学习繁忙，只看了一个很小的杂志，是关于债券的，笔记如下： 债券风险收益大揭秘 2015-09-10 但是光看评级是不够的，尤其在我国信用评级不成熟的情况下。...我们还需要对企业的偿债能力进行评估，评估的指标有：（1）与现金流相关的指标：税前利润、折旧摊销、企业自由现金流量等；（2）债务总额，资产负债率；（3）借贷成本，主要是利息费用；（4）可用于偿还债务的其他流动性来源...2015-09-10 全价结算：全价结算的意思是当你在进行债券买卖的时候，虽然是使用净价交易，但是在结算的时候要把利息算进来进行结算。...当然不行，原因有二：①票面利率仅反映的是我们可以获得的利息是多少，而获得的利息是可以用来再投资的，显然票面利率是单利； ②票面利率是按照债券面值计算的利息，而我们买入债券的时候并不一定是100元，可能是...2015-09-10 结论1：当市场利率提高时，久期大的债券下跌的幅度也越大。当市场处于加息周期时，尽量选择久期小的债券。 结论2：当市场利率下降时，久期大的债券上升的幅度也越大。
IT之家 12月25日消息 近期一档人工智能节目中，人工智能阅片机器人的表现，引起了广大网友的关注，智能阅片机器人单挑15名来自全国三甲医院的有着数十年阅片经验的主任医师，智能阅片机器人对所有样片精准检测...比赛的结果也说明了人工智能领域在医疗方面有着广泛的应用前景，借助人工智能，在未来，可以极大程度上提高医生的诊断和工作效率，同时，”人工智能医生“也能弥补偏远地区人手不足的问题，也将为基层医疗带来更加珍贵的医疗资源...在国外，”人工智能医生“已经有了相当广泛的应用，在美国一家癌症中心就有一位”人工智能医生“，该中心和多方合作，联合开发出一款癌诊断软件，通过”人工智能医生“的计算能力，可以从病人病例和丰富的研究资料库中找到相应的资料...”人工智能医生“通过对数据不断的收集，建立出各种数据模型，并不断的对其计算，从而得出诊断结果，和人类医生相比，”人工智能医生“的优势不言而喻，首先就是人类医生本身没有办法做到样样精通而”人工智能医生“却可以做到且没有主观性...”人工智能医生“所诞生的可能性，已经让人们看到了无尽的希望，随着人工智能技术逐步成熟，在未来，一定会有着更广泛的应用。
写这篇文章梳理一下学习思路，也希望可以给刚开始进入这个行业的朋友一个quick guide。...从科研来看，深度学习在医学图像分割的传统应用上，如分割、配准等已经有疲软之势，基本都是用U-Net糅合来去。...计算机辅助诊断Computer Aided Diagnosis Systems是刚有影像设备的时候就有的概念，过于我们用传统方法+prior information做分析，现在我们多了深度学习的方法。...其中联影智能是联影（国内最大的影像设备公司之一）旗下公司，由医学影像领域内最大牛的人之一沈老板带队，有巨大资源优势；商汤是炙手可热的人工智能公司；腾讯不用多讲。...所以，对于要进入这个科研行业的朋友的忠告是： 1。进入有医学资源的公司或实验室 2。关注clinical value 3。从影像和临床角度、结合深度学习方法的优势进行创新，放弃炼金术。
虽然法律科技可能前景无限，但其中的一些挑战也需要人们思考并回应。 一、AI来了，人类的工作还安全吗？ ...2010年以来，在大数据、机器学习、计算能力等因素的推动下，AI已然迎来第三次发展浪潮。机器学习推动 AI 进入发展新高度，学习型 AI 正在改变很多事物。...无论是监督学习还是无监督学习，AI 都在自主学习。比如，开发者并未按部就班地告诉自动驾驶系统如何开车，算法自己“学会了”如何在不同的道路环境下驾驶并不断提高驾驶水平。...[5] 尽管人们认为人工智能的发展、应用和普及将对人类社会产生深远影响，可能伴随着新的社会范式的产生、旧的社会范式的衰落；但是对于人工智能对未来工作究竟会有怎样的影响，人们还远未达成共识。...很多法律类的 AI 应用都是由第三方提供的，而非律所本身，律所只是以服务的形式购买过来。基于机器学习，样本和数据越大，AI分析的质量就越高，而且会不断提高和优化。
