积核? 对于上面这个问题,目前有两种答案,每一种答案的区别是所基于的卷积核的维度不同而导致的。下面是两种答案的解析过程: 第一种答案:... 阅读详情