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2018-11-01 17:41 人工智能围观: 99

虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术，比如说机器学习，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域（domain），接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型，以及影响和挑战，主要有八个方面：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、...

机器学习（七）——Adaboost和梯度提升树GBDT

2018-11-01 16:12 机器学习围观: 81

1、Adaboost算法原理，优缺点：理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，而Adaboost回归用了CART回归树。 Adaboost算法可以简述为三个步骤：（1）...

人工智能力助量子误差矫正

2018-11-01 14:21 人工智能, 量子计算机围观: 72

德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特（Florian Marquardt）及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》，提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。量子计算机可以解决传统计算机不能处理的复杂任务，...

全网IPv6部署带来的现实问题

2018-11-01 11:33 5G, IPv6, 物联网围观: 93

2018年以来，国内掀起了IPv6网络改造的热潮，从运营商到互联网，从企业到个人，都要将IPv6的网络改造付诸于行动，不少企业都立了军令状，必须要在2018年完成IPv6网络初步改造，让IPv6跑起来。不过，IPv6的口号喊了这么多年，一直没有什么声响，大家都没有改造的意愿，...

简单易懂的讲解深度学习（入门系列之二）

2018-11-01 10:37 深度学习围观: 86

在前面的小节中，我们仅仅泛泛而谈了机器学习、深度学习等概念，在这一小节，我们将给出它的更加准确的形式化描述。我们经常听到人工智能如何如何？深度学习怎样怎样？那么它们之间有什么关系呢？在本小节，我们首先从宏观上谈谈人工智能的“江湖定位”和深度学习的归属。然后再在微观上聊聊机器学习的数学本质是什么？...

七种常用特征工程技术

2018-10-31 17:25 特征工程, 算法围观: 88

本文来自于csdn，本文只提供一些简单的特征工程技巧，希望能够在你以后的分析中提供帮忙。当在做数据挖掘和数据分析时，数据是所有问题的基础，并且会影响整个工程的流程。相比一些复杂的算法，如何灵活的处理好数据经常会取到意想不到的效益。而处理数据不可或缺的需要使用到特征工程。一、什么是特征工程...

5G与物联网的强强联合，会带来哪些新的机遇？

2018-10-31 16:04 5G网络, 物联网围观: 93

谈到5G网络，相信很多人都没有很清晰的认知，因为目前5G网络在中国市场还没有真正应用，那么它和4G、2/3G网络有什么区别？最明显的区别就是速率，当4G网络在2010年左右开始占领市场的时候，我们会觉得速度变得很快，下载一部电影，传送一个视频、文件或者照片等，终于不用像2/3G网络那样苦苦等待了，...

GPU流水线

2018-10-31 14:13 GPU, 流水线围观: 97

当GPU从CPU那里得到渲染命令后，就会进行一系列流水操作，最终把图元渲染到屏幕上。从图中可以看出，GPU的渲染流水线接收顶点数据作为输入。这些顶点数据是由应用阶段加载到显存中，再由Draw Call指定的。这些数据随后被传递给顶点着色器。顶点着色器（Vertex Shader）...