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学科人工智能 | MixAI 知识库 No.61

| 建筑 · 人工智能专栏 建筑师需不需要了解人工智能??了解起来~~ ? 服装设计师 ? #时尚智能# #服装设计师# 人工智能服装设计师,细分领域一览 | FashionHack 专栏‍ 不仅是建筑设计师,服装设计也是有很多智能技术的应用场景,设计师也要拓展AI技能~~~ ?

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学科人工智能 | MixAI 知识库 No.63

学科 ? #设计模式# #设计师# #程序员# #商业模式# 设计模式:超越软件与设计的模式语言 设计模式是一种通用的解决方案,或者是一种规律,或者是一种经验的总结。 做设计或者写代码(写文章)的时候,我们应该努力做到无意识地使用设计模式。不管是什么职业,只是所使用的工具不同而已,模式语言是类似的。 ? 人工智能建筑师 ‍ ? #人工智能# #建筑设计# 会自我演变的空间机器,Fun Palace是什么? 有点像即兴戏剧,也有点像mixlab本身在探索的组织模式,观众不仅仅是观众,也可以是演员本身。 ? 深度学习 ? #人工智能# #图数据# #神经网络# get硬知识:图卷积神经网络 图数据的深度学习结构——图卷积神经网络。思路来源于计算机视觉中最常用的卷积神经网络泛化到图上。 ? 设计黑客 ? #生成式设计# #自动驾驶# 闪聊:生成式设计x汽车智能建造 生成设计便是一种全新设计技术,能够根据现实世界的制造制约因素和产品性能要求,利用基于人工智能的算法同步生成多种可行的解决方案,降低汽车的制造成本

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    交叉学科与MIXLAB跨界社群 |Mix+人工智能 NO.43期

    #MIT##环境导航# #低算力成本# 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发了NanoMap。 https://tensorflow.google.cn/recommenders MixLab & 交叉学科 - End - ----

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    一文带你了解人工智能学科介绍、发展史、三大学派

    总体而言,以是否具有自我意识及独立思考能力为界,可将人工智能分为强人工智能和弱人工智能。其中强人工智能指更方面的能力都达到人类的水平,能模仿人类的思维、意识和学习能力。 强弱人工智能 目前我们经常听到的人工智能其实属于弱人工智能范畴,它只能解决某个特定领域的问题,更多的是充当一种工具来使用。 强弱人工智能 人工智能发展史 从人工智能正式被提出到如今已经六十多年过去了,在此期间人工智能的发展经历了几度繁荣和衰落。目前虽然已取得不错的进展,然而现实与理想的差距还是很大,前进道路依旧曲折。 ? 三大学派 在人工智能的整个发展过程中,不同学科背景的研究人员对人工智能有不同的理解,因此也产生了三大人工智能学派。 行为主义 回顾 这篇文章从整体介绍了什么是人工智能人工智能的发展以及人工智能的三大学派,从整体上了解了人工智能这门学科的情况,并且知道了目前的人工智能并非是科幻片里面的人工智能,现实与理想之间的差距还是很大的

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    人工智能呼唤“大国工匠”,中科院院士郝跃建议设立一级学科

    “做好人工智能领域的人才培养和学科建设,是当前亟待解决的问题。”郝跃表示。 近年来,主要发达国家和企业十分重视人工智能领域的人才培养,美国麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等数百所高校设置了人工智能相关学科。 “但是到目前为止,我国尚没有形成完善、规范的人工智能人才培养和学科建设的教育教学体系。” 因此,设置“智能科学与技术”一级学科,实现人工智能人才培养的专业化、规范化和规模化,尤为重要。 除了学院化的人才培养机制,另一方面,人工智能行业发展需要优秀的领军人物。 无论是系统培养学科型人才,还是引进高端人才,加强产学研合作,在实践中培养实用型人才,目前我国人工智能产业仍“求贤若渴”。可以预见的是,在人工智能所引领的科技浪潮中,将涌现出新的“大国工匠”。

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    立足基础学科,助力中学科学人才培养——首届犀牛鸟中学科学人才培养计划圆满收官

    近日,2020年犀牛鸟中学科学人才培养计划评优答辩会在线上举行。清华大学丘成桐数学科学中心副主任郑绍远教授、腾讯公司副总裁王巨宏出席答辩会并致辞。 2020年犀牛鸟中学科学人才培养计划评优答辩会合影 犀牛鸟中学科学人才培养计划由清华大学丘成桐数学科学中心、清华大学-腾讯互联网创新技术联合实验室、北京雁栖湖应用数学研究院、腾讯基金会和腾讯犀牛鸟于今年 5月正式发布,旨在为中学科技人才提供更广阔的平台,激发中学生探索未知的兴趣和热情,提升中学生独立思考、分析问题、解决问题和科研创新的能力,助力中学科技人才的全面培养。 郑绍远教授代表清华大学丘成桐数学科学中心致辞,他指出,社会变革非常快,年轻人不仅需要有扎实的专业知识,快速学习和高效沟通的能力,更需要有解决问题和团队协作的能力。 在科研能力提升环节,学生通过学习系列学术导论课程,提升了自身学术素养,并通过聆听系列计算机学科前沿报告,对计算机学科发展、相关领域专业知识、以及新兴技术如何推动互联网企业的发展和应用有了更全面了解,培养了自己的科研兴趣

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    机器学习的跨学科应用——模型篇

    您需要为您的实现提供完整的源代码,使用的好参数,随机数种子,以及模型本身的预训练权重。此外,还应该提供新系统的清晰描述和原理图,以及重现模型和工作的说明。

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    剑桥大学科学家声称:失控的人工智能将威胁生命!

