随着全基因组选择统计模型的不断改进优化，模型的稳定性及准确性不断提高，但是依然面临两个重要的挑战，即计算准确性和计算效率；直接法(GBLUP为代表)计算效率较高，但是计算准确性略差于间接法(BayesB为代表)，虽然学者对直接法进行了改进，但是由于改进的策略中人为设定参数较多，因此模型的预测准确性受主观因素影响较大；间接法计算准确性较高，但是由于参数求解过程中计算量庞大，且无法实现并行运算，而育种讲求时效性，所以难以高效指导育种实践；因此，如何优化模型，尽可能减少人为设定参数，与机器学习方法有效结合，并融入高效可并行运算，既能保证较高准确性的同时，大大提升计算效率，是未来全基因组选择模型优化的方向。
「育种值的准确性是什么呢？为何要计算育种值的准确性呢？」育种值的准确性的大小可以反应育种值计算的准确性如何，如果准确性高，就说明计算育种值时依赖的信息多（比如亲子关系、同胞关系等），结果就可靠。
https://github.com/CoCoPIE-Pruning/CoCoPIE-ModelZoo/tree/master/YOLObile
分类算法的目的就是根据训练集的特征将新的数据进行预测，当然能够找到特征之间的联系越多那么最后的分类结果也就应该越准确。但是有没有一个比较简单的算法，能够使用极少的特征就能够进行简单的分类呢？那就是OneR算法了。
基于Transformer的预训练模型在许多自然语言处理（NLP）任务中取得了很高的准确度。但是这些预训练模型往往需要很大的计算量和内存。由于移动平台的存储空间以及计算能力的限制，这些模型很难实现在移动端的部署。
在我们看来，计算机就是一台严丝合缝、精密运转的机器，严格按照程序员下达的指令工作。虽然产品上线之后经常碰到迷之问题，但我们通常会检讨程序设计得不够完美，而不会认为这是理所当然。因为我们相信只要程序设计严谨，将各种意外情况考虑在内，就会消除这种不确定问题。
作者 | Ailleurs 编辑 | 陈彩娴 近日，剑桥学者在《美国科学院院报》（PNAS）上发表了一篇名为“The Difficulty of Computing Stable and Accurate Neural Networks: On the Barriers of Deep Learning and Smale's 18th Problem”的文章，提出了一个有趣的发现： 研究者可以证明存在具有良好近似质量的神经网络，但不一定存在能够训练（或计算）这类神经网络的算法。 论文地址：http://
人类产生和收集的数据超过了以往任何时候。我们口袋中的设备就能产生巨量数据，比如照片、GPS 坐标、音频以及我们有意无意泄漏的各种个人信息。
大家好，今天和大家分享的是2020年1月14日发表在Brief. Bioinformatics 上（IF=8.99）的一篇文章。作者对28例癌症患者的WES和RNA-seq数据，使用4种HLA分型工具(OptiType、Phlat、Polysolver和seq2hla)来预测HLA类Ia基因，接着分别用NGS技术与PCR-SBT方法获得的HLA分型数据进行比较，从而对其进行了性能评估。
随着近年来 CNN 在目标检测领域的发展和创新，目标检测有了更加广泛的应用。考虑到在实际场景中的落地需求，目标检测网络往往需要在保持高准确率的同时拥有较低的计算延迟。而现有的目标检测网络，在资源有限的平台上，尤其是手机和嵌入式设备上部署这类应用时，很难同时实现高准确率与实时检测。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架，根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛丽学院任彬研究组共同提出。 随着近年来 CNN 在目标检测领域的发展和创新，目标检测有了更加广泛的应
【新智元导读】计算机图像计算水平稳步的增长，但各大厉害的模型尚未得到合理应用。在这篇 ICLR 2017 提交论文《深度神经网络模型分析在实践中的应用》中，作者从精确度、内存占用、参数、推理时间和功耗等方面分析比较 ImageNet 历届冠军架构，为有效设计及应用深度神经网络提供了最新的分析资料。 （文／Alfredo Canziani 等）深度神经网络自出现以来，已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术。其中，ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展。精确计算水平取得了稳步的增长，但颇具
基于恒定的光速，飞行时间 (ToF) 计算使用信号传播时间来确定距离。图 1 基本说明了 ToF 计算如何在配备 UWB 的任何两个设备（例如汽车和遥控钥匙）之间进行。
作者丨莓酊 编辑丨青暮 线性代数（linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。 现代线性代数的历史可以上溯到19世纪中期的英国。1843年，爱尔兰数学家哈密顿发现四元数。1844年，赫尔曼·格拉斯曼发表他的著作《线性外代数》（Die lineare Ausdehnungslehre），包括今日线性代数的一些主题。1848年，詹姆斯·西尔维斯特引入矩阵（matrix）。阿瑟·凯莱在研究线性变换时引入矩阵乘法和转置的概念。很重要的是，凯莱使用一个字母来代表一个矩阵，因此将矩阵当做了聚
全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见：full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维，将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labels): dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32) # Map 0 to [1.0, 0.0,
