英国卫报创建了一个讨论和资产共享工具 Pinboard ，并将其整合到公司使用的各种内容管理平台中。该解决方案使用了一系列技术，包括用于编写业务逻辑的 Typescript、用于执行代码的无服务器服务、API 端点和 GraphQL 服务器，以及用于存储的 AWS RDS（PostgreSQL）。
现在有非常多的大公司在做人工智能方面的研究，包括Google、IBM、Facebook、Apple、百度等，也有数不尽的小型创业团队进入，使得人工智能方面变得热闹非凡。每一家公司都有自己的研究思路，也取得了不同程度的进展，比如百度李彦宏就透露，百度大脑已经相当于2~3岁小孩的智力水平，而按照我们对自己人工智能系统的模拟测试结果，可以达到12岁中学生的智力水平，大幅度领先百度深度学习研究院。下边在不泄露技术机密的前提下，简要分享我们人工智能系统的设计思路与背后基于的原理。 1、文字与编程语言（视频、图片、文
机器之心专栏 作者：腾讯 AI Lab 在本文中，腾讯 AI Lab 将深度解析本届 ACL 大会的热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析，包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是 A
本文介绍了自然语言处理领域的一些新技术和趋势，包括语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、对话和交互系统、知识图谱、语音识别和合成、多模态和多语言处理、以及面向中文的NLP技术和应用。文章还讨论了NLP领域的挑战和未来发展方向，并提出了几个值得关注的方向和机遇。
本文转载自「腾讯AI实验室」，搜索「tencent_ailab」即可关注 本文是腾讯AI Lab微信号第三篇文章，深度解析本届ACL热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析，包括信息抽取、问答
【新智元导读】 近日，新加坡国立大学LV实验室首次提出多人解析（Multi-Human Parsing）任务，对传统的人物解析进行了拓展与延伸，从而更好地匹配现实应用场景。他们构建了一个全新的大规模多人解析数据集（MHP），并给出了相应的评测标准，极大地推进了深度学习与计算机视觉领域相关技术的发展。 基于人物图像的细粒度解析是计算机视觉领域的一个非常重要的任务。人物解析（Human Parsing）指的是将人物图像按像素级别分割成属于身体部位或衣物项目的多个语义一致的区域。人物解析技术是很多实际应用的基础
基础设施即代码（Infrastructure as Code）是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科，它相对年轻，但在其短暂的存在期间，它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一，许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现，这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
作者：Kexin Yi、Jiajun Wu、Chuang Gan、Antonio Torralba、Pushmeet Kohli、Joshua B. Tenenbaum
过去几年中，GraphQL 已经成为一种非常流行的 API 规范，该规范专注于使客户端（无论是客户端、前端还是第三方）的数据获取更加容易。
李飞飞作为人工智能领域鲜有的活跃女性学者，不知道这一次她又带领着团队做出了怎样的贡献呢？赶紧随AI科技评论来看看吧。这项研究是李飞飞团队在今年CVPR上的一项最新工作，该方法提出了一种模型用于自动标注网络中巨量的嘈杂视频。 以下内容是AI科技评论根据论文内容进行的部分编译。 论文摘要 人类行为多种多样，而要如何才能让机器理解具有多样化和细粒度的人类行为，则是计算机视觉领域中的一个关键性的开放问题。通过手工的方式标注训练视频，对于少数的动作类型是可行的，但是这种策略无法完整覆盖丰富多样的所有动作。 图
上一篇文章ABC_123详细介绍过，本期再简单回顾一下。C2服务端的攻击者会通过控制C2域名解析到不同的ip地址段，间接控制Sunburst后门的行为，接下来看一个简单的例子，看看攻击者如何控制Sunburst后门，使其永久退出。
AI 科技评论按：北京时间 10 月 19 日凌晨，DeepMind 在 Nature 上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何
文章转载自微信号腾讯AI实验室（tencent_ailab） 腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参展ACL，共计三篇文章被录取，位居国内企业前列。此次团队由实验室主任张潼博士与副主任俞栋博士共同带领到现场交流学习。 上图：腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图：参与ACL的团队；下右图：现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发，我们重点关注了三大领域的前沿研究，以下为重点论文评述。 以下论文均可在官网下载：http://t.cn/R9ynux4 问答系统 Question An