    剑桥大学一位著名的研究人员声称,人工智能可能很快就会超越人类的理解,将人类的生命置于危险之中。 一个领先的人工智能(AI)研究员的震惊声明是今年人工智能能力的激增。 史蒂芬·凯夫(Stephen Cave)告诉BBC,这些发展使我们能够安全地与人工智能生活在一起。 他说,人工智能机器发展的速度意味着它们很快就会超过人类的理解,而这正是“我们失去对它们的控制”的关键所在。 “这让我们面临着未来如何与人工智能安全生活的风险。” 科学家们可能意识不到他们在人工智能造物上的错误,直到为时已晚 凯夫教授指出,量子计算的突破是人工智能发展的重要一步,为机器提供了一种“变得比我们聪明”的方法。

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    人文学科引文索引(HuCI)的案例:人文学科的引文索引

    我们认为,人文学科的开放引文索引是可取的,原因有四:它将大大改进和加速对来源的检索,它将提供一种将各个存储库(如档案和图书馆)的收集连接的方式,它将促进所有利益攸关方(包括出版商)采用元数据标准和最佳做法 我们还建议,引文索引应符合一套与人文学科相关的要求。 我们讨论四个方面:来源覆盖必须全面,包括主要来源的书籍和引文:需要按时间顺序排列深度,因为人文学科的学术性随着时间的推移仍然相关:该指数应以收集为导向,利用专门研究图书馆积累的主题馆藏:并且它应该具有丰富的上下文 归根结底,我们认为人文学科的引文索引可以由人文主义者通过合作、分布式和开放的努力来创建。 人文学科引文索引(HuCI)的案例:人文学科的引文索引.pdf

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    程序员要失业了… 输入图片,输出代码,一键生成。 | MixLab交叉学科

    就在不久前 MixLab的小伙伴看到了一篇关于加速设计流程的文章并转发给了我,其中用到了图像识别、OCR、代码生成等技术,今天碰巧看到一篇算法实现的论文,正好可以对其中的一部分算法进行原理拆解。 输入图片,输出代码 一键生成 最终实现:训练神经网络使其能够直接基于设计后的图片,来生成一个包含 HTML+CSS 的网站。 概述 1 将设计图像提供给经过训练的神经网络 ? 我们想要构建一个神经网络,该网络将生成与屏幕截图相对应的HTML / CSS代码并展示。 训练神经网络时,我们会给它 “喂” 几个具有匹配HTML的屏幕截图。

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    R医学科研:R语言简介

    1.3 工作流程 1.3.1 基础 1.3.1.1 代码基础 R 可以当作计算器来使用: 2 + 3 # [1] 5 2 * 3 # [1] 6 R 的赋值语句: object_name <- value 但是如果任务比较复杂,代码量比较大,则应该将代码写在 R 脚本中,保存脚本时,通常以.R结尾。 建议不保存工作空间,因为代码才是最重要的,命令和对象都可以通过代码重新生成。

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    《统计学习基础:数据挖掘、推理和预测》-斯坦福大学人工智能学科专用教材

    该书的简介解释了: 本书专为统计,人工智能,工程,金融等众多领域的研究人员和学生设计。我们希望读者将至少有一门统计学的基础课程,涵盖线性回归等基本主题。 因此,上述问题并非不可克服。

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    神经科学:脑研究的综合学科

    对脑和神经系统的科学研究近年有显著的进展,一门新的交叉学科——神经科学是过去二十多年中发展最为迅速的学科之一。 1.3 神经科学发展的科学意义 神经科学是综合性很强的交叉学科。它综合了多门学科,对神经系统进行全面的研究。它得益于这些学科,又推动这些学科;加速神经科学的发展可以带动一批相关学科的发展。 这样看,神经科学的规模已经不在数理科学的亚学科的规模,而是与大学科的规模在一个数量级了。 在生命科学方面,神经科学这门对脑和神经系统探索的交叉学科,是中国与世界有长期的、良好的接面的学科。 这些不足,正好说明神经科学是一个有广阔前景的学科。 从三个方面:神经系统的重要性、学科已有的在当代迅速发展势头、和学科未来深远的前景,都显示同样一个信息:神经科学是科学前沿有前途的学科