自注意力模块是Transformer的基本构建块，用于捕捉全局信息。受到Transformer在自然语言处理（NLP）任务上的成功启发，研究人员将自注意力模块引入了计算机视觉。他们用自注意力模块替代了卷积神经网络（CNNs）中的卷积层，将这些网络称为视觉Transformer。视觉Transformer在许多计算机视觉任务上与CNNs相媲美，有巨大的潜力用于各种应用。
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由于摩尔定律效用放缓，在设计芯片时，伴随着性能的提升，功耗也与日俱增。为了更加了解功耗，就要对出现的各种问题进行模拟，而真实模拟代价太大。就在这时，APOLLO应运而生，在芯片设计和运行时期，都能够对功耗进行既快又准确地预测。
随着大数据时代的带来，数据的应用也日趋繁茂，越来越多的应用和服务都基于数据而建立，数据的重要性不言而喻。而且，数据质量是数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性的基础，也是这一切的数据驱动决策的前提！如何保障数据质量，确保数据可用性是每一位数据人都不可忽略的重要环节。
【新智元导读】ImageNet 图像分类竞赛极大地推动了深度学习在计算机视觉领域的应用，《深度神经网络模型分析在实践中的应用》这篇论文从精确度、内存占用、参数、推理时间和功耗等方面对 ImageNet 获胜架构进行评析，并得出结论：（1）功耗与批量大小和架构无关；（2）准确性和推理时间呈双曲关系；（3）能量约束是最大可实现精度和模型复杂度的上限；（4）通过操作次数可以可靠评估推理的时间。 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1605.07678v3.pdf （文／Alfredo Ca
论文：ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images
https://tryolabs.com/blog/machine-learning-on-edge-devices-benchmark-report/
深度学习模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在多个计算机视觉应用中获得很高的准确率。但是，在移动环境中部署时，高昂的计算成本和巨大的耗电量成为主要瓶颈。而大量使用乘法的卷积层和全连接层正是计算成本的主要贡献者。
可能很多人都不是非常了解，简单来说就是我们希望我们服务器的时间是准确的没有偏差的。这个的意义在数据插入和你程序取得计算机时间的时候是准确的。
CPU：Central Processing Unit中央处理器，是一台计算机的运算核心和控制核心，
随着大模型技术的发展与落地，「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过，在实践中，研究者往往感受到多重挑战。
个性化推荐系统（八）--- 机器学习深度学习召回集扩量
选自HeartBeat 作者：Julien Despois 机器之心编译 参与：Pedro、张倩、刘晓坤 运行深度神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高，智能手机的计算资源十分有限，需要多种优化
时间序列分类（time series classification）是数据挖掘领域的重要任务，它涉及对按时间顺序排列的数据点进行标记和预测。此类数据广泛存在于金融、医疗、工业等多个领域，因此时间序列分类对于决策支持和系统开发具有重要意义。
全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程（http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_tf.html） Linear Model 加载lesson 1（https://github.com/ahangchen/GDLnotes/blob/master/note/lesson-1/practical.md）中的数据集将Data降维成一维，将label映射为one-hot encoding。 def reformat(datas
使用人工智能技术来预测彩票，是这次的主题，那么预测哪种彩票呢？我们先选择简单一些的，就是排列组合少一些的，如果证明我们的模型work，再扩展到其他的彩票上。最终我选择了排列三, 从000-999的数字中选取1个3位数，一共有1000种，中奖概率就是千分之一，够简单了吧。
该论文指出识别每张图片所需要的最小分辨率是不同的，而现有方法并没有充分挖掘输入分辨率的冗余性，也就是说输入图片的分辨率不应该是固定的。论文进一步提出了一种动态分辨率网络 DRNet，其分辨率根据输入样本的内容动态决定。一个计算量可以忽略的分辨率预测器和我们所需要的图片分类网络一起优化训练。在推理过程中，每个输入分类网络的图像将被调整到分辨率预测器所预测的分辨率，以最大限度地减少整体计算负担。
选自arXiv 作者：Mostafa Gamal等 机器之心编译 参与：Panda 表现优良的卷积神经网络往往需要大量计算，这在移动和嵌入式设备以及实时应用上是一个很不利的因素。近日，开罗大学和阿尔伯塔大学的研究者提出了一种能实现实时形义分割的框架 ShuffleSeg。这种方法能在保证分割准确度的同时显著降低对计算资源的需求。机器之心在本文中对该项目进行了简要编译介绍，相关研究的 TensorFlow 代码已发布在 GitHub 上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.038
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代，大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例，来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来，用户的各类行为形成了一个实时数据流，我们称之为用户行为日志。
深度神经网络在许多AI任务中取得了卓越的成功, 但是通常会造成高的计算量和能量耗费, 对于某些能量有约束的应用, 例如移动传感器等.
