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不用多进程的Python十倍速并行技巧（上）
图像处理
数据处理
文件存储
python
虽然python的多处理库已经成功地广泛的用于应用程序，但在本文中，我们发现它在缺少一些重要的应用程序类中依然存在不足，包括数值数据处理、状态计算和具有昂贵初始化的计算。主要有两个原因：
AiTechYun
2019-06-15
1.8K
0
自动水下机器人和AI加快深海生态探索
机器人
数据分析
数据处理
编程算法
最近由南安普顿大学和东京大学工业科学研究所担任副教授的Blair Thornton博士领导的一次探险演示了如何在海上使用自动机器人和AI，以大大加快探索和研究难以到达的深海生态系统，如间歇性活跃的甲烷渗漏。
AiTechYun
2018-09-26
790
0
机器学习和人工智能开启了太空探索的新时代
机器学习
自动化
机器人
数据处理
编程算法
随着自动化，机器学习和人工智能在多个不同领域留下不可磨灭的印记，它们在太空领域得到越来越多的研究和实施，以应对未来的太空时代，其主要内容将是先进的机器人技术，可能类似于机器人星际间的冒险。
AiTechYun
2018-09-26
952
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赫尔辛基大学AI基础教程：我们如何定义人工智能（1.1节）
人工智能
linux
数据处理
也许你已经注意到，人工智能目前是一个“热门话题”：关于人工智能的媒体报道和公众讨论几乎是不可避免的。但是，你也许也会注意到，它对不同的人意味着不同的东西。对于有些人来说，人工智能是可以超越人类智能的人造生命，而对于另一些人来说，几乎所有的数据处理技术都可以称为人工智能。
AiTechYun
2018-07-27
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0
在机器学习中处理缺失数据的方法
机器学习
数据处理
数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。缺少数据可能是代码中最常见的错误来源，也是大部分进行异常处理的原因。如果你删除它们，可能会大大减少可用的数据量，而在机器学习中数据不足的是最糟糕的情况。 但是，在缺少数据点的情况下，通常还存在隐藏的模式。它们可以提供有助于解决你正尝试解决问题的更多信息。 我们对待数据中的缺失值就如同对待音乐中的停顿一样 – 表面上它可能被认为是负面的(
AiTechYun
2018-03-06
1.9K
0
利用深度学习改变位置感知计算
深度学习
数据处理
位置感知位于定位服务(LBS)的核心位置。然而，准确地估计目标的位置并不那么简单。全球定位系统(GPS)，可以直接输出地理空间坐标，但它的错误可能远远超出了某些应用的容许度。在GPS定位区域，可以通过惯性测量单元(imu)和照相机等传感器提供的原始数据间接推断出位置。通常，数据，无论是直接测量地理空间坐标还是推断位置，都必须经过相当费力的人工数据处理管道，才能被高水平的LBS所消耗。本文回顾了最近两项关于将深度学习模型引入位置感知计算的尝试，有效地减少了专家的参与。 一、目标跟踪通过部分可观察的随机过程 h
AiTechYun
2018-03-02
1.5K
0
【研究】国外研究：一种可以通过文本描述直接生成视频的新方法
人工智能
数据处理
最近，一种新的方法可能会让电影编剧拒绝来自大型电影制片厂的巨额预算和强大资源 — 依靠文本进行视频生成（Video Generation from Text）。当然，从目前来看，生成的电影不可能去参选
AiTechYun
2018-03-02
1.2K
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