12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
于恒：直播间的朋友大家好！欢迎大家来到本次AI科技大本营公开课，我是本次讲师于恒。
参与 | 鸽子，Donna 刘强东的猪脸大赛刚刚结束， 李开复联合王小川、张宏江的AI Challenger－全球AI挑战赛决赛也紧跟着来了。 早在大赛宣布举办之初，李开复就向CSDN的总裁蒋涛先生阐明了举办这个大赛的初衷。一方面，李开复发现，由于数据和机器的缺乏，目前的AI教育很难大规模展开。所以，他希望联合搜狗和今日头条，提供丰富的数据集。 另一方面，由于李飞飞教授的ImageNet已经在今年宣布成为“历史”，开复希望“AI Challenger”可以接棒ImageNet，甚至做的比ImageNet
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 研究方向 人机交互（多模态）、定位定向（CV） 合作单位 天津（滨海）人工智能军民融合创新中心。 这个地方，研究方向比较好，支持各种研究，发论文指导有内部指导，也有外部合作。 招生学校 中山大学、北京大学和电子科技大学各有若干联合培养的学术型博士名额。 今年的招生简章还没出来，但是消息已经放出来了，基本要求不会有啥变化，具体可以参考去年的招生简章： 中山大学系统科学与工程学院2022年以“申请-考核”制招收博士研究生 北京大学工学院2022年“申请-考核制”博士研
微软亚洲研究院副院长周明老师报告：From Language Intelligence to Code Intelligence Based on Pre-trained Models
为期六天的 ACL 于上周在墨尔本会展中心落下帷幕，在这六天时间内，共计八场 tutorial，三百多篇论文展示，十五场 workshop，涉及机器翻译、机器学习、问答系统、信息提取、语义分析等多个方向的研究。毫无疑问，这是一场 NLP 领域的年度盛会。
本次分享将主要关注OpenAI在自然语言处理领域的两个预训练的工作GPT和GPT-2.0. 通过分析GPT的两个模型，重点探讨基于单向语言模型的NLP预训练过程对序列生成任务的作用以及利用预训练模型进行NLP多种任务无监督测试的方式和效果。GPT-2.0在机器翻译、问答系统、文本摘要等复杂任务上的性能展示出NLP预训练模型的强大功能以及其在自然语言序列生成中性能。
AI科技评论按：本文是清华大学教授、中国中文信息学会副理事长孙茂松在MIFS 2016上的演讲实录，AI科技评论编辑整理。此次在北京举办的MIFS 2016是由中国人工智能学会、中国工程院战略咨询中心主办，今日头条、IEEE《计算科学评论》协办的2016机器智能前沿论坛，这次论坛同时也是2016 BYTE CUP国际机器学习竞赛的颁奖仪式。 在MIFS 2016上，孙教授的演讲回顾了机器翻译波折的发展历程，同时分享了在神经翻译系统之后他们在提升机器翻译上的实践。 “算法+大数据+计算力” 这是我的题目，《当
深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块 今天我们一起简单学习下自然语言处理中的Word Embedding.
机器之心原创 作者：邱陆陆 从 EMNLP 入选论文《Neural Response Generation via GAN with an Approximate Embedding Layer》出
最近在学习人工智能方面的东西，先从简单通俗的人文开始，以后再决定是否学习硬核的算法和程序实现。前两周看了一本《智能时代》，感觉还想再多了解一下，于是就又买了这本书。
本次报告的主题是情感文本生成，先从自然语言生成技术的应用与需求开始讲起，引出情感表达型文本生成问题，从评论生成、情感对话、反讽生成、情感转换以及多模态情感生成这几个方面介绍了目前情感文本生成的研究进展。
作者出该系列教程的目的是让大家能够掌握深度学习算法在自然语言处理中应用，同时也希望能够加深自己对自然语言处理的理解。
Python是一门面向对象的编程语言，编译速度超快，从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库，常被称为“胶水语言”，能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用，因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
美国时间 11 月 22 日，亚马逊 CTO Werner Vogels 在博文中写到 MXNet 被 AWS 正式选择成为其云计算的官方深度学习平台。 MXNet 是一个全功能、灵活且高扩展性的深度
循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 上海期智研究院由图灵奖得主、中科院院士姚期智先生牵头组建，研究院以突破人工智能基础研究、引领世界人工智能交叉发展为使命，深耕基础研究与学科交叉，致力于打造世界顶尖的人工智能创新策源地。 研究领域与方向 研究院秉承学科交叉研究的理念，聚焦人工智能、现代密码学、高性能计算、量子计算与量子人工智能、物理器件和交叉智能等六大核心方向 顶尖PI团队 四位中科院院士以及来自清华大学、上海交通大学、复旦大学、同济大学以及中科院等国内顶尖高校与科研院所的青年领军学者担纲研究院PI
