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人工智能的下一个十年：迈向强大人工智能的四个步骤

Toward Robust Artificial Intelligence”，即“人工智能的下一个十年：迈向强大人工智能的四个步骤”。...最近在人工智能和机器学习方面的研究主要强调通用学习和越来越大的训练集以及越来越多的计算。...人工智能领域需要重新审视它的假设。自2012年以来，研究人员一直痴迷于大数据和深度学习的力量，在很大程度上排除了其他方法。...人工智能不是一种技术，而是包括规划，推理，搜索，知识表征，深度学习在内的许多技术。...由更深层次的人工智能驱动的机器人可能能够承担人类医护人员所面临的一些风险。为了达到人工智能的水平，即使在新的环境中也能以值得信赖的方式运作，我们需要努力建立具有深度理解的系统，而不仅仅是深度学习。

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哈佛大学教授提出了人工智能发展的四个阶段

以机器人或智能机器为主角的科幻电影让我们对人工智能的未来充满了幻想，但是把幻想变成现实不是一朝一夕能够完成的，而且我们必须控制人工智能系统使其完全符合我们的预期而不是成为一个烂摊子。...现在已经有人把我们对人工智能的幻想做出了科学的规划。哈佛大学教授迈克尔·波特提出了人类通往人工智能世界道路的四个阶段。...这个畅想并不代表我们在人工智能领域已经毫无阻碍，在机器人与人类的交流方面，仍然有许多挑战需要克服。例如，机器人有能力识别我们的意图吗?如果我们以一种恐惧或更自信的方式说话，机器人能察觉吗?...但是这种在人与人之间的交流中并不容易传递到人工智能系统中。...目前最理想化的状态是人工智能系统能够与人类协同工作，让机器来承担更复杂更繁重的任务，而人类的任务是对它们下达命令与监督它们会不会犯错，这样也许是最高效最安全的利用人工智能服务人类的方法。 End

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操作系统的四个特征

操作系统的四个特征知识概览文章目录操作系统的四个特征知识概览 1. 操作系统的特征――并发 2. 操作系统的特征――共享操作系统的特征――并发和共享的关系 3....操作系统的特征――虚拟 4. 操作系统的特征―—异步知识回顾与重要考点 1. 操作系统的特征――并发 2. 操作系统的特征――共享操作系统的特征――并发和共享的关系 3....操作系统的特征――虚拟 4. 操作系统的特征―—异步知识回顾与重要考点

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2-操作系统的四个特征

操作系统的特征操作系统共有四个特征，分别是并发，共享，虚拟和异步。...其中，并发和共享是操作系统最基本的特征，且二者互为存在条件并发指两个或多个事件在同一时间间隔内发生，这些事件在宏观上是同时发生的，但微观上是交替发生的与之相对应的重要概念就是“并行”，并行指两个或多个事件在同一时刻同时发生...，是指系统中的资源可供内存中多个并发执行的进程共同使用。...这里的“同时”也是宏观上的同时，微观上一般仍然是采用分时操作完成的虚拟虚拟是指把一个物理实体变为若干个逻辑上的对应物，物理实体是实际存在的，逻辑上的对应物是用户感受到的例如一个4GB内存的计算机可以同时运行内存需求远大于...４G的多个程序，这里用到了空分复用技术，使得一个物理实体为４GB的内存，逻辑对应物即用户真实感受到的远大于４G 亦或一个单核CPU的计算机同时运行多个软件，同样利用虚拟处理器技术（时分复用技术），使得用户感受到的是多个

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完整图解：特征工程最常用的四个业务场景演示 | 文末留言送书