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    微信小程序「学科排名」发布了

    NOT NULL, -- 高校名称 `universityLogo` TEXT NOT NULL, -- 高校校徽 `klassCode` TEXT NOT NULL, -- 学科门类代码 `klass` TEXT NOT NULL, -- 学科门类名称 `subjectCode` TEXT NOT NULL, -- 学科代码 `subject` TEXT NOT NULL, -- 学科名称 `resultNum` INTEGER NOT NULL -- 学科评估结果 ) 高校代码有5位,如北京大学的是10001,其他大学的都比这个数大,所以就用INTEGER 考虑到后端用到了两个SELECT语句,一个是按学科代码,一个是按高校代码,建立两个单列索引: CREATE INDEX idx_subjectCode ON ranking (subjectCode) 学科选择器 高校排名页面有个二级联动学科选择器,先选学科门类,再选当前门类下的学科。考虑到学科数据不多,也不会变更,所以将这部分数据放在本地了。

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    机器学习的跨学科应用——发布篇

    您发布的源代码必须是完整的——也就是说,其他人应该能够逐行阅读您的源代码,执行该源代码,并获得与您相同或相似的结果。您必须列举出所需的库和其他软件的依赖项,最好列出相关的版本号。 如果您有使用其他人开发的任何代码或者软件包,请确保遵守其许可证。 您还可以考虑将代码托管在线,如版本控制的存储库中,比如著名的GitHub, GitLab, Bitbucket, DLHub 或其他类似的在线版本。 请确保源代码文件齐全,并遵循完善的代码标准。 与其编写额外的注释来解释您的代码,不如考虑以某种不需要附加注释的方式来编写代码。(当然在代码中注释是相当重要的)这需要使用明确的变量名,严格遵循格式标准(例如PEP8)并编写“显式”代码。 可视化* 您文章中所显示的所有可视化效果均应可由那些访问您代码的用户重现。请确保您已经包括了用于生成可视化效果的所需数据(最好是可视化代码),或者已经为用户提供了一种自行获取所需数据的方法。

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    机器学习的跨学科应用--数据篇

    为了演示本文中的讨论的最佳实践,我们创建了一些交互式的Jupyter笔记本电脑,其中以教程的形式组织了相关的的Python代码(表1)这些相互间的笔记本将引导读者完成材料科学中的基本机器学习研究:固体无机化合物热容量的预测

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    2018全球计算机与工程学科排名:清华第7,中国9个学科世界第一!

    该榜单覆盖54个学科,涉及理学、工学、生命科学、医学和社会科学五大领域,共有来自83个国家和地区的1600余所高校,按照具体学科进行分类排名,形成多列纵队。 2017年计算机科学与工程学科的国内高校排名如下: 中国有9个学科世界第一 浙大45个学科上榜 中国高校共有9个学科位列世界第一,其中包括中国香港理工大学(旅游休闲管理)。 与去年相比,内地的“冠军学科”的数量增加了一个,具体学校和专业如下: 国内高校的上榜学科分布数量上,浙江大学共有45个上榜学科,是国内上榜学科数量最高的高校。 ● 论文总数(PUB):大学在排名学科发表的论文总数。 ● 论文标准化影响力(CNCI):大学在排名学科发表的论文标准化篇数均被引用次数。 ● 国际合作论文比例(IC):大学在排名学科发表的论文中国际合作的论文比例。 ● 顶尖期刊论文数(TOP):大学在排名学科顶尖期刊上发表的论文数。

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    学科研究与技术影响(CS DL)

    学科研究被认为是解决当今复杂的社会挑战的方法。虽然已经广泛研究了其与科学影响的关系,但跨学科研究的技术影响仍未得到探索。在这里,我们研究了跨学科性如何与论文层面的技术影响相关联。 我们使用三种流行的指标(即多样性,平衡性和差异性)来衡量论文的跨学科程度,并跟踪其随时间推移如何被专利技术引用。 我们的工作可能会对跨学科研究和科学技术影响产生政策影响。 原文作者:Qing Ke 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.15383 跨学科研究与技术影响(CS DL).pdf

    20220

    机器学习的跨学科应用——训练测试篇

    不要忘记在您论文和代码中提及此种子。注意,也存在模型初始化的替代方法,例如对初始参数设定使用不同的随机数产生器,以及对神经网络权重和偏差使用不同的初始化方案。

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    #合成美学 #无学科专栏

    合成生物学 · 学科领域与探讨 #01. 本书的第一部分介绍了两个关键领域:合成生物学和设计。 他们认为,让人们保有多种思维框架的一种方式是向其他学科(包括艺术)开放生物技术的工具和空间。 合成生物学正在以现有的设计学科为模型,然而设计本身是处于危机中的生产系统的一部分,阻碍了可持续的、道德的和想象力的创新。她认为,在我们重塑生物学的同时,也有机会重塑我们对设计的理解。 还有一些关于过程的问题: 如何使合成生物学家和设计师之间进行跨学科合作(第8章;Pablo Schyfter)?

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