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LeetCode 5 迅速判断回文串的曼算法

算法 回文串除了我们刚刚提到的性质之外,还有一个性质,就是它分奇偶。简而言之,就是回文串的长度可以是奇数也可以是偶数。 preprocess(text): new_str = '#' for c in text: new_str += c + '#' return new_str 曼算法用到三个变量 ]: radis[i] += 1 # 更新idx和mr的位置 if radis[i] + i > mr: mr = radis[i] + i idx = i 到这里,曼算法就算是实现完了

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人工智能的缘起:达会议

— William Shakespeare(莎士比亚) 现在一说起人工智能的起源,公认是1956年的达会议。 这预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级、两条路线的斗争。 开聊达会议之前,先说说 6 个最关键的人。 1955年夏天,麦卡锡到IBM打工(美国教授都是9个月工资,如果没有研究经费,夏天要自己觅食),他的老板是(Nathaniel Rochester),是IBM第一代通用机701的主设计师 后来一直做神经网络硬件研究从而躲过AI几十年过山车的斯坦福大学电机系教授维德(Bernard Widrow)后来回忆他也去了达并且在那儿待了一周。 明斯基认为是他的协调起了作用,但纽厄尔晚年则只对香农的邀请有印象,而司马贺的回忆录则说是大会的主席森布拉和司马贺散了很长一圈步才了断。

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    前沿 | 特大学最新研究成果:AI可以预测我们说什么

    Andrew Anderson博士是特大学这个领域的领军学者,他说这个科技可以用来帮助那些曾中风的人们正常说话。 特大学的大脑和认知科学家Rajeev Raizada博士也是这项研究的参与者。他说:“咖啡有颜色、味道……咖啡给我们的感觉好——它能传递感觉、它有情绪、它甚至包含了社交元素。

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    剪枝需有的放矢,快手&特大学提出基于能耗建模的模型压缩

    最近,快手 Y-Tech 西雅图 AI lab 联合特大学等研究者提出了一种基于能耗建模的压缩方法,他们一脉相承的两篇论文分别被 ICLR 2019 和 CVPR 2019 接收。 针对这两个问题,快手 Y-Tech 联合特大学近来提出了两套解决方案,它们一脉相承且分别被 ICLR 2019 和 CVPR 2019 两大顶会接收。 arxiv.org/pdf/1812.01803.pdf 从方法上来说,刘霁教授表示我们既可以通过数学分析的形式对模型能耗建模,也可以通过数据驱动的方式建模能耗,为了对硬件的行为了解更加深刻和清晰,此该工作与特大学计算机体系结构教授紧密配合

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    特大学&腾讯:视频辅助的无监督句法分析

    来自特大学&腾讯 AI Lab合作的《Video-aided Unsupervised Grammar Induction》一文获得了最佳长论文,并于2021年6月9日在NAACL 2021上宣讲 更多技术细节详见论文:《Video-aided Unsupervised Grammar Induction》 论文作者介绍 本文作者:张宋扬,宋林峰,金立峰,许坤,俞栋,杰波。 本文第一作者张宋扬,特大学计算机科学系三年级博士生,导师是杰波教授。主要研究兴趣是视频和语言的理解,如视频片段定位,视频动作检测,句法分析等。

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    从起源到未来:能自己编程和改进的超人工智能会出现吗?

    人工智能这个概念最早于1956年8月的达会议上由约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky)、克劳德·香农(Claude Shannon)、纳撒尼尔· 在此之前,人工智能有着许多种叫法,如“自动机理论”“复杂数据处理”等。 会议召开的两年前,也就是1954年,达学院数学系有4位教授退休,这对于达学院这样的小学校来说无疑是巨大的损失。 1955年夏,麦卡锡应邀参与IBM的一个商业项目,邀请他的人是是IBM第一代通用机701的主设计师,并且对神经网络表现出极大的兴趣。 同年9月2日,麦卡锡、明斯基、香农和正式发出提案引入“人工智能”一词,该提案的主要内容如下: 我们提议于1956年夏,在新罕布什尔州汉诺威的达学院进行一项10人、为期两个月的人工智能研究。 分享了关于机器性能的独创性话题。在为自动计算器编写程序时,人们通常会向机器提供一套规则,这些规则涵盖了机器可能会面对的各种意外情况。机器遵守这一套规则但不会表现出独创性或常识。

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    特大学团队提出计算机视觉新任务

    特大学杰波教授团队提出了这项研究任务 [1]。与其他计算机视觉任务相比,图像情感迁移更有挑战性,需要对图像中的每个物体进行不同的情感迁移。 杰波教授团队还提出了一种基于全局的图像情感迁移方法 [2],感兴趣的读者可查看原论文。

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    人工智能带给我们的恐惧

    从这个角度来看,博姆所描述的超级人工智能也许是在遥远的未来,也许是永远也不可能的。 然而还是有很多深思熟虑的聪明人同意博姆的观点并忧心忡忡,为啥? 从这种角度来看,人工智能会发展向智能机器,会从事更多的工作——这点会超出像博姆这些人的想象。而且即使如果能够实现,也未一定要把人工智能发展到具有知觉的能力。 一位加州大学伯克利分校计算科学的教授斯图尔特J.罗素分享了博姆的观点。罗素和彼得诺维格(库兹韦尔在谷歌的同事)合作完成了《人工智能:一种现代方法》,该书是近二十年内的人工智能领域经典教科书。 博姆的书就是这样做的研究提议。 联名签字的不仅仅有人工智能的门外汉比如霍金、马斯克和博姆,还有突出的计算科学家(如丹尼斯哈萨比,顶级人工智能专家)。

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    谁发明了AI?