现在很多平台都添加了一个人工智能的审核功能，也就是大家在平台发布的内容，首先得通过人工智能的审核机制，否则就无法发布。于是很多人都想尽办法解开平台的审核机制，这样就能避免审核失败，也能快速通过审核。...下面跟各位讲讲人工智能对视频审核的影响有什么。 人工智能对视频审核的影响 说到人工智能对视频审核的影响有好也有坏。首先平台有了人工智能审核的机制后，能节省很多人成本，也能提高工作的效率。...人工智能的发展前景 其实人工智能在很早之前就已经出现，经过多年发展已经运用在各行各业中，很多商业平台也有用到该技术。...据数据统计，国内的人工智能技术有促进经济增长的作用，同时还提高了人们的就业率，由此可见，该行业有着很大的发展前景。 上述就是关于人工智能对视频审核的影响以及发展前景。...总的来说，人工智能对大家的日常生活还是有着很大的帮助，也方便了很多行业。前期通过人工智能，之后再通过人工审核，这样展示出来的内容就会更加优质。
大西洋里奇菲尔德能源研究副教授Elsa A.Olivetti表示：“人类与机器学习的协同工作越来越普遍，机器学习能够指导人类，如何通过合成方法的新见解来制作新材料。” 多孔材料——沸石 ?...Bombarelli将每个沸石骨架结构表示为一个图，并使用人工智能将这些图进行匹配，发现有些种类的转变，只发生在具有相同图形的沸石之间。...Lewis与材料科学与工程教授Klavs F.Jensen描述了一种化学合成系统，该系统能够将人工智能引导的处理步骤，与机器人操作的模块化反应系统相结合。...据Jensen介绍，该人工智能系统梳理了1250万个反应，从大约16万个最常用的合成配方中创建了一套规则库。这种机器学习方法能够给实验人员建议，如：在反应中使用什么催化剂、溶剂或试剂。...材料学、生物学、化学、光学等等领域都出现了AI与机器学习的身影，这样多领域的应用，不仅能推进各个领域的发展，还有利于新算法的开发，回馈于AI与机器学习本身，是双赢的结果。
无监督学习是当今计算机视觉领域最困难的挑战之一。这项任务在人工智能和新兴技术中有着巨大的实用价值，因为可以用相对较低的成本收集大量未标注的视频。...—————— 01 概述 —————— 今天，我们介绍的这个技术在对单个图像中的主要前景目标进行检测的背景下，研究了无监督学习问题。...———————— 03 总体方法 ———————— 提出了一种真正的无监督学习的前景目标检测算法，为前景目标检测提供了经过多次迭代改进的可能性。该方法以互补的方式结合了适合这个任务的多个模块。...所获得的二值掩码用于学习前景和背景的颜色模型，根据这些模型将单个像素划分为属于前景或不属于前景。根据前景物体往往更接近图像中心的假设，所获得的目标掩码与大中心高斯进一步相乘。...首先，提出了一种新的、有效的视频学习方法，在没有监督的情况下，在单个图像中检测前景目标。针对这一任务，提出了一种相对通用的算法，为几代student和teacher的学习提供了可能。
在人工智能领域中，软件工程师往往负责开发产品的技术功能，利用机器学习来执行各种任务，因此必须对算法理论和算法的工作方式有深入的了解 ② 自然语言处理工程师 从聊天机器人到虚拟助手，再到智能手机上的预测性短信...AI人才的技能培养 人工智能岗位的衍生，也牵动着人们思考：要拥有什么样的技能，才能胜任人工智能相关的高端岗位呢？...① AI人才的硬性技能 对于AI人才来说，硬性技能指的便是自身的技术技能（tech skill），是熟能生巧但也需要不断尝试突破的硬实力，例如： l编程语言：AI人才所需的一个重要技能组合是学习如何用多种编程语言进行写作...l算法知识：拥有深厚的算法知识、对算法及其各自的框架有很强的了解，有助于使得建立AI模型和实施机器学习的过程变得更加容易。...AI人才缺口之大，也与国内的人才培养偏应试教育有关——不少学生俨然成为“没有感情的”刷题机器 日常生活和学习中没有注重创造性思维、批判性思维、逻辑思维等能力的培养，而这些的技能没有在K12阶段得到激发与训练
