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源 / 计算机教育 -END-

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读懂新发展规划

读懂国务院关于印发《新发展规划的通知》 ? 附录: 专栏1 基础理论 1.大数据理论。 研究数据驱动与知识引导相结合的新方法、以自然语言理形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意理论与方法、非完全信息下决策基础理论与框架、数据驱动的通用数学模型与理论等 研究“在回路”的混合增强共生的行为增强与脑机协同、机器直觉推理与因果模型、联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强学习方法、云机器协同计算方法、真实世界环境下的情境理机群组协同 研究跨媒体统表征、关联理与知识挖掘、知识谱构建与学习、知识演化与推理、描述与生成等技术,开发跨媒体分析推理引擎与验证系统。 3.群体关键技术。 研究短文本的计算与分析技术,跨语言文本挖掘技术和面向机器认知的语义理技术,多媒体信息理机对话系统。 专栏3 基础支撑平台 1.开源软硬件基础平台。

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    名片”超级名片

    究其本质是借助等技术,帮助企业实现销售全流程与客户全生命周期的自动化、数字化管理,全方位提升企业销售及销售管理力。因此,新销售离不开数据、算法、这些最前沿的技术。 、消费者发生变化,触达难 随着移动互联网的发展,消费市场分崩离析,消费者呈现多样态,消费群体越来越细碎,消费行为快速变化,给认知和触达消费者带来困难。 营销不停留在对消费者的浅层次分析上,需找到更行之有效的消费者识别方法。 传统销售面对上述变化,可以说毫无办法。 新销售所要做的重要点,就是要在新的消费决策路径下,实现品牌与销售的兼顾。 三是媒介环境发生变化,拓客难 ? 在社会化媒体高度发达的今天,媒介环境具有更多、更碎、更快的特点: 更多。 传统销售面对动态散点的受众,则只处于被动状态,毫无主动出击的力。 按照媒介组合模式从低维到高维的演变趋势,新销售将要求形成全网域的、立体动态的传播分发体系。

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    究其本质是借助等技术,帮助企业实现销售全流程与客户全生命周期的自动化、数字化管理,全方位提升企业销售及销售管理力。因此,新销售离不开数据、算法、这些最前沿的技术。 、消费者发生变化,触达难 随着移动互联网的发展,消费市场分崩离析,消费者呈现多样态,消费群体越来越细碎,消费行为快速变化,给认知和触达消费者带来困难。 营销不停留在对消费者的浅层次分析上,需找到更行之有效的消费者识别方法。 传统销售面对上述变化,可以说毫无办法。 新销售所要做的重要点,就是要在新的消费决策路径下,实现品牌与销售的兼顾。 三是媒介环境发生变化,拓客难 ? 在社会化媒体高度发达的今天,媒介环境具有更多、更碎、更快的特点: 更多。 传统销售面对动态散点的受众,则只处于被动状态,毫无主动出击的力。 按照媒介组合模式从低维到高维的演变趋势,新销售将要求形成全网域的、立体动态的传播分发体系。

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    看懂知识体系

    关于的前世今生、内涵意义,下可以说是相当清楚全面了。是未来大热点,如果你也看好这趋势,不妨把下面六收藏起来慢慢看。 ? ? ? ? ? ?

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    看懂知识体系

    关于的前世今生、内涵意义,下可以说是相当清楚全面了。是未来大热点,如果你也看好这趋势,不妨把下面六收藏起来慢慢看。 ? ? ? ? ? ?

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    搞懂-开发者的入门指南

    自上世纪 50 年代以来,类对前景的想象从未停止过,计算机科学家创造出更加复杂的新技术,也为普通消费者打造出个令向往的未来。 虽然对的理几十年来直在变化,但我们也有理由相信时代最终会到来。那么想要成为开发者,怎样才踏入这领域呢? 首先要搞清楚,到底是什么? ? 今天的达到了什么程度? 当下,个总称,可以表示任何感知、推理、行动、自我调试(adapt)的程序。开发者可以通过机器学习和深度学习两种方式来实现机器的上述行为。 ? 的运行:机器学习的作流程 上文讨论过,可以基于经验来感知、推理和行动。但是,它们是怎么做到的呢?下面是机器学习的般流程。 ? 对于开发者来说,领域的扩意味着你可以将的专业知识应用到你感兴趣的领域中。 ? ?