第二期文末留言送书活动~开启~ 数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用的手段，常见的场景最终都可以归类为矩阵的处理，对矩阵的处理往往会涉及到阈值处理特征拼接、记录拼接多条记录中筛选包含特定值的记录...本文将引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。阈值处理以单通道图片的提高背景亮度为例，把小于100的灰度值都设置为200。...特征拼接、记录拼接这个是最常用的处理方法，特征 $ X$ 与label $ Y$ 经常是分开存储的，在使用数据集之前经常需要shuffle操作，为了避免特征与Label混乱需要先拼接起来再shuffle...以上文读取的图片特征数据作为例子，假设有300个样本，每个样本的特征维度为300，人工制造300个label用来做拼接工作。...样本筛选样本的筛选一般是挑选满足条件的行记录定位，再索引。引入一个场景，以特征拼接、记录拼接生成的数据为例，统计label==4的样本有多少个？

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完整图解：特征工程最常用的四个业务场景演示

数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用的手段，常见的场景最终都可以归类为矩阵的处理，对矩阵的处理往往会涉及到阈值处理特征拼接、记录拼接多条记录中筛选包含特定值的记录取top N的值对于矩阵的处理没有趁手的兵器可不行...本文将引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。阈值处理以单通道图片的提高背景亮度为例，把小于100的灰度值都设置为200。...特征拼接、记录拼接这个是最常用的处理方法，特征 $ X$ 与label $ Y$ 经常是分开存储的，在使用数据集之前经常需要shuffle操作，为了避免特征与Label混乱需要先拼接起来再shuffle...以上文读取的图片特征数据作为例子，假设有300个样本，每个样本的特征维度为300，人工制造300个label用来做拼接工作。...样本筛选样本的筛选一般是挑选满足条件的行记录定位，再索引。引入一个场景，以特征拼接、记录拼接生成的数据为例，统计label==4的样本有多少个？

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提升测试质量的四个关键特征

我试图通过这些内容，从不同的角度阐述我对于质量保障体系建设的实践和思考，这些方法和实践最终要达成的目标都是一致的：提升质量。最近在思考一个问题：如何证明经过测试的软件系统，质量得到了提升？...质量提升又有什么特征？这篇文章，来聊聊关于提升测试质量的几个关键特征以及我的一些思考。当前现状在聊提升测试质量的特征之前，我想先聊聊当下的一些现状和面临的挑战。...迭代快速：为了更快的将业务上的创新变成实际的功能提供给用户，近几年版本迭代的速度越来越快。以前几个月一次的瀑布模型，现在也逐渐演进为一周或者两周一个版本的敏捷化交付。...SLA可信：对于线上业务和服务的稳定性来说，可控的变更除了要控制变更的影响范围，更要对变更带来的风险和可能导致的损失有具体的数值来辅助评估，因此SLA可信也可以看做是一种描述测试质量的目标。...四大特征聊完了现状和预期目标，提升测试质量的四个关键特征，如下图所示：要提升测试质量，保障最终的线上交付质量，我个人认为测试过程应具备下面四个特征：可识别：业务多样，场景复杂，在需求阶段就对业务迭代带来的影响范围和可能存在的风险进行识别

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人工智能的发展，需要遵守的四个AI伦理原则

人们享受着AI智能生活的同时也开始对此感到担心。人们开始担心人工智能是不是一种仿生学，它会不会最终威胁到人类的安全。...人工智能的发展，需要遵守的四个AI伦理原则：第一个原则是安全可控是最高原则；第二个是促进人类平等地获得技术和能力是创新愿景；第三个则是人工智能的存在价值不是超越人、代替人，而是教人学习和成长；第四个是人工智能的终极理想应该是带给我们更多的自由和可能...世界上不只有大公司需要AI的技术和能力，几千万的组织都需要。防止技术的不平等，导致人们在生活、工作上的不平等，这是我们需要思考的。...AI技术的使命，就是要通过学习人、从而去忠诚服务于人，让人类生活得更美好，但AI的技术发展也需要价值观的指引，在AI伦理价值的新“红绿灯”指引下，才能迎来“一个更美好的AI时代”。