    1955年,身处哈佛大学做研究员的明斯基与在IBM打暑期工的麦卡锡通过时任IBM项目负责人纳撒尼尔·(Nathaniel Rochester,IBM第1代通用机701的主设计师,并帮助麦卡锡发明 至此,达会议的创世四人组形成:麦卡锡、明斯基、特与香农。 ? (图片说明:麦卡锡、明斯基、特与香农四人的关系网络,点击图片查看大图) 1956年的达河边,还有多位学者也见证了AI元年,并为其做出贡献。 (图片说明:达会议的倡议书 图片来源:达学院) 大会的参与者名单: 麦卡锡,“人工智能之父”,1971年图灵奖获得者。 明斯基,人工智能概念和框架理论的创立者,图灵奖得主。 纳撒尼尔·,IBM 701电脑的创造者。 塞弗里奇,被称为“机器知觉之父”。

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    【硅谷牛仔】Instagram CEO--凯文·希姆--从销售到科技独角兽公司CEO

    姆长期以来对创业和创业企业很感兴趣。他的母亲是Moster.com前员工,目前则供职于Zipcar。在业余时间中,希姆尝试开发网站,例如斯坦福版本的Craiglist。 希姆爱上了这种感觉。他表示:“这让我明白了怀旧照片和不完美的美感。”这就是希姆的“史蒂夫·乔布(Steve Jobs)时刻”。 安德森表示,他喜欢希姆的信心,而这一网站可以使用HTML5语言开发。2010年冬,安德森向希姆提供了2.5万美元资金,以启动这家公司,而条件是希姆需要找到一名联合创始人。    克里格比希姆低两届,也在开发自己的应用。 而希姆的回答是:滤镜。突然之间,希姆想起了在佛罗伦萨使用廉价相机的经历。

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    深度解析OpenAI:马斯克打造精英军团,释放AI潜力

    那天晚上马斯克和伊利娅·苏科娃(Ilya Sutskever)正在吃晚餐,苏科娃当时还是Google Brain的员工。 苏科娃是项目的主要智囊。 山姆·奥特曼打断了谈话,和他前来的还有几名AI研究人员,格雷格·布克曼(Greg Brockman)也在其中。 伊利娅·苏科娃(Ilya Sutskever) 打破常规 和马斯克、奥特曼及其它人交流后,布克曼信心更足了,他开始着手建设梦想的实验室。 布克曼认为,“我们会编写许多开源代码,还有许多内容不会发布。” 苏科娃和布克曼都强调,OpenAI可能会为一些研究成果申请专利。“短期内我们不会申请任何专利。” OpenAI是非盈利机构,姆认为这点属性可能会带来一些变化。姆称OpenAI项目最强大的地方在于它可以监督谷歌、Facebook等企业的行为,可以防止超级智能占据统治地位。

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    人工智能:高速

    前几天,编辑君为大家推送的「人工智能:缘起」,其中有一条留言提到达会议。 是的,让人工智能真正走进科学家视野的正是达会议。 ·),联合信息论创始人Claude Shannon(克劳德·香农)、麻省理工学院人工智能实验室(MIT计算机科学和人工智能实验室的前身)的创始人之一(另一位是麦卡锡)Marvin Minsky( 麦卡锡 不管名字如何,达会议在历史中的地位非常重要,因为它催生后来人工智能的革命。 其实,达会议基本以大范围的集思广益为主,讨论一个不食人间烟火的主题:如何使用机器模仿人类学习和其他方面的智能。 既然是集思广益,这么多天才的智慧显然很难达成共识,甚至人工智能的叫法都有争议。 纽厄尔和西蒙 达会议开了两个月左右,1956年也成为人工智能的元年。

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    人工智能夏季研究项目提案(1955年8月31日)中英对照版

    Minsky)的研究提案,四、N.(N. Rochester)的研究提案,五、约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)的研究提案,六、对人工智能问题感兴趣的人。 Minsky),哈佛大学 N.(N.Rochester),I.B.M公司 C.E.香农(C.E. 3.N.(N. Rochester),IBM公司信息研究经理,纽约波基普西。七年来一直关注雷达和计算机械的发展。 N.(N. Rochester)的研究提案 机器性能的独创性 在编写用于自动计算器的程序时,通常为机器提供一组规则以涵盖可能出现并面对机器的每个意外事件。 ,亚伯拉罕;多伦多大学数学系;多伦多,安大略省,加拿大 ,纳撒尼尔;IBM公司工程研究实验室;纽约州波基普西市 罗杰斯,哈特利,小Jr;MIT数学系;马萨诸塞州剑桥市 森布利,沃尔特;麻省理工学院

