在科研领域，同行评审(review-rebuttal)是保证学术质量的关键环节。这一过程中的辩论和反驳非常具有挑战性。传统的同行评审生成任务通常集中在表面层面的推理。 研究人员发现，考虑论点背后的态度根源和主题可以提高反驳的有效性。
昨天，TVM、XGBoost、cxxnet等机器学习工具的作者陈天奇宣布，自己所在的华盛顿大学新成立了一个实验室，组织代号“SAML”。
阿尔茨海默病（AD）分类的自动化方法具有巨大的临床益处，并可为防治该疾病提供见解。深层神经网络算法通常使用诸如MRI和PET的神经学成像数据，但是还没有对这些模式进行全面和平衡的比较。为了准确确定每个成像变体的相对强度，本研究使用阿尔茨海默病神经成像倡议（ADNI）数据集在阿尔茨海默病痴呆分类的背景下进行比较研究。此外，本文还分析了在融合环境中使用这两种模式的益处，并讨论了在未来使用深度学习的AD研究中如何利用这些数据类型
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
作为一门异常受欢迎的编程语言，Python的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python一直被诟病的就是它运行速度太慢。
这是「进击的Coder」的第 632 篇技术分享 来源：CSDN “ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ” 作为一门异常受欢迎的编程语言，Python 的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python 一直被诟病的就是它运行速度太慢。 在去年的 PyCon US 2021 大会上，Python 之父 Guido van Rossum 曾表示：要在 2022 年的 Python 3.11 中，将 Python 速度提高 2 倍，4 年内，速度提升 5 倍，以解决
摘要：我们研究了训练大语言模型（LLM）的高效方法，使其具备多个专业领域的能力，如coding、数学推理和世界知识。我们的方法被命名为 "分支-训练-混合Branch-Train-MiX (BTX)（BTX）"，它以种子模型为起点，以并行方式对专家进行分支训练，同时提高吞吐量并降低通信成本。在对单个专家进行异步训练后，BTX 将其前馈参数汇集为专家混合（MoE）层中的专家，并对剩余参数求平均值，然后通过 MoE-finetuning 阶段学习token级路由。BTX 概括了两种特殊情况，一种是分支-训练-合并方法（该方法没有学习路由的 MoE 微调阶段），另一种是稀疏上循环方法（该方法省略了异步训练专家的阶段）。与其他方法相比，BTX 实现了最佳的精度-效率权衡。
选自GitHub 作者：Adam Bouhenguel 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。 GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）定义
近日，来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出一种新型循环架构——循环独立机。它具备专门化特性，可以大幅提升模型在大量不同任务上的泛化性能。
Python猫注： 在今年 5 月的 Python 语言峰会上，Guido van Rossum 作了一场《Making CPython Faster》的分享（材料在此），宣告他加入了激动人心的“香农计划”，旨在 4 年内提升 Python 性能至 5 倍。近日，Guido 上了一档英文播客节目（时长 30 分钟），谈论了他正在做的与高性能相关的工作，解答了几个问题。播客作者整理了一份内容纪要，本文是对该纪要的翻译。注：文末有音频及文稿下载
语音和音乐是人类对声音最复杂、最独特的认知方式。这两个领域在多大程度上依赖于可分离的神经机制?这种专业化的神经基础是什么?对于这两个问题，虽然已经有了部分认识，但是对具体细节仍旧知之甚少。一些研究已经
虽然推出还不到 3 年，Transformer 已成为自然语言处理（NLP）领域里不可或缺的一环。然而这样流行的算法却需要极高的算力才能实现足够的性能，这对于受到算力和电池严格限制的移动端来说有些力不从心。
2022是关键的一年：协作式Web App颠覆了企业各个职能的运作方式；人工智能发展到关键的节点；市场环境的变化正在重塑企业等等。以下，是我认为对未来几年有意义的预测。
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
按照发布计划，Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。