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科普 | 划分人工智能水平的四个等级

无论是人工智能还是人类的脑力活动，所要面对的问题的难易程度各不相同；针对不同的应用场景，现在业界所掌握的人工智能技术的实际应用水平高低也各不相同。...在选择划分人工智能水平的标准上，国际著名的人工智能专家Sandeep Rajani教授，在《人工智能：人或机器》（Artificial Intelligence-Man or Machine）一文中，将人工智能的水平和人类能力进行横向对比...，划分成四个不同的等级：巅峰级——已经实现了无法超越的最优能力超越人类级——比所有人类的能力都要强强人类级——比大多数人类的能力要强弱人类级——比大多数人类的能力要弱在介绍计算机算法和数据挖掘技术的教科书...因素3 积累的训练数据的规模我们都知道，“大数据+算法模型=人工智能”，由此不难看出，人工智能的关键性的基础是大数据。...在每一个人工智能的应用场景里，数据积累程度的高低，直接影响该领域里人工智能的应用水平。然而现实领域里，很多训练数据的积累工作才刚刚开始。

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人工智能_2_特征处理.py

# 特征处理 # 特征预处理:通过统计方法将数据转换为算法需要的数据 # 数值型数据:标准缩放 # 规依法,标准化(常用,适用于当前大数据),缺失值处理(删除,填补中位数平均数,通常按照列填补...缩放函数 """ # 当数据的n个特征同等重要的时候,要进行归一化, # 使得某一个特征对最终结果不会造成更大的影响(其实主要与算法有关,) # 容易受异常点影响,容易更改max,min的值 from...,列数) 指的是减少特征的数量 # 主要方法:特征选择,主成分分析 # 特征选择的原因:冗余,噪音 # 方式: # 过滤式(主要过滤方差),例如方差为0的,或很小的就可以过滤...), 损失少量数据 # 特征数量过多的时候,考虑要不要使用使用PCA,(图片可能有上万个特征) # 特征数量很少的时候,可以不使用 # PCA(n_components=) n_components #...小数:指定保留的信息量 0-1之间一般为0.90-0.95之间 # 整数:指定减少的特征数量(但自己通常不知道减少多少,因此不常使用) def pca(): """ 主成分分析

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文末福利｜特征工程与数据预处理的四个高级技巧

- 罗纳德科斯用于创建新特征，检测异常值，处理不平衡数据和估算缺失值的技术可以说，开发机器学习模型的两个最重要的步骤是特征工程和预处理。特征工程包括特征的创建，而预处理涉及清理数据。...我们经常花费大量时间将数据精炼成对于建模有用的东西。为了使这项工作更有效，我想分享四个技巧，可以帮助你进行特征工程和预处理。...用于创建新特征，检测异常值，处理不平衡数据和估算缺失值的技术可以说，开发机器学习模型的两个最重要的步骤是特征工程和预处理。特征工程包括特征的创建，而预处理涉及清理数据。...因为通常不在合成数据上测试模型的性能。 2. 创建新的特征为了提高模型的质量和预测能力，经常从现有变量中创建新特征。我们可以在每对变量之间创建一些交互(例如，乘法或除法)，希望找到一个有趣的新特征。...Iterative Imputer是由Scikit-Learn开发的，它将每个缺失值的特征作为其他特征的函数来建模。它使用该函数的值作为估算。

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人工智能在线特征系统中的数据存取技术

一、在线特征系统主流互联网产品中，不论是经典的计算广告、搜索、推荐，还是垂直领域的路径规划、司机派单、物料智能设计，建立在人工智能技术之上的策略系统已经深入到了产品功能的方方面面。...美团点评技术博客之前推出了多篇关于特征系统的文章，如《机器学习中的数据清洗与特征处理综述》侧重于介绍特征生产过程中的离线数据清洗、挖掘方法，《业务赋能利器之外卖特征档案》侧重于用不同的存储引擎解决不同的特征数据查询需求...特征导入：该部分负责将计算好的特征写入到线上存储供特征服务读取。该部分主要关注导入作业之间的依赖、并发写入的速度与一致性等问题。...特征服务：该部分为整个特征系统的核心功能部分，提供在线特征的存取服务，直接服务于上层策略系统。特征的生命周期按照上述过程，可以抽象为五个步骤：读、算、写、存、取。...特征系统中，一批特征数据通常来说是完全同构的，同时为了应对高并发下的批量请求，我们在实践中采用了元数据抽取作为存储方案，相比JSON格式，有2~10倍的空间节约（具体比例取决于特征名的长度、特征个数以及特征值的类型