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    AI 技术座精选:数学不好,也可以学习(四)——

    【AI100 导读】本文是《数学不好,也可以学习》系列的第四篇文章,主要内容围绕 Tensors(量)展开。 ? 现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢? 像小孩子样,我也很讨厌数学。所以的话,如果连我都弄懂,你也可以!肯定没问题!我们要做的,就是用最简单的术语去释有关切。 所以,到底什么是 tensor? 在本篇教程中,我们将会用到 Python、Keras、TensorFlow 以及 NumPy,在之前的系列文章《数学不好,也可以学习(三)》中都已经介绍过。 Jupyter Notebook 将文档与代码的功集为体。也就是说,其融和编程于体。 为什么要把数据转换成 Numpy 数组呢? 原因很简单。 ,即该的真实数字,如3、7或9等,这些标签是手动添加的。

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    15表看清发展现状

    4.各类公司获得的风险投资情况 ? 上对比了各类公司吸引到的风投注资总额和该类公司的数量。 上统计了各类公司的平均融资金额。机器学习(应用)以每家公司平均融资1,700万美元位居第,而机器和手势控制各自以每家公司平均融资1,400万美元并列第二。 7. 各类公司的平均创立年限 ? 上统计了各类公司的平均创立年限。 10.各国公司的风险注资总额 ? 0-40亿美元 上展示了各国公司的风险资本注资总额。 14.各家投资机构的领域投资交易数 ? 上统计了各家投资机构参与的领域投资交易数。

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    干货 丨看懂新知识体系

    关于的前世今生、内涵意义,下可以说是相当清楚全面了。是未来大热点,连腾讯、阿里、百度这些科技公司都各自成立了实验室,如果你也看好这趋势,不妨把这收藏起来慢慢看。 来源:玩咖 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章,请向原文作者申请授权,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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    说】15表看清发展现状

    1.市场概览 ? ? 2. 各类公司数量统计 ? 上展示了各类领域的公司数量,我们可以从中看出都有哪些类别占据了当前的市场主导地位。 4.各类公司获得的风险投资情况 ? 上对比了各类公司吸引到的风投注资总额和该类公司的数量。 上统计了各类公司的平均融资金额。机器学习(应用)以每家公司平均融资1,700万美元位居第,而机器和手势控制各自以每家公司平均融资1,400万美元并列第二。 7. 各类公司的平均创立年限 ? 上统计了各类公司的平均创立年限。 11.各年度新创立的公司数量 ? 上统计了各年度新创立的公司数量。2013年最多,有118家公司在这年创立,排在第二位的是有103家公司创立的2012年。

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    达观加入联盟,推动“岛”发展

    在发布会中,联盟正式成立,达观数据作为联盟发起企业之,创始陈运文同参与见证了这里程碑时刻。 ? 达观数据、小蚁科技、七牛云、纵目科技、麟科技联合发起“联盟” 是目前产业界的风口,江集结了“先锋力量”。 江集团党委书记、董事长袁涛在现场分享了打造“岛”的框架和思路: ? 、孵化支持。 以建成岛(AIsland)为契机,推进慧城市建设,优先采购入驻企业的产品与决方案,建设公共产品与技术应用展示中心,形成应用示范。 达观数据作为从江成长起来的企业,非常荣幸见证岛的成立。 随着各行业化进程的演进,、文本处理将在未来得到更广泛的用途。

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    流程释什么是机器学习

    这里的数据可以有很多形式,如数值、文字、像,甚至你点次鼠标也算,反正就是你周围的切。 只要它被数据化,它就用到机器学习算法中。 这就像在给狗训练新把戏的时候给它奖励品样。AlphaGo,在复杂围棋比赛中击败最强类选手而出名的Google程序的基础就是强化学习。 你想了的机器学习基本都在这里。 再次看下机器学习流程吧~ AI的更多背景知识流程 ? 由于业界对AI的定义是不断变化的,这个术语也经常被弄的乱七八糟。 例如过去被认为的系统,在今天看来或许有点牵强了 所以读AI背景知识进行梳理可以让你准确的掌握这个知识点。上的梳理就很好的帮助判断是否为使用了AI技术。 在最广泛的意义上,指的是够为自己学习、推理和行动的机器。 也就是说当面对新的情况时,这些机器可以做出自己的决定,就像类和动物样可以思考。这通常被称为“强”或“AGI”。

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    流程释什么是机器学习

    这里的数据可以有很多形式,如数值、文字、像,甚至你点次鼠标也算,反正就是你周围的切。 只要它被数据化,它就用到机器学习算法中。 这就像在给狗训练新把戏的时候给它奖励品样。AlphaGo,在复杂围棋比赛中击败最强类选手而出名的Google程序的基础就是强化学习。 你想了的机器学习基本都在这里。 再次看下机器学习流程吧~ AI的更多背景知识流程 ? 由于业界对AI的定义是不断变化的,这个术语也经常被弄的乱七八糟。 例如过去被认为的系统,在今天看来或许有点牵强了 所以读AI背景知识进行梳理可以让你准确的掌握这个知识点。上的梳理就很好的帮助判断是否为使用了AI技术。 在最广泛的意义上,指的是够为自己学习、推理和行动的机器。 也就是说当面对新的情况时,这些机器可以做出自己的决定,就像类和动物样可以思考。这通常被称为“强”或“AGI”。

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    【新元100】7 看懂美国产业

    【新元导读】本文是O‘reilly的报告《 美国新市场》的作者Aman Naimat针对报告所写的读文章。 2004年,在斯坦福大学计算机科学系迷宫式的过道里,我跟个长得很像圣诞老对话。这个大胡子男是约翰·麦卡锡,他在50年代与马文·明斯基起创造了这个词,是的创始的起始 真正进入主流产业是在2011年到2012年。AI 在这段时间的兴起,有几个物质上的原因,还有几个基础性的技术,共同创造了这场完美的风暴。 我将通用AI定义为是个达到类水平或超类水平的系统,世界,理般性问题。 例如,深度学习可用于自然语言理,甚至是认知计算,即使它最主要用于象处理。 AI使用情况的分类不清楚显示AI成熟市场的现有水平。下面两显示有多少家企业在实验室之外使用这些AI技术。 ? ?

