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本文主要介绍了近期发表在PNAS上的论文“Understanding the computation of time using neural network models”里面的主要工作。原文作者是青岛大学的Zedong Bi和香港浸会大学的Changsong Zhou。
Autocad 是一种广泛应用于建筑、机械和工业设计等领域的计算机辅助设计软件。由于 Autocad 的使用场景涉及到大量的工业设计和建筑设计，对于企业和个人而言，如何在使用 Autocad 过程中保障健康和安全显得尤为重要。因此，本文将以 Autocad 健康安全：实践指南为中心，从多个方面对 Autocad 的健康安全问题进行详细的介绍和阐述。
来源：DeepHub IMBA本文约2600字，建议阅读5分钟本文介绍了多任务学习中的网络架构与梯队归一化。 在计算机视觉中的单任务学习已经取得了很大的成功。但是许多现实世界的问题本质上是多模态的。例如为了提供个性化的内容，智能广告系统应该能够识别使用的用户并确定他们的性别和年龄，跟踪他们在看什么，等等。多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)可以实现这样的系统，其中一个模型在多个任务之间分配权重，并在一次正向传递中产生多个推理。 多任务学习中的优化 因为有多个任务同时运行所以M
在计算机视觉中的单任务学习已经取得了很大的成功。但是许多现实世界的问题本质上是多模态的。例如为了提供个性化的内容，智能广告系统应该能够识别使用的用户并确定他们的性别和年龄，跟踪他们在看什么，等等。多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)可以实现这样的系统，其中一个模型在多个任务之间分配权重，并在一次正向传递中产生多个推理。
1.1、什么是变量变换？ 在数据建模中，变换是指通过函数替换变量。 例如，通过平方/立方根或对数x替换变量x是一个变换。 换句话说，变换是一个改变变量与其他变量的分布或关系的过程。 1.2、什么时候需要变量变换？ 当我们想要改变一个变量的比例（change the scale）或标准化（standardize）变量的值以便更好地理解。 如果数据具有不同的尺度，则此变换是必须的，但此变换不会更改变量分布的形状。对应处理方法：机器学习之特征工程-数据预处理(无量纲化)。 当我们将复杂的非线性关系转化为线性关系时
漏电功耗随着每一代CMOS工艺技术的发展而增长。这种泄漏功耗不仅是对电池供电或便携式产品的严重挑战，而且日益成为服务器、路由器和机顶盒等有线设备必须解决的问题。
随着深度学习与大数据的进一步发展，效果好的模型往往有着较大的规模和复杂的结构，往往计算效率与资源使用方面开销很大，无法部署到一些边缘设备、移动终端或者嵌入式设备上。因此，如何在保证模型性能的前提下减少模型的参数量以及加快模型前向传播效率，这是一个重要的问题，总的来说不同的模型压缩与加速技术具体可以分为以下四类：
深度学习可能存在着数据 过拟合 问题，即存在 高方差。常见的解决方法有两个：一个是 正则化；另一个是 更多数据，更多数据 是一个非常可靠的方法，但是可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据，或者获取更多训练数据的成本很高，正则化 则没有这些问题，它通常有助于避免过拟合或减少网络误差。
图片来源于网络 翻译 | 林椿眄 编辑 | Donna 本周，我们为您准备了一份数据科学家Ben Gorman撰写的神经网络指导。这份指导包含了他具体的学习思路，包括所遇到的难点以及多种详细的解决方法。 文章不短，但是值得深读，请收藏！ 人工神经网络当下非常流行。与任何流行的事物一样，人工神经网络也收到了不少质疑。它究竟是卖弄玄虚，还是真正可以使无数人获益的新技术呢？ 为了让大家入门神经网络，我从一个并不太了解的专业数据科学家的角度，和大家分享我的学习过程，希望对你们有所帮助。 需要注意的是，本文中所涉
MultiWii 的第一个配置是在固件源的config.h文件中完成的。使用 Arduino 等编程 IDE 或简单的文本编辑器，可以更改多旋翼飞行器、飞翼或直升机的多个选项。