本文是胡新辰针对知乎问题“有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？”的答案，对LSTM学习教程、资料以及最新进展介绍总结的很详细，很有参考价值。 先给出一个最快的了解+上手的教程： 直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTM Networks for Sentiment Analysis 但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单
学习笔记|ChatGPT Prompt Engineering for Developers 4
前些日子，我给你介绍了本地使用 Stable Diffusion 人工智能绘画工具的方法（如何在你的 M1/M2 Mac 本地运行 Stable Diffusion？）。不少小伙伴们反馈说玩儿得很开心。
《经济学人》近日刊登文章，称计算机在翻译、语音识别和语音合成上都获得了很大的进步，但它们仍然不了解语言的含义。以下是原文内容： “对不起，戴夫，恐怕我不能这样做。”电影《2001：太空遨游》里，电脑“
针对NLP技术，大神们刚刚展开过比较激烈的讨论——Yann Lecun论战Yova Goldberg，导火索是是一篇“对抗式生成自然语言的论文”。 NLP大神Yova Goldberg认为该论文所生成的“自然语言”和真实语言相差太远，充满语法错误，随后他直接把战斗升级成语言学家大战计算机科学家：“摆脱你们这帮搞深度学习的人，别再抓着语言不放，并宣称自己已经解决好语言的问题了。”“语言对我来说很神圣。” 对此，深度学习大神Yann Lecun自是有所不满：“这话竟然是出自Yova之口？他自己都在拿深度学习来做
随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中。
你收到大礼包了吗？ ---- 突然间的2.1大礼包成了一个重灾区，苹果加大了中国区的审核力度。但其实归根结底，会触犯到这个大礼包的App很大部分或者说几乎都是和这个关键词挂钩的 ---“马
王兴在最近一篇刷屏的专访当中说，“很多人只关心边界，不关心核心”。这话放在人工智能领域当中也适用，今天很多人关心人工智能的前沿论文，但是对于它如何在企业业务中发挥实际作用，反而并不关注。每一项技术，如果没有用好，那算不得好技术。那么王兴所执掌的美团，到底是如何用AI服务核心业务呢？NLP技术到底在美团有怎样的具体案例？ 本文来自美团技术大牛李彪在最近一次闭门沙龙分享，介绍 NLP 技术的应用场景、技术实现和具体案例，没有炫技，只有满满的干货。Enjoy! 作者 | 李彪 美团智能技术中心 编辑 |
顾仁民，谷歌资深工程师，目前负责谷歌机器学习技术在国内的技术推广与企业合作。曾任谷歌展示广告系统研发团队主管，支撑国外若干大型网站的广告系统营收。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：机器之心 作者：李航 本文为清明之际，字节跳动人工智能实验室总监李航纪念导师之作。 2021年5月24日收到师弟的邮件，告知我们的导师、原京都大学教授长尾真先生于5月23日不幸去世，享年84岁。看到邮件时简直不敢相信自己的眼睛，确认是事实后，内心感到无比的悲痛。最后一次见到长尾老师是2012年11月，当时他看上去身骨硬朗，说经常去打高尔夫球，觉得他身体状况应该很好。本想疫情结束之后，再去京都看望他，汇报近况，聆听他的指导。没想到那次见面变成了永别。 长尾老师
近期IT领域最火热的话题就是AIGC了，可以说是真正出圈了，这个词貌似是百度大力推广的；国际上用得更多的是Generative生成式AI。最近的热点是“真”智能聊天的产品chatGPT。我认为对上层产品而言最关键的是这2个里程碑:
一年一度的高考即将拉开大幕。高考对于大部分的学生来说，就像是一次千军万马过独木桥的挑战。今年，考生除了需要面对人类自身的挑战外，还迎来了一个特殊的竞争对手——机器人。 据成都当地媒体报道，6月7日下午5时许，一场特别的考试将在成都举行：“准星数学高考机器人” AI-MATHS，将在公证机构和媒体的见证下，挑战2017年高考数学题。 AI-MATHS是成都准星云学科技有限公司研发设计的高考机器人。该公司首席执行官、清华大学苏州研究院大数据中心主任林辉介绍，AI-MATHS诞生于2014年，是依托清华大
当今时代，我们需要很多的机器，比如汽车、飞机、电脑还有手机等等。为什么需要这些机器呢？
AI 科技评论按：2016 即将画上句号，当我们回顾这一年的科技进展时，很难不联想到一个词——深度学习。当它从研究室中脱胎而出，并成为今年的当红热词，实际上我们已经意识到深度学习的来临。从 AlphaGo 到 Google Translate，AI 科技评论也做过不少覆盖和解析。Cade Metz 为 Wired 撰文回顾了与深度学习同行的这一年，本文由 AI 科技评论进行编译。 在澳大利亚西海岸，Amanda Hodgson 正在操控无人机飞跃海面，无人机可以帮助他们在水面上拍摄照片，利用这些照片，可
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 元宇宙产业的发展，正在将各种前沿领域技术汇集到一起，构建出下一代互联网的新形态。 正如互联网的准入级终端是PC，移动互联网的准入级终端是手机，那么下一代互联网，准入级终端或许就将是VR和AR设备。 VR终端或将承载深度元宇宙的交互，而AR终端的普及或将让元宇宙技术走向千家万户。 AR设备，尽管外形看来极度接近于普通眼镜，但其核心的光学显示部分，也就是光学模组，让它成为最有希望叩开元宇宙大门的“低门槛”终端。 围绕AR产业趋势、元宇宙等热点话题，灵犀微光C
