图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种针对图数据的深度学习模型，能够有效地进行节点分类、链接预测、图分类等任务。GCN基于卷积神经网络（CNN）的思想，通过局部共享权重的方式对节点进行聚合，实现了对图数据的卷积操作。GCN的核心思想是利用邻居节点的信息对当前节点进行特征表示，其中邻居节点是通过邻...

机器学习算法有很多种，根据学习方式的不同，可以分为监督式学习、无监督式学习、半监督式学习和强化学习等。每种算法都有自己的原理、性能和应用场景。常用的机器学习算法，例如：一、k-邻近算法（kNN）这是一种基于实例的分类算法，它根据给定样本的最近的k个邻居的类别来预测其类别。它适用于小规模数据集和非线性分类问题。k-邻近算法的公式是这样的：给...

低碳与可持续是持久的世界发展主题，光伏、风能等清洁能源迅速发展，并将承担起能源重任。通过将储能和光伏等清洁能源配套，可以有效的减少弃风、弃光现象，不断推动能源结构加速转型。同时，储能可有效保障电力的稳定供应，调峰调频，并带来显著的经济效益。储能技术、设备和解决方案成为充分利用自然资源和平衡电力供应的理想措施。根据应用场景可将储能设备分为便...

近日，国家科技部正式下发文件，支持海尔集团旗下海尔数字科技（青岛）有限公司，建设“工业大脑国家新一代人工智能开放创新平台”。这是青岛市第一家，也是目前唯一一家。国家新一代人工智能开放创新平台，被称为“人工智能国家队”，旨在推动我国人工智能技术创新和产业发展，择优选择人工智能重点领域的领军企业进行开放创新平台建设。此次海尔以工业大脑参与国家...

近日，约翰霍普金斯大学语言和语音处理中心（Johns Hopkins Center for Language and Speech Processing）的工程师开发了一种新机器学习模型，该模型可以进行语言理解，或区分LU系统输出的对话记录中的语音功能，这种方法最终可以帮助计算机“理解”口语或语音，并书写成通顺文本。这个新开发的模型，能够...

通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来，为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存，并且保存训练出来的模型精度持平的条件下，业界提出越来越多的混合精度训练的方法。这里的混合精度训练是指在训练的过程中，同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16）。1、浮点数据类型浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）...

长期以来，深度学习和人工神经网络的灵感被很多学者认为是来自人类的大脑。比如，神经元之间的连接在人工神经网络中，是用节点之间的权重表示的。正值表示兴奋性连接，负值表示抑制性连接。所有输入都通过权重进行加权并求和（线性组合），然后，通过激活函数控制值域输出。例如，可接受的输出范围通常在0和1之间，也可以在-1和1之间。在某种意义上，人工神经网...

NASA的火星探测器是过去二十年来科学和太空领域的重大成就之一。四代漫游者穿越了这颗红色星球，收集了科学数据，发回了令人回味的照片，并在极其恶劣的条件下幸存下来-所有这些漫游者都使用功能不如iPhone 1的车载计算机。最新的漫游者Perseverance于7月30日推出， 2020年，工程师们已经梦想着拥有下一代漫游者。这些任务虽然是一...

介绍监督学习和无监督学习有什么区别？对于机器学习的初学者和新手来说，这是一个常见的问题。答案是理解机器学习算法本质的核心。如果没有明白监督学习与无监督学习之间的区别，你的机器学习之旅就无法继续进行。实...

英国《自然·机器智能》杂志13日发表的一项医学与人工智能（AI）研究中，瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时，实时观察血流...

除了实施新技术外，支付行业还看到了宽松的监管环境，这使初创企业得以成长并具有影响力。Ripple的全球银行业务负责人Marjan Delatinne表示，新冠疫情凸显了对更有效的国际支付基础设施的需求。在这一发表在Bobsguid...

金融界美股讯 在一条宣传视频中，亚马逊说它的Cloud Cam家庭安防摄像头“全天候为您提供安居监控所需的一切”。实际上，这种人工智能设备需要一群隐形员工的帮助。据参与该项目或直接知情的五位人士称，数十名位于印...

驱动中国2019年9月26日消息 2019杭州云栖大会上，阿里云与FaceBook宣布达成关于深度学习框架PyTorch的合作，开发者可以在阿里云机器学习平台上方便快捷获取PyTorch框架，使用模型训练、预测部署等全流程功能，享受云...

AIUST.Com按：时下，随着人工智能、机器人、大数据热度上升；业界需要的人才缺口也非常大，不少高校也于近年开设了此类专业。但培养需要一定的周期。业界的需求，亦从不少程序员中招聘。但不少程序员只具备高中的数...

2012年多伦多大学的研究人员首次使用深度学习在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获胜，深度学习渐渐被人们所熟知。而对于AI行业的从业者来说，深度学习下的计算机视觉，是使计算机能够理解图像背景的一门重要学科，也...

【摘要】 目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题，在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来，深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展，也带动着目标视觉检测取得突飞猛进...

AI开发面临碎片化 深度学习框架要统一（图片来自FactorDaily）人工智能繁荣发展的背后是各大厂商暗战的开始，大家都在为了争抢开发者推出各自的深度学习开发框架，而随着应用在不同场景下的关联性越来越强，碎片化的...

Stack Overflow 的数据科学家 Julia Silge 通过对数据进行深入研究，分析处理了 2018 年最受欢迎的机器学习技术及其趋势。本次调查报告整理了超过10万名受访者的回答记录，并发现，软件开发中的机器学习是一个很重要...

科学家利用最近在机器学习领域取得的进展，称为“储备池计算（reservoir computing）”，从混沌过程的Lyapunov指数数据中提出一种无模型估计方法。然后使用学习的输出权重形成一个修改后的自主储备池，该储备池被设...