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【综述专栏】可解释人工智能中基于梯度的特征归因

当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。...在这篇综述中，我们系统地探索了迄今为止基于梯度的解释方法，并引入了一个新的分类体系，将它们分为四个不同的类别。然后，我们按时间顺序介绍技术细节的精髓，并强调算法的演变。...在结果解释中通常采用两种方法：特征归因（也称为特征重要性方法）和反事实解释。...特征归因直接识别输入特征对模型输出的重要性，而反事实解释探索输入空间中的最小且有意义的扰动，以回答输入值的哪些变化可能会影响模型的预测。...然而，在本文中，我们专注于基于梯度的方法，出于以下考虑。梯度的直觉。梯度量化了输入特征中的无穷小变化如何影响模型预测。因此，我们可以利用梯度及其变体有效地分析特征修改对模型预测结果的影响。

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人工智能学习 - 正则化和特征选择

前言课程源于英特尔提供的学习资料。...人工智能学习目录正则化和特征选择正则化和特征选择.png 相关代码 Ridge 回归：语法 // 导入包含回归方法的类 from sklearn.linear_model import Ridge...(X_test) 弹性网络（Elastic Net）回归：语法 // 导入包含回归方法的类 from sklearn.linear_model import ElasticNet // 创建类的实例...1.0,l1_ratio=0.5) // 在数据上拟合实例，然后预测期望 EN = EN.fit(X_train, y_train) y_predict = EN.predict(X_test) 递归特征消除...：语法 // 导入包含特征选择方法的类 from sklearn.feature_selection import RFE // 创建类的实例 rfeMod = RFE(est, n_features_to_select

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人工智能_1_初识_机器学习介绍_特征工程和文本特征提取

# 人工智能:预测,分类 # 人工智能: # 自动的工作 # 机器学习(包含深度学习) # 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展 # 用途: # 图像识别 # 识别图片中不同的地方...# sklearn:对于特征的处理提供了强大的接口 # numpy:(释放了GIL) 速度快 # 数据集 # kaggle ,大数据竞赛平台 # UCI,覆盖面广 # scikit-learn...男女 2 有些数据集可以没有目标值 dataFrame:缺失值,数据转换机器学习:重复值不需要去重 """ # 特征工程 # 是什么:将原始数据转换为更好的代表预测模型的潜在问题特征的过程,...] [ 1. 0. 0. 60.]] """ # 注意:把字典中一些类别的一些数据转化为特征,对于数字类型不进行转换 # 对于数组类型,若有特征值,需要转换为字典 (切转化时选择有效的特征值...""" # 文本特征抽取:Count 文本分类(词的不同) 情感分析 # 单个字母,汉字,符号不统计英文他们没有具体的代表性,因此汉字需要分词 pip install jieba # import

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《SQL赋能人工智能：解锁特征工程的隐秘力量》

在当今的科技发展进程中，人工智能（AI）已经成为推动各领域变革的核心驱动力。而在人工智能的庞大体系里，特征工程占据着举足轻重的地位，它是将原始数据转化为能够让模型有效学习的特征的关键环节。...本文将深入挖掘SQL在人工智能特征工程中的应用技巧，带您领略这一技术融合的奇妙之处。...通过合理地运用SQL的运算和逻辑判断功能，我们能够从现有特征中挖掘出更多有价值的信息，为人工智能模型的训练提供更优质的特征。...SQL在人工智能特征工程中的应用技巧丰富多样，它贯穿了特征工程的各个环节，从数据筛选、聚合、关联到特征衍生、清洗等。...掌握这些应用技巧，不仅能够提高特征工程的效率和质量，还能够为人工智能模型的训练提供更加优质的特征，从而提升模型的性能和效果。