上线近一年的「搜一搜」，一度被看作微信颠覆移动搜索的重要布局。但发展至今，搜一搜虽然也在不断拓展信息外延，却更多承担起微信内部信息疏导、流量分配的作用。 在这个已经不断完善入口当中，共有「朋友圈」、「资讯」、「公众号」、「小说」、「音乐」、「表情」等 6 大分类。因此，用户进入到搜一搜，本身就是带有极强的目的性的，它必然是为了满足用户在朋友圈、公众号等入口上无法精准抵达的信息诉求。 所以，搜一搜的方向变成了微信针对用户需求的分类实现。而随着微信生态中微商城、电商小程序的发展成熟，在搜一搜中加入商业购物不
nlohmann/json是一个C++的读写JSON的组件，号称使用现代C++范式写的。简单看了一下，这个组件确实包含了很多cpp11以上的特性，在vs2015及一下的版本甚至没办法正常编译。要正常使用需要vs2017及以上版本才行。
FoundationPose是一个「用于6D物体姿态估计和跟踪」的统一大模型，支持基于模型和无模型设置，无需微调即可应用于新颖的物体上，只要给出其CAD模型，或者拍摄少量参考图像即可。
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
摘要：人类独特的认知能力源于特定局部神经模块之间的灵活相互作用，在功能专门化方面存在半球不对称。在这里，我们讨论这些计算设计原则如何提供一个构架，使一些最高级的认知操作成为可能，例如对世界结构的语义理解、逻辑推理和通过语言的交流。我们把重点放在卡尼曼的系统1和系统2上，从而与认知的双重加工理论相提并论。我们提出将这些思想与全球工作空间理论相结合，以解释信息产物在两个系统之间的动态传递。加深目前对神经认知不对称如何让人类变得特别的理解，可以点燃下一波神经科学启发的人工智能。
这一章介绍了面向对象编程中最复杂的部分：模板与模板编程，读起来很吃力，总结也写了很久。其中16.2的类型转换部分会有点绕，16.4的可变参数模板则很实用，可以有效提高我们的开发效率。这篇内容较多较难，可以的话应该仔细看书慢慢看。
网站，现在可谓是司空见惯，就连本书作者也有个人网站（www.itdiffer.com），用以向读者提供所编写书籍的参考资料。那么，怎么制作网站？如果从理论上说，这是一个听起来、讲起来都比较复杂的事情。首先要全面了解有关计算机网络的有关知识（推荐阅读《计算机网络》，谢希仁编著，电子工业出版社出版），然后要能够运用多项技术，比如搭建服务器并部署有关程序、创建数据库、编写网站代码（还分前端和后端）、配置网站域名等，甚至还要考虑网站的并发量、安全性。所以，通常制作网站的项目，都是由若干个人组成一个团队协作完成。
本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型（快速且准确地）拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线
GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
在C++11之前，类模板或者模板函数的模板参数是固定的，从C++11开始，C++标准委员会增强了模板的功能，新的模板特性允许在模板定义中模板参数可以包含零到无限个参数列表，声明可变参数模板时主要是在class和typename后面添加省略号的方式。省略号的作用如下：
第 16 章 模板与泛型编程 标签： C++Primer 学习记录 模板 泛型编程 ---- 第 16 章 模板与泛型编程 16.1 定义模板 16.2 模板实参推断 16.3 重载与模板 16.4 可变参数模板 16.5 模板特例化 在做这一章的笔记时，因为有很多内容也是在看 C++ Primer这本书时第一次接触到，所以需要记录大段文字。挨个字敲，又太累，所以就想有没有什么高效的输入手段。后面想到了语音输入，对比了搜狗输入法和讯飞输入法，发现讯飞输入法对于专业术语也能翻译的很好。这样一来，遇到整段文字
第 16 章 模板与泛型编程 标签： C++Primer 学习记录 模板 泛型编程---- 在做这一章的笔记时，因为有很多内容也是在看 C++ Primer这本书时第一次接触到，所以需要记录大段文字。挨个字敲，又太累，所以就想有没有什么高效的输入手段。后面想到了语音输入，对比了搜狗输入法和讯飞输入法，发现讯飞输入法对于专业术语也能翻译的很好。这样一来，遇到整段文字就再也不用烦心了。果然，想偷懒，才能提高效率嘛！ ---- 16.1 定义模板 面向对象编程能处理类型在程序运行之前都未知的情况，动态联编。而
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
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今天要说的是C++使用可变参数的方式，包括std::initializer_list<T>模板类、可变参数模板。