最近这几年，随着JavaScript及前端领域的持续迅猛发展，尤其是在2015年ES6发布后，这个发展的进程也变得越来越快起来。许多新功能也将计划包含在ES2020版本中。
在有监督学习中，通过训练数据得到的模型，需要考察其泛化能力，通常用泛化误差来衡量模型泛化能力的高低。
这个问题本身其实并不准确，首先，电压和电流是由负载的需求来决定的，比如负载需要的是1.2V的电压，前端电源就不能给他提供3.3V的电；负载需要500mA的电流，前端电源的输出电牛就不能低于500mA，要知道负载是先决条件，电源要根据负载来选择。再回到问题本身，从负载的角度而言，低电压、电流的负载功耗当然也低；从电源的角度而言，以LDO电源为例，某负载的需求是1V@300mA，那么LDO的输入、输出电流也是300mA，假如LDO输入是3V，则LDO本身的功耗就是(3-1)*0.3=0.6W，如果降低LDO的输入为1.2V，则LDO本身的功耗就是(1.2-1)*0.3=0.06W，功耗降低为前者的10%，如果负载是屏幕这种常开的类型，0.6W的功耗就会严重减低手机待机时间，此时需要优化电源，降低LDO上的损耗。
导读：今天分享一下阿里优酷视频在KDD 2020上的一篇关于新热视频保量分发上的实践，建立了新热内容曝光敏感模型并给出了一种多目标优化保量的算法，推荐工业界实战干货论文，值得细读。
读者们好，今天我将使用本公司Bitmovin与Hulu合作的案例，探讨Multi-Codec Streaming, 3-pass和Per-Title encoding技术。
愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章，因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得，两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗，我也是只喜欢写代码，让那些字母组成美妙的歌曲，然后自我沉浸在其中自得其乐。而今天，在清明之际，在踏青时节，我还是忍不住停下来歇歇脚，稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配。
这就是最近登上Science子刊《Science Robotics》封面的软体机器人，由加州大学圣巴巴拉分校和佐治亚理工学院的研究人员共同开发。
Dynamic inference by model reduction 2023.09.10.557043v1.full
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中，你将学习如何使用新数据更新长短期记忆（LTCM）递归神经网络。 在学完本教程后，你将懂得： 如何用新数据更
神经网络和深度学习技术是当今大多数高级智能应用的基础。在本文中，来自阿里巴巴搜索部门的高级算法专家孙飞博士将简要介绍神经网络的发展，并讨论该领域的最新方法。
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题
自动驾驶中的激光雷达点云如何做特征表达，将基于Lidar的目标检测方法分成了4类，即：基于BEV的目标检测方法，基于camera/range view的目标检测方法，基于point-wise feature的目标检测方法，基于融合特征的目标检测方法。本文对这4类方法讲解并总结，希望能帮助大家在实际使用中做出快速选择。
继在《要做好深度学习任务，不妨先在损失函数上「做好文章」》一文中为大家深入浅出地介绍了损失函数的相关知识后，Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 本次接着从优化的角度，结合数学方式和可视化图，带大家以「看得见」的方式来了解神经网络如何一步步找到最小化的损失值，并最终实现最优化。
秋雨伴随着寒风冰冷的飘落，告知大家初冬已经离我们不远！虽然今夜不能欣赏圆月和家人团聚，但是我们的心永远在一起。在此，也衷心祝福大家中秋节快乐，祝愿大家心想事成，万事如意！ ---- ---- ---- 今天主要和大家分享的是比较火热的话题——压缩网络！ 自从深度学习（Deep Learning）开始流行，已经在很多领域有了很大的突破，尤其是AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工