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《SQL赋能人工智能：解锁特征工程的隐秘力量》

在当今的科技发展进程中，人工智能（AI）已经成为推动各领域变革的核心驱动力。而在人工智能的庞大体系里，特征工程占据着举足轻重的地位，它是将原始数据转化为能够让模型有效学习的特征的关键环节。...本文将深入挖掘SQL在人工智能特征工程中的应用技巧，带您领略这一技术融合的奇妙之处。...通过合理地运用SQL的运算和逻辑判断功能，我们能够从现有特征中挖掘出更多有价值的信息，为人工智能模型的训练提供更优质的特征。...SQL在人工智能特征工程中的应用技巧丰富多样，它贯穿了特征工程的各个环节，从数据筛选、聚合、关联到特征衍生、清洗等。...掌握这些应用技巧，不仅能够提高特征工程的效率和质量，还能够为人工智能模型的训练提供更加优质的特征，从而提升模型的性能和效果。

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人工智能在线特征系统中的生产调度

前言在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。...特征生产调度演进从离线到在线在线特征系统最核心的目标是将离线的特征数据通过在线服务的方式，提供给策略系统使用。...在线特征系统的出现是为了实现如下的系统目标：将离线的特征数据，以接口访问的形式提供给线上策略系统使用特征数据每日更新一次支撑的数据量在百亿级以上，可以水平扩展每秒特征访问量峰值达到百万，平均响应延迟在...实时特征计算优化从上述支持的特征列表中可以看出，实时计算框架目前只支持聚合、明细列表这样的简单特征。即便如此，实时特征计算还是面临很大的挑战。...离线特征只需要计算出更新周期内特征的最终值即可，而实时特征需要把每次特征变化都要实时计算出来，它既要计算的快，又要计算的多，因此它无法支持很大量的数据。 ? 图5.

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人工智能如何用于静态生物特征验证

个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】风趣幽默的人工智能学习网站：人工智能免费且实用的计算机相关知识题库：进来逛逛给大家安利一个免费且实用的前端刷题（面经大全）网站，点击跳转到网站...静态生物特征验证是一种常用的 AI 功能，它可以实时捕捉人脸，并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式，该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。...技术原理静态生物特征验证需要 RGB 摄像头，并且能够通过细节（例如莫尔图案或纸上的反射）区分真人的面部和欺骗攻击（例如面部和面罩的图像或屏幕截图）照片）在相机拍摄的图像中。...这两种技术相互补充，以保护用户的设备免受未经授权的访问。所以可以肯定地说，静态生物特征验证为应用程序提供了严格的保护，我在这里说明如何集成它。...在这里，我们只讨论了人工智能的基本知识欢迎大家在评论区提出意见和建议！

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利用人工智能解读区域时尚特征(译文)

这些模型的终极目标是以用户特征和大量的物品列表作为输入，为每个用户生成一个小型的个性化物品列表。为了使这些系统发挥作用，我们主要使用用户在平台上的历史活动。...使用案例现在我们展示 Myntra 的两个重要用例，其中我们直接使用邮政编码嵌入作为功能。排行产品的受欢迎程度（以收入、数量或订单等指标衡量）是排名和推荐系统中考虑的重要特征。...属性感知推荐系统——许多推荐系统模型，如 Wide&Deep[ 6 ]、DeepFM[ 7 ]、DLRM[ 8 ]、基于 GNN 的模型等，都能够学习用户和项目类别特征的嵌入。...Pincode 就是这样一个重要特征。我们必须评估此类模型的嵌入是否比现有模型更好。...工程部广泛和深度学习：与 TensorFlow 一起变得更好 — Google AI 博客DeepFM—— https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdfFacebook 人工智能博客

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