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    【CCCF专栏】人工智能的缘起

    背景 1956年的达会议(Dartmouth Conference)被公认为是人工智能的起源。 这预示了随后的几十年人工智能关于“结构与功能”两条路线的斗争。 让我们先了解6位与达会议相关的人。首先,会议的召集者麦卡锡(John McCarthy),当时是达学院数学系助理教授。 1955年夏天,麦卡锡到IBM学术访问时遇见IBM第一代通用机701的主设计师(Nathaniel Rochester)。 特对神经网络素有兴趣,于是两人决定第二年夏天在达学院举办一次活动。 按照麦卡锡和明斯基的说法,上述10个人参加了达会议,但现在有证据表明也有其他与会者,包括后来一直做神经网络硬件研究的斯坦福大学电机系教授维德(Bernard Widrow)。

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    黑箱难题仍在阻碍深度学习的普及

    “机器学习基本就是线性数学,很好解释,”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布(Stephen Brobst)在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。 “LIME是一种高效的工具,赋予机器学习从业人员以信任感,可以加入到他们的工具组合中,”里贝、辛格和格林教授在2016年发表于电脑资讯网站奥莱利(O’Reilly)的文章中写道。 “机器学习基本就是线性数学,很好解释,”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布(Stephen Brobst)在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。 Ribeiro)和他的同事萨米尔·辛格(Sameer Singh)及卡洛斯·格林(Carlos Guestrin)共同提出。 “LIME是一种高效的工具,赋予机器学习从业人员以信任感,可以加入到他们的工具组合中,”里贝、辛格和格林教授在2016年发表于电脑资讯网站奥莱利(O’Reilly)的文章中写道。

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    人工智能还分好几种?!原来AGI才是人工智能的终极形态

    在非常高的层次上,人工智能可以分为两大类: 狭义人工智能 狭义的人工智能是我们今天在计算机中看到的一——智能系统已经被教导或已经学会了如何执行特定任务,而无需明确编程如何去做。 这是在电影中更常见的那种人工智能,比如《终结者》中的天网,但今天并不存在——人工智能专家们对于它多久会成为现实存在激烈的分歧。 通用人工智能能做什么? 人工智能研究人员文森·C·穆勒 (Vincent C Müller) 和哲学家尼克·博姆 (Nick Bostrom) 在 2012/13 年对四组专家进行的一项调查报告称,在 2040 年至 该小组更进一步,预测所谓的“超级智能”——博姆将其定义为“在几乎所有感兴趣的领域都大大超过人类认知能力的任何智力”——预计在 AGI 实现大约 30 年后出现。 鉴于现代人工智能领域领先者的怀疑以及现代狭义人工智能系统与 AGI 的截然不同的性质,担心通用人工智能将在不久的将来扰乱社会可能没有什么根据。

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    人工智能简史

    会议:人工智能的缘起 人工智能(英语:artificial intelligence,缩写为 AI) 现在一说起人工智能的起源,公认是 1956 年的达会议。 开聊达会议之前,先说说 6 个最关键的人。 达的教授摩尔(Trenchard More)也参与了,他后来在工业界混的时间长,少为外人所知。达会议中一位被后人忽视的“先 知”是所罗门诺夫(Solomonoff)。 计算机下棋简史:机定胜人,人定胜天 1951 年,图灵的朋友(Christopher Strachey)在曼彻斯特 Mark-1 上写了第一款跳棋程序。 向自然学习:从遗传算法到强化学习 哲学家和人工智能 休伯·德雷弗是美国为数不多的欧陆派哲学家之一,他出名主要靠的还是批判人工智能。《计算机不能干什么》,变成了对人工智能 的全面批评。

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    机器人若比人更聪明,将会发生这些事

    都将发生改变 匈牙利裔美国数学家约翰·冯诺依曼(John von Neumann)首次将“奇点”这个词运用到科技场景中。 英国科学家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)也曾说过:“如果在设计人工智能方面,人工智能比人类做得更好,我们将迎来智能爆发时代,最终导致机器人在智能方面超越人类。” 机器人将成为智能物种 卡内基-梅隆大学机器人学家汉·莫拉维茨(Hans Moravec)将图灵有关人工智能进化的观点延伸看来,他认为人工智能机器将成为人类的“继承者”。 人类可能无法从人工智能中受益 SpaceX创始人伊隆·马斯克(Elon Musk)正投资研发人工智能,但他称人工智能比核武更危险,这可从尼克·博姆(Nick Bostrom)的书《超级智能》中找到答案 博姆是牛津大学人类未来研究院院长、哲学教授,他称人工智能将终结我们所熟知的生命形态。他说:“人工智能是人类生存的巨大威胁,甚至威胁到地球上所有生命的生存。

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