处理多步骤任务时总是存在权衡。高级认知过程可以在不确定的环境中找到实现目标的最佳行动序列，但它们很慢并且需要大量的计算需求。相反，较低级别的处理允许对环境刺激做出快速反应，但确定最佳行动的能力有限。通过重复相同的任务，生物有机体找到了最佳的权衡：从原始运动开始通过创建特定于任务的神经结构，组合低级结构然后逐渐出现高级复合动作。最近被称为“主动推理”理论框架可以捕获人类行为的高级和低级过程，但任务专业化如何在这些过程中发生仍不清楚。在这里，我们比较了拾放任务的两种分层策略：具有规划功能的离散连续模型和具有固定转换的仅连续模型。我们分析了定义内在和外在领域运动的几个后果。最后，我们提出如何将离散动作编码为连续表示，将它们与不同的运动学习阶段进行比较，并为进一步研究仿生任务适应奠定基础。
看到了kylin关于cube的设计，难以抑制的觉得这部分设计得太巧妙了，确实比我们的产品要好上很多，不得不学习一下！！！
来源：PaperWeekly本文约8400字，建议阅读15分钟本文和大家全面讨论机器学习和深度学习中的泛化和正则化。 模型泛化能力，是设计和评估一个机器学习 or 深度学习方法时无比重要的维度，所以我想通过一系列文章，与大家全面地讨论机器学习和深度学习中的泛化（generalization）/正则化（regularization），一方面从多角度理解模型的泛化问题，另一方面，从泛化角度来解释机器学习和深度学习中的很多方法（norm panalty, weight decay, dropout, parame
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
「内在动机」 (Intrinsic Motivation) 这一概念最初是在心理学中提出并发展起来的。由于其在制造开放式学习机器和机器人方面的潜力，这一概念正日益受到认知科学的关注。
CSS是层叠样式表（ Cascading Style Sheets ）的缩写，是一种样式表语言，用于描述以 HTML 之类的标记语言编写的文档的布局。 它是用于设计Web页面的三剑客之一，另外两位浩客是HTML和Javascript。
机器学习实战 - 读书笔记(05) - Logistic回归 解释 Logistic回归用于寻找最优化算法。 最优化算法可以解决最XX问题，比如如何在最短时间内从A点到达B点？如何投入最少工作量却获得最大的效益？如何设计发动机使得油耗最少而功率最大？ 我们可以看到最XX问题，有寻找最小（最短时间）和最大等。 解决最小类问题会使用梯度下降法。可以想象为在一个山坡上寻找最陡的下坡路径。 同理，解决最大类问题会使用梯度上升法。可以想象为在一个山坡上寻找最陡的上坡路径。 寻找最优化算法，可以通过试图找到一个阶跃
可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行，主要是由于其搜索成本低，设计搜索空间灵活。然而，这些方法在优化网络方面存在困难，因此搜索到的网络往往对硬件不友好。本文针对这一问题，在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。延迟预测模块（LPM）是对每个网络架构进行编码，并将其输入到一个多层回归器中，通过随机抽样收集训练数据，并在硬件上对其进行评估。本文在NVIDIA Tesla-P100 GPU上评估了该方法。在100K采样架构（需要几个小时）的情况下，延迟预测模块的相对误差低于10%。嵌入延迟预测模块，搜索方法可以减少20%的延迟，同时保留了精度。本文的方法还能简洁的移植到广泛的硬件平台上，或用于优化其他不可微的因素，如功耗。
一个网站的内容的标题写的好，可以促进用户点击，提高pv 减少跳出率,这样对seo是非常有好处的，用户进来后没点其他内容跳出，说明网站内容质量不够好，百度对网站印象不好。
如果你问我最喜欢的PPT设计技巧是什么，我相信，我会毫不犹豫的告诉你，是渐变。 为什么这么说呢?因为在PPT设计中，如果你能用好渐变色，那么，你也能够做出一些设计感非常惊艳的页面。那么，他们是
一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