kieranliu(刘晓江)，2016年9月加入TEG AI Lab，之前在微软亚洲研究院从事自然语言研究，拥有10年的自然语言研究和开发经验。“自然语言处理高手”、“问题的回答360度无死角”、“深入浅出的讲解太赞了”、“亲和力十足”、2小时的交流下来，伙伴们迅速给予了这样的评价。 01 - AI领域的入门学习？ kieranliu： 以我们做AI的经验，NLP是有门槛的，需要你去理解语言的特性，因为它需要去设计各种各样的特征（feature），比如要识别“人名”，需要知道前后有什么词，这个词的第一
我开始选择了铁威马,购买后发现声音有点大,北京租房的我只能在一个屋里面,虽然我睡眠质量比较好,毕竟还有对象在,体验两天,自费退回去了.后来选择了群辉,比铁威马多了近一千块
SmartSql 希望 开发人员更多的接触 Sql ,获得绝对的控制权与安全感。所以目前没有计划支持 Code First 编程模式。
衔接呢，我认为还是模糊比较好用，比如这头驴的舌头、牙齿、毛发…人家是馬(#‵′)凸
人工智能几乎被媒体以及当代新闻炒得如日中天，虽然发展史不长，但你可以从如今——2019年的生活中处处听到关于它的消息，哪怕你不是工程师，哪怕你不是数据科学家，你也能从网络或者日常中接触到它。自它火热以后，各行各业的人们都对其趋之若鹜，并想来分一碗热羹。很显然，它是未来，它也必然是未来。不管你忽略也好，拒绝也罢，你无法阻止人类对科技进步的追求。
结构化数据：指可以按某种数据结构组织的数据，比如字母、数字、货币、日期 非结构化数据：指没有按照预定义的方式组织或缺少特定数据模型的数据，比如文章、演示文稿、电子邮件、日志等 结构化数据易于处理，传统计算机可以代替人工高速处理这类结构化数据。然而实际上大多数数据都是非结构化的，而且非结构化数据比结构化数据具有更大的信息量。在人工智能出现后，对非结构化数据的处理进行了探索，并取得了一定成效。
原文： Graph-powered Machine Learning at Google 作者： Sujith Ravi 译者： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 近些年来，机器学习技术取得了巨大的进步，使得计算机系统能够解决复杂的现实问题。其中一项先进技术就是由Google研究院的Expander组开发的大规模、基于图的机器学习平台。基于图的机器学习是一款功能强大的工具，被广泛用于我们日常接触到的Google产品和功能，比如用于收
【新智元导读】AAAI 前主席 Thomas Dietterich 10 月 18 日 在自动化学会与新智元携手举办的首届世界人工智能大会 AI WORLD 2016 发表主旨演讲《人工智能：发展与前景》。Dietterich 将人工智能定义为软件，介绍了 AI 在感知、机器翻译、个人助理等领域的成果，并指出了当前 AI 发展的四大挑战——应该什么时候信任 AI 系统；下一代人机界面怎么设计；常识问题；如何创造一套不需要人类监控，就能够自己完成任务的 AI 系统？ AI WORLD 2016 世界人工智能大
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 2022年7月，Meta（原Facebook）AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200，该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络，参数规模达545亿，在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练，训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译（即202X201=40602个语向的互译）。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写，体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 历经70载，机器翻
变量其实很简单，不过在使用过程中会遇到一些棘手的问题。 比如一个变量我之前已经用过了，现在我要定义一个类似的变量，该怎么办？
本文介绍了神经网络和深度学习的基本概念，并通过房价预测的例子讲解了神经网络的基本结构。接着，本文分别介绍了监督学习中的Standard Neural Network、Convolutional Neural Network和Recurrent Neural Network，以及深度学习在处理非结构化数据方面的应用。最后，本文总结了深度学习快速发展的原因，包括数据量、计算能力和算法等方面的因素。
学习笔记|ChatGPT Prompt Engineering for Developers 5
【导读】人们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本 到文本的生成、意义到文本的生成
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。
本文转载自机器之心 作者：黄小天 5 月 27 日，由机器之心主办、为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会，并在主题演讲、圆桌论坛等互动形式下，从科学家、企业家、
我们在看文献的时候经常会看到非常地道的表达，我们把它们抄在一个个小本本上，当我们自己写文章的时候，这些句子就想用到我们的文章中，但是直接抄是不行的，需要改写句式，填写我们想要表达的内容。
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