基于大型语言模型（LLM），开发者或用户可以通过描述任务，并给出几个样例来构造自然语言提示，很轻松地就能实现指定的功能。
作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法，自然语言处理（NLP）的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展，获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述，并分析该领域的最新趋势。
image.png 原文作者：Astasia Myers 原文地址：https://medium.com/memory-leak/5-microservices-trends-to-watch-in-
语法，在语言学中是指任意自然语言中句子、短语以及词汇等语法单位的语法结构与语法意义的规律，本质上即音义结合体之间的结合规律。在程序语言的范畴上，描述的则是基于文本的源码以特定规则放置，来表达其特有的语义内涵。
Dell AppSync支持与Dell主存储系统的集成拷贝数据管理(iCDM)。AppSync简化并自动化了生成和使用生产数据副本的过程。通过抽象底层存储和复制技术，并通过深度应用程序集成，AppSync使应用程序所有者能够满足操作恢复和数据重新利用的复制需求。存储管理员只需关心初始设置和策略定义管理，从而形成一个敏捷、无摩擦的环境。AppSync自动发现应用程序，分析布局结构，并通过虚拟化层将其映射到底层存储设备。AppSync协调从副本创建、挂载到目标主机上进行验证、到启动或恢复应用程序副本所需的所有活动。支持的工作流程还包括刷新、过期和恢复到生产环境。
我当然听说过 lambda 演算，但直到我读了这本书 《类型和编程语言》（Types and Programming Languages） 我才体会到其中美妙。
XML并不依赖于其他编程语言，与SQL一样是编程人员所必备的技能之一，因此在任何技术工作面试之前准备一些XML问题都是很有意义的。老九君为大家整合了十道有关XML经常被问到的面试题，这些问题并不很难但涵盖了XML技术的一些重要领域，比如DTD，XML Schema，XSLT转换，XPATH检索，XML绑定，XML解析器以及XML的基本知识，比如命名空间，校验，属性，元素等。 问题1：XML是什么？ 答：XML即可扩展标记语言（Extensible Markup language），小伙伴可以根据自己的需要
人工智能的发展分为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。简要来讲，计算智能即快速计算、记忆和存储能力，可以应用于空间搜索、数值优化和数字模拟；感知智能即视觉、听觉等感知能力，当下热门的语音识别、图像识别、视频处理便属于感知智能的典型应用，商汤科技、云从科技等AI四小龙是视觉领域的头部玩家；认知智能是指在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，并在理解的基础上进行分析和决策，认知智能包括理解、分析、决策三个环节。
我们经常需要解析用不同语言编写的数据。Python 提供了许多库来解析或拆分用其他语言编写的数据。在此 Python XML 解析器教程中，您将学习如何使用 Python 解析 XML。
ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。
LlamaIndex是一个方便的工具，它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁，大型语言模型模型功能强大，能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问，为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。
爬虫是按照一定规则，自动地提取并保存网页中信息的程序。通过向网站发起请求获取资源，提取其中有用的信息。爬虫在获取信息、整理数据等方面应用广泛。
与小型项目相比，大规模的网页抓取带来了一系列截然不同的挑战，例如基础结构搭建、管理资源成本、绕过爬虫检测措施等。
近期“知网”的热度一直不减，本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了，这不是我一个技术博主该做的。
PHP 在 5.5 版本中引入了「生成器（Generator）」特性，不过这个特性并没有引起人们的注意。在官方的 从 PHP 5.4.x 迁移到 PHP 5.5.x 中介绍说它能以一种简单的方式实现迭代器（Iterator）。