机器之心专栏清华大学黄高团队、快手Y-tech团队 这是一篇来自清华大学黄高团队和快手 Y-tech 团队合作的论文，该工作探究了如何在基于参考图像的生成任务中实现对于单张生成图像质量的评价。文中设计的 RISA 模型无需人工标注的训练数据，其评价结果能够与人的主观感受具有高度一致性。本工作已入选 AAAI 2022 Oral。 引言 现有的生成图像评价工作主要基于生成图像的分布对模型「整体」的生成效果进行评价。然而，一个性能优异的生成模型并不代表其合成的「任何一张」图像都具有高质量的效果。在基于参考图像（
作者：阎覃 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/559495068 引言 自从 “Attention is All You Need” 提出 Transformer 以来，该模型在 NLP 的各种任务上取代了 RNN / CNN，成为了 NLP 的一种新架构。该论文最初的目的是在翻译任务上提升质量，后来由于出色的表现，被应用于各种语言模型和下游任务。除了 NLP 之外，在视觉领域甚至也取得了很好的效果。 这篇论文写作比较简洁清晰，不过由于篇幅限制，每句话包含的信息量非常大，很多
AI 科技评论按：深度学习在2006年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得了一系列成功的应用。 这次分享会中，雷锋网邀请到了中科院自动化所的刘斌博士。刘斌，中科院自动化所博士，极限元资深智能语音算法专家，中科院-极限元智能交互联合实验室核心技术人员，曾多次在国际顶级会议上发表论文，获得多项关于语音及音频领域的专利，具有丰富的工程经验。刘斌博士会与大家分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和
DNN（deep neural networks）在计算机视觉任务中取得了很好的效果，比如图像分类、目标检测、实例分割等。不过，大量的参数和计算的复杂度带来的高存储和高计算性能的限制，使得DNN很难应用在一些低性能的设备上。为了解决这个问题，提出了很多压缩技术：network pruning，low-rank decomposition，efficient architecture design，network quantization。其中，network quantization将全精度（full-precision）网络中的权重和激活值转换成低精度的表达。其中一个极端的情况就是 binary neural network（BNN 二值神经网络），它将权重和激活值的数值限制在两个取值：+1和-1。如此，相比全精度的网络，BNN的大小可以缩小32倍（全精度网络中一个双精度数值用32bit表示，BNN中一个数值用1bit表示），并且使用乘法和加分的卷积运算可以使用更高效的 XNOR 和 bitcount 运算代替。
Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」（block）依次堆叠起来，但每个「块」都比较复杂，由许多不同的组件组成，需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。
先前的工作已经表明，增加基于Transformer的图像超分辨率模型的窗口大小（例如，SwinIR）可以显著提高模型性能，但计算开销也相当大。
随机森林是最流行、最强大的机器学习算法之一。它是机器学习集成算法中的一种，可称之为自助集成（Bootstrap Aggregation）或袋装法（Bagging）。
感知与行动之间存在着一种微妙的平衡，在感知中，预测误差会爬上层级，使信念更接近观察结果，在行动中，预测误差被抑制在较低水平，从而使观察结果更接近其预测。
3D立体成像技术通常用于焊线（bonding wire）检查，但存在许多挑战。其中挑战之一是难以使用块匹配算法来解决对应问题，因为某些焊线可能具有无纹理的水平结构。对于这样的对象，对应搜索可能失败或执行低效，因为算法的图像内容对于水平方向上的多个块是相同的。
模型的预测误差可以分解为三个部分: 偏差(bias)， 方差(variance) 和噪声(noise).
LiRank是LinkedIn在2月份刚刚发布的论文，它结合了最先进的建模架构和优化技术，包括残差DCN、密集门控模块和Transformers。它引入了新的校准方法，并使用基于深度学习的探索/利用策略来优化模型，并且通过压缩技术，如量化和词表压缩，实现了高效部署。
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