今天为大家介绍的是来自Yujin Zhang，Jun Jiang，Yi Luo和Wei Hu团队的一篇论文。论文介绍了一个用于预测分子光谱的深度学习模型“DetaNet”。准确高效的分子光谱模拟对物质发现和结构鉴定至关重要。然而，传统的依赖量子化学的方法成本高，效率低。为了解决这个问题，研究者们开发了DetaNet模型，它能够以更高的效率和准确性预测分子光谱。
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中，压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法，加速技术包括硬件加速、优化算法等方法，量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
简单描述：在预测目标值的时候选择和自己相似的目标值。比如，有五个人分在在武汉的五个区域，小明不知道自己在什么区域，他计算自己和其他4个人的距离，谁离自己最近,他在什么区，小明就在什么区。
选自arXiv 作者：Robert J. Wang、Xiang Li、Shuang Ao、Charles X. Ling 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，而缺乏有效的实现。在本文中，来自加拿大西安大略大学的研究者提出了称为 PeleeNet 的有效架构，它没有使用传统的卷积来实现。PeleeNet 实现了比目前最先进的 MobileNet 更高的图像分类准
网络时间协议用于同步网络上计算机的时钟。它与客户端计算机的时钟同步的准确度取决于许多因素。
选自Stanford 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 韩松，2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文，ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA'17 最佳论文，对业界影响深远。他的研究成果在 NVIDIA、Google、Facebook 得到广泛应用，博士期间创立了深鉴科技，2018 年将任职 MIT 助理教授
4月12日，一篇题为“Large-scale neuromorphic optoelectronic computing with a reconfigurable diffractive processing unit”的论文登上Nature子刊《Nature Photonics》。
卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题：
我们针对移动端以及嵌入式视觉的应用提出了一类有效的模型叫MobileNets。MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。我们介绍两个能够有效权衡延迟和准确率的简单的全局超参数。这些超参数允许模型构造器能够根据特定问题选择合适大小的模型。
陈少伟，携程度假研发部资深开发工程师，主要负责度假起价引擎的研发工作，喜欢钻研技术，对新技术有浓厚的兴趣。
AI 科技评论按：卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中。然而，为移动设备设计 CNN 模型是一个有挑战性的问题，因为移动模型需要又小又快，同时还要保持足够的准确率。虽然研究人员们已经花了非常多的时间精力在移动模型的设计和改进上，做出了 MobileNet 和 MobileNetV2 这样的成果，但是人工设计高效的模型始终是很有难度的，其中有许许多多的可能性需要考虑。
数据挖掘算法在监控软件中扮演着关键角色，可以用于从海量的监控数据中发现有价值的信息、模式和趋势。以下是关于数据挖掘算法在监控软件中准确性、可扩展性及应用的一些考虑因素。
1月28日，iDASH-2021国际隐私计算大赛结果正式公布，腾讯云Angel PowerFL和腾讯安全联合项目团队提交的方案，凭借领先的模型准确率和最快的推理速度获得差分隐私赛道冠军。在2020年的iDASH可信计算赛道上，腾讯云也斩获冠军，成为中国企业届首次在可信计算（SGX）赛道上夺冠的技术团队。 “IDASH赛事” iDASH比赛是隐私计算国际最权威的比赛，已经举办八届，是由美国国立卫生研究院 (NIH) 主办，专注于云环境下的隐私计算问题和面向隐私保护的机器学习问题，已成为全球基因组数据隐私保护和
找出训练好的深度神经网络(DNN)的计算冗余部分是剪枝算法要解决的关键问题。许多算法都试图通过引入各种评估方法来预测修剪后的子网的模型性能 。在这个工作中，我们提出了一种称为EagleEye的剪枝方法，其中使用了一个基于自适应批归一化adaptive batch normalization 的简单而有效的评估组件，以揭示不同的修剪DNN结构与其最终确定精度之间的强相关性。这种强相关性使我们能够以最高的潜在准确率快速发现修剪后的候选对象，而无需实际对它们进行微调。该模块对一些已有的剪枝算法也具有通用性，便于插件化和改进。在我们的实验中，EagleEye获得了比所有研究的剪枝算法都要好的剪枝性能。具体而言，要修剪MobileNet V1和ResNet-50，EagleEye的性能要比所有比较方法高出 3.8 ％ 3.8％ 3.8％。即使在更具挑战性的修剪MobileNet V1紧凑模型的实验中，EagleEye修剪了50％的操作（FLOP），可达到70.9％的精度。所有精度结果均为Top-1 ImageNet分类精度。
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