人工智能和机器学习可以做很多事，完成许多任务，有些事任务AI很擅长，有些则没那么擅长，目前的趋势表明，翻译就属于AI非常擅长的那种任务。
原文标题：An Empirical Evaluation of Two General Game Systems: Ludii and RBG
单元测试是对单个代码模块的正确性的测试，例如，方法或类的测试。通常，开发人员在开发代码时为其代码创建单元测试。典型的单元测试是一种执行方法的方法，该方法测试并验证该方法是否为给定的一组输入生成了正确的输出。
在C++98中，如果要限制某些函数的生成，把该函数设置成private，并且只声明不实现
如果你没有听（用）过 Json Schema，请允许我首先简单介绍一下。JSON Schema 是用于验证 JSON 数据结构的工具，如果你厌恶对 Json 数据各种 if else 的判断和校验，那该工具非常适合。它的官网：JSON Schema | The home of JSON Schema，先看一个简单的例子，假设我们有下面的 Schema：
C++11的新特性可变参数模板能够创建可以接受可变参数的函数模板和类模板，相比C++98/03，类模版和函数模版中只能含固定数量的模版参数，可变模版参数无疑是一个巨大的改进。然而由于可变模版参数比较抽象，使用起来需要一定的技巧，所以这块还是比较晦涩的。现阶段，我们掌握一些基础的可变参数模板特性就够我们用了。
NumPy的文件读写 NumPy中使用np.loadtxt()或者更加专门化的np.genfromtxt()将数据加载到普通的Numpy数组中，savetxt() 将数据保存到磁盘文件里。这些函数都有许多选项可供使用：指定各种分隔符、跳过行数等。我们以一个简单的逗号分割文件(csv)为例: import numpy as np ndarray1 = np.array([ ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee'], ['fff', 'ggg', 'hhh'
模板定义以关键字template关键字开始，后面跟着一个模板参数列表(不能为空)：
有时候我们在编写函数时，可能不知道要传入的参数个数，类型 。比如我们要实现一个叠加函数，再比如c语言中的printf,c++中的emplace_last()。
论文 1：Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review
通过方言，MLIR允许表示许多不同的抽象级别；我们之前定义的toy方言就是这样一个例子。尽管这些不同的方言可能代表不同的抽象，但我们通常想要执行一组共同的转换和分析。出现的问题是，为每种方言原生实现每个转换都会导致大量代码重复，因为内部算法通常非常相似(如果不是相同的话)。我们希望为转换提供不透明地挂钩到像toy这样的方言的能力，以获得他们需要的信息。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2302.03873v1.pdf
C语言中，有时需要变参函数来完成特殊的功能，比如C标准库函数printf()和scanf()。C中提供了省略符“…”能够帮主programmer完成变参函数的书写。变参函数原型申明如下：
C++17是目前比较常用的版本之一，今天花时间来梳理一下17个重要特性，所有的特性也不止这么点。
上面的参数args前面有省略号，所以它就是一个可变模版参数，我们把带省略号的参数称为“参数 包”，它里面包含了0到N（N>=0）个模版参数。我们无法直接获取参数包args中的每个参数的，只能通过展开参数包的方式来获取参数包中的每个参数，这是使用可变模版参数的一个主要特点，也是最大的难点，即如何展开可变模版参数。
STP营销或STP三步曲，这里S指Segmenting market，即：市场细分；T指Targeting market，即：选择目标市场；P为Positioning，即：市场定位。正因为如此，营销大师菲利普·科特勒认为：当代战略营销的核心，可被定义为STP。
在 2017-2019 年之间，随着 Transformer 模型的提出，计算资源与大规模语料库不断出现，自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化，传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈，很难在传统的训练方式上取得大幅度提升。这时大规模预训练模型的如 Bert、RoBERTa 等模型的出现使得研究方向转向了以预训练模型为基础 + 下游任务 Fine-tune 的范式。
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