比9种SOTA GNN更强!谷歌大脑提出全新图神经网络GKATs
demi 在 周二, 08/10/2021 - 10:51 提交
尽管现代GNN在理解图形数据方面取得了巨大的成功,但在有效处理图形数据方面仍然存在一些挑战。
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作为楼宇自动化的近亲,智能家居的几个属性还是可以在家庭之外应用。物联网驱动的自动化在其他地方也有商业应用。在这里,我们将发现一些可以使用类似智能家居功能以实现便利、安全、安保和自动化的地方。
随着未来智能机器人的不断发展,人们对人机交互的要求也越来越高,智能化、流畅化、拟人化,这都深深考验着我们对各种机器模块的应用能力。本文我们从机器人视觉人工智能和机器人控制三个方面来探讨机器视觉与人工智能的人机交互问题。
近期,清华大学温玉辉博士后、刘永进教授、中科院计算所副研究员高林、香港城市大学傅红波教授等合作,在CVPR2021上发表论文,提出了一种基于标准化生成流(Glow)的自回归运动风格迁移方法,并在GitHub上开源了Jittor代码。
由于物联网和工业物联网设备产生的大量数据,边缘计算呈爆炸式增长。随着5G网络的发展和5G 变得越来越普遍,新设备上线后将产生比以往任何时候都多的数据。因此,许多企业发现使用边缘计算来执行实时、低延迟的数据分析非常有效。边缘计算使本地处理数据接近数据生成源成为可能。
尽管虚拟现实 (VR)/增强现实 (AR) 已经存在了一段时间,但直到 2014 年 Facebook 收购 Oculus VR 时,这项技术才开始引起人们的广泛关注。
集成机器学习涉及结合来自多个熟练模型的预测,该算法的成功在于保证弱分类器的多样性。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。集成学习是一种思想。当预测建模项目的最佳性能是最重要的结果时,集成学习方法很受欢迎,通常是首选技术。
边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的又一新型计算模型。我们认为边缘计算是以云计算为核心,以现代通信网络为途径,以海量智能终端为前沿,通过优化资源配置,使得计算、存储、传输、应用等服务更具智能,具备优势互补、深度协同的资源调度能力,是集云、网、端、智四位一体的新型计算模型。
自从计算机时代开始,科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样,给计算机注入学习的能力。机器学习的最大好处之一是,它可以应用于人类今天面临的几乎任何问题。然而,有了这些好处,也有一些挑战。
Unity 2021.2 beta 测试版推出全新功能集(feature sets),帮助开发者省去额外的安装和配置步骤,更快地开始创作。