过去一年里，ChatGPT 和 Google Bard 这样的东西出现，为大众带来了生成式人工智能，似乎每个人都在梦想和计划如何在他们的项目甚至日常生活中利用人工智能。
首先基于一个现象：人类在对事物进行观察的时候，是能够检测到每个实例，并按照自己已知的知识来对每个实例进行分类，有认知的归属到对应类别，无认知的归属到未知(unknown)，而过往的深度学习检测任务所完成的工作只能对已有认知的实例进行定位和分类，所以作者提出，能否使得检测算法达到更近似人类的认知体验？所以作者提出了“开放世界目标检测”任务。作者原文中对这个任务的解释如下：
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
KDD，国际数据挖掘与知识发现大会，全称：ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and DataMining，是数据挖掘领域国际最高级别会议。
那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？这里以查询请求为 例展示：
▌AI 科技大本营按：2018 年 7月 13 日——19 日，ICJAI 2018 在瑞典首都斯德哥尔摩顺利召开。IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）人工智能领域顶级学术会议之一，涵盖领域包括机器学习、图像识别、语音技术、自然语言处理、视频技术等，对全球人工智能行业有着巨大的影响力。
我们讲到，客户端要和服务端进行通信，需要在「客户端」(一般为浏览器)进行数据信息的封装。如下格式。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
我想做一个尝试，看看能不能用尽量清晰的逻辑，给“AI外行人士”（当然，我也是……）引入一下LangChain，试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
1. 背景介绍NPM上发布了170多万个Node.js库，以促进软件开发。正如对比安全所揭示的，第三方库出现在当今软件的大多数（79%）中。然而，任何事物都有两面性。虽然使用库可以减少开发成本和时间，但这些集成库在实践中对软件生态系统构成了新的安全威胁，这些库中的漏洞可能会使依赖它们的软件不断面临安全风险。之前的工作已经调查了整个NPM生态系统的脆弱性影响，
同时其提供了相对应的JAVA接口供各用户使用。今天就给大家介绍下在R语言中是如何利用其接口进行相应的化合物数据获取的。
按照惯例，首先放出一张ABC_123绘制的关于Solarwinds供应链攻击事件中Sunburst后门的设计思路及流程图，是从大量的Sunburst后门样本分析文章中归纳整理出来的，接下来依据此图，详细讲解整个后门工作过程。
“一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法(一眼模仿学习)，让机器人能够复制人类行为。现阶段理想化的目标是人类教机器人一个任务，经过人类演示一次后，机器人可以自学完成指定任务。机器人学习的过程，与人类的学习具有相通之处，但是需要机器人能够理解任务的动作方式和动作意图，并且将其转化为机器人自身的控制运动上。
云从科技在跨镜追踪（行人再识别）技术（ReID）上获取重大突破。同时在Market-1501，CUHK03，DukeMTMC-reID三个数据集刷新了世界纪录，其中最高在Market-1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到96.6%，让跨镜追踪（ReID）在准确率上首次达到商用水平，人工智能即将从「刷脸」跨到「识人」的新纪元。
TCP连接收到请求后，必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互，所以还有个线程池，每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
工作中我们时常需要解析用不同语言编写的数据。Python 提供了许多库来解析或拆分用其他语言编写的数据。在这篇 Python XML 解析器教程的文章中，你可以学习怎么样通过 Python 解析 XML。
你应该热身并准备处理这个新项目。我通常假设，你将在一两天内的 2~3 小时的会话中完成这些项目，但你通常可以尽可能多地实现这些项目。
爬虫，又称为网页蜘蛛(spider)，就是能够在互联网中检索自己需要的信息的程序或脚本。
微软中国技术顾问佘泽鹏为我们分享微软如何利用人工智能以及云平台打造智能机器人。 dev.modern.ie Web开发最令人头疼的问题就是如何去做兼容性的开发。虽然现在已经出现了很多现代化浏览器，但我
我们经常需要解析用不同语言编写的数据，Python 提供了许多第三方库来解析或拆分用其他语言编写的数据，今天我们来学习下 Python XML 解析器的相关功能。
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