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关于迁移学习核心技术开发与应用

新一代人工智能重大科技项目,聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局,包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论,研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等,开源共享人工智能基础理论和共性技术。”随着人工智能的发展,越来越多的机器学习应用场景的出现,现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据,标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务,所以迁移学习受到越来越多的关注。迁移学习专注于存储已有问题的解决模型,并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说,用来辨识汽车的知识(或者是模型)也可以被用来提升识别卡车的能力。

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    自动驾驶常用传感器概要

    自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机(包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机)和雷达类测距传感器(激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等),如图1所示。这些传感器目前都可以找到开源的SDK快速开发。小可根据这几年的开发经验,特此整理了目前常用传感器的一些API,方便初学者节省开发时间。当然,对于可以根据需求自主定制传感器的土豪公司而言,本篇显得多余,请绕行。本篇主要适用于自动驾驶初级开发者,主要面向高校和科研院所的研究人员,以性能为主,较少考虑成本问题。笔者主要基于Linux系统进行开发,所介绍的API均以Ubuntu14.04及以上版本为准(4月份要出Ubuntu18.04了,2年一个稳定版本,值得期待)。

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    阿里智能对话交互实践及范式思考

    导读:传统互联网时代体现出来的更多的是“连接”,现如今,随着智能设备的增加,人和设备逐渐走向“交互”,那么,交互时代,人机之间如何有效通过自然语言实现智能对话交互已经成为开发者面对的直接问题,本文阿里巴巴iDST 自然语言理解和人机对话负责人孙健将带来他们在这个领域的探索和实践分享。 互联网正在从“连接时代”走向“交互时代” 纵观传统互联网时代,如果用一个词来总结和概括的话,“连接”这词再合适不过了,传统互联网时代主要建立了三种连接:第一,人和信息的连接;第二,人和人的连接;第三,人与商品服务的连接。第一种

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    汽车经销商客户流失预警:逻辑回归(LR)、LASSO、逐步回归

    随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善,我国汽车市场也得到了迅速增长。 与之配套的汽车售后服务市场成为庞大的黄金市场,发展潜力惊人。 在售后服务市场中,汽车 4S 店以其品牌优势,完整和规范的服务系统以及多种多样的增值服务受到消费者的青睐。但汽车售后市场纷繁复杂, 汽车 4S 店仍 要面对竞争品牌对保有客户的激烈争夺,还有汽车维 修集团、甚至一些小型的汽车维修店对市场的蚕食。 而忠诚度越来越低的客户,也让汽车4S 店感到束手无 策。 因此客户流失预警正成为汽车4S店售后服务领域 的一个重要研究问题。

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    广告行业中那些趣事系列16:NLPer一定要知道的BERT文本分类优化策略及原理

    摘要:本篇主要分享了项目实践中的BERT文本分类优化策略和原理。首先是背景介绍及优化方向,其中优化方向主要分成从数据层面优化和模型层面优化;然后通过实验的方式重点分析了分类器优化策略和原理,主要从优化BERT预训练权重和分类器模型内部优化策略优化分类器效果;最后分享了一些关于BERT优化的思考和总结,包括分类层是否应该复杂化、长文本处理、增加新知识和灾难性遗忘问题的处理。优化永无止境,本篇内容也会持续更新,把项目实践中有价值的优化技巧通过文章及时固化,也希望更多的小伙伴一起分享文本分类优化技巧。

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    AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点【完整版】

    据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注:文中涉及到的企业估值均源于公开资料,本文对数字真实性不做任何担保;对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估,不作为投资参考。

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    AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点

    据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注:文中涉及到的企业估值均源于公开资料,本文对数字真实性不做任何担保;对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估,不作为投资参考。

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