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    【AI知识网络】看懂知识体系

    本文用网络清晰明确地介绍了的前世今生、内涵意义等信息,可以说是包罗了的各类相关知识。 是未来大热点,连腾讯、阿里、百度这些科技公司都各自成立了实验室,如果你也看好这趋势,不妨把这收藏起来慢慢看。微信后台回复:“AI网络”,获取高清版网络。 ? ? ? ? ?

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    带你读懂腾讯青少年教育决方案

    2020年全国两会,“新基建”首次写入政府作报告。 作为新基建重要板块之 ——,则是很多领域数字化与化转型的基础,与之相伴的才竞争业已成为国际竞争的新焦点。 全面的课程体系内容 紧跟国家AI才培养标准 依托于腾讯AI Lab、腾讯优实验室、微信聆等腾讯内部领先的实验室资源,腾讯教育还打造了系列面向中小学生的课程,致力于激发青少年学习编程与的兴趣 借助生活中涉及运用的案例帮助学生了相关的基础知识,日常应用以及的特点等,从而打好知识层面的基础。 ? 识花君AI实验 对应5-6年级的学生,设计了“硬件入门课程”及“生活中的AI”课程,帮助学生认知及体验AI相关技术,了在各领域中的应用及发展,初步了物联网在学习生活中的运用。‍ AI猜拳实验 在小学阶段积累了定基础知识后,腾讯青少年教育为初中阶段的学生,开设了系列结合“互联网创新”“物联网探究”“应用”主题的与编程课程,帮助学生们初步了并掌握

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    算法通俗系列():K临近法

    等案例完后,看看我们怎么用K-临近法去决这个案例中的问题。 有个游戏公司,他们开发了款游戏。这款游戏发布了段时间后,他们得到了些用户的数据。数据如面这幅所示: ? 需要说明下,推广游戏是有成本的,需要花费定的推广费用。所以,只有推广给那些喜欢这款游戏的,公司才获取收益。 这里我们需要个假设:属性越接近的,行为偏好也越相似。 比如,两个20多岁的,他们的行为偏好可比较相似;而个20多岁和个50多岁的,他们的行为偏好就会相差比较大。 再比如,两个程师,他们的行为偏好可就比较相似。而程师和个演员,他们的行为偏好就会相差比较大。也就是说,行业这个属性越接近,行为偏好也就越相似。 相关文章: 算法通俗系列():K临近法 算法通俗系列(二):逻辑回归 算法通俗系列(三):决策树

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    首晟演:量子计算、与区块链(附PPT)

    本文重新温读首晟教授2018年8月在谷歌的演PPT《量子计算, 与区块链》。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 我接下来跟大家分享也是个基本概念,60年代就已经提出来。之所以今天够有突飞猛进的发展,主要是三个大的潮流的汇总。 可现在是在简单地模仿的神经元,但是我们更应该思考的,在这里面有个基础科学重大突破的机会,就是我们真正去理那个慧和的基本原理,基本的数学原理,这样真正够使有突飞猛进的变化。 另外大家经常问的到底用什么样的判据够真正衡量达到的标准?大家可听说过灵测试,灵测试是说跟机器对话,但是我们不知道大在背面到底是还是机器。 我们整个世界科学是最无止境、最没有国界的,科学真正把类带到超越国界的,今天我们所要决的、量子计算都是整个类的问题。

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    钹:迈向第三代

    (Artificial Intelligence,简称AI)在60多年的发展历史中,直存在两个相互竞争的范式,即符号主义与连接主义(或称亚符号主义)。 符号主义(即第)到上个世纪八十年代之前直主导着AI的发展,而连接主义(即第二代)从上个世纪九十年代逐步发展,到本世纪初进入高潮,大有替代符号主义之势。 但是今天看来,这两种范式只是从不同的侧面模拟类的心 (或大脑),具有各自的片面性,不可触及类真正的。 清华大学研究院院长、中国科学院院士钹教授在“纪念《中国科学》创刊70周年专刊”上发表署名文章,首次全面阐述第三代的理念,提出第三代的发展路径是融合第代的知识驱动和第二代的数据驱动的 全文链接:http://scis.scichina.com/cn/2020/SSI-2020-0204.pdf 以下全文刊载钹院士的文章《迈向第三代》。 ? ? ? ----

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