根据最近火爆朋友圈的一则消息，Python已经进入山东省小学教材。Python这几年的火热，离不开人工智能和机器学习。...Python这几年火，离不开人工智能和机器学习：总结5大爆红原因 在ranked.com的排名中，Python是2017年最受欢迎人工智能编程语言（第二是C++，R并未上榜）。...所有这些“刷榜”，都离不开最近人工智能尤其是机器学习的火热。...编程语言有很多，但并非每一种的需求或工资都相同。学习Python成为人工智能工程师，薪资可谓是新时代金领。...02 学习python过程中有不懂的可以加入我的python零基础系统学习交流秋秋qun：934109170，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。
尽管如此，具有标准机器学习(SML)方法的经典神经影像分析方法具有相对有限的模型灵活性。...图4 三种基于跨模态表示的多模态融合DL框架。 (a)多模态重建方法采用AE来学习能够最佳重建原始数据的最佳跨模态表示。 (b)跨模态相关性允许DL模型在优化其相关性的同时学习新的表示。...结果表明，由于数据的高度异质性，后融合的效果优于前融合。其他研究还提出了一些其他最先进的跨模态表示方法，这些方法可以更好地学习潜在的共享和区分关系。深度协作学习可以将标签纳入DCCA方法。...不断发展的DL解释方法显示出为大脑活动的新机制和大脑疾病的生物标志物提供见解的前景。与包含数百万精确标记的训练样本的自然图像数据集不同，在神经衰老研究中，基本事实通常并不清楚，且错误解释的成本很高。...联合(或非集中)学习使多个站点能够协作学习共享的分类/预测模型，同时将训练数据保留在每个本地站点，而不是将数据直接传输到集中式数据仓库来构建机器学习模型。
这些功能对于基因治疗和细胞治疗操作的成功至关重要。 人工智能驱动的深度学习算法正被应用于监测和检查。...机器学习应用可以利用多样化的数据源更新生物制造过程，多个人工智能模型可以主动与设备或过程交互，实现“数字孪生”，即物理系统的数字仿真（数字孪生的应用参见GSK｜用于加速疫苗开发和制造的数字孪生）。...生物制造中的人工智能 人工智能支持的系统可以模仿人类的认知功能，使用来自许多来源（包括历史和远程来源）的数据，从各种类型的数据（包括非结构化和多维数据）中学习，并在新信息（包括经验数据）可用时适应它。...除了复制人类活动外，全自动和集成系统将部署配备机器学习的机器人，这些机器人可以无休止地迭代流程而不会感到疲劳或分心。其中许多技术正在应用于制药行业。...在将AI应用于基因治疗或细胞治疗时，需要同时实施以人工智能和机器学习为中心的数据治理、风险和合规协议，需要获得经验丰富的、以安全为重点的人工智能专家的专业知识和指导。
如果是计算机相关专业的本科或者大专，把主流数据库（比如MySQL、Redis、MongoDB）的一些重要知识点学习完，那很容易找到一份DBA的工作。...如果从事的不是数据库相关的人群，那么如果你具备良好的学习能力，补充一些计算机的基础知识，再结合数据库相关的知识体系，也完全可以转行做DBA的。 DBA对开发能力有要求吗？...根据笔者的了解，其实上面的薪资基本是真实的范围，很多笔者认识的DBA，普通本科毕业的，也能拿到上面截图范围中的薪资。 DBA需要掌握哪些内容？...13 架构设计 可以给业务一些架构设计上的建议（比如某项功能使用哪种数据库最好，当然，前提是我们要学习更多的数据库）。...当然，如果你暂时不认识从事DBA的朋友，就可以考虑学习笔者刚在慕课网上线的《DBA数据库工程师》体系课程（课程链接：https://class.imooc.com/sale/dba），课程包括： 基础部分
1.不急躁，认清楚自己目前的水平 做好了都挺赚钱的，数据分析师偏业务，数据挖掘偏技术。对于零基础想进入这个行业的人，建议从数据分析初级开始学起，别一上来就搞Python、机器学习什么的。...因为路要一步一步走，不可能零基础就能看懂Python、机器学习这些。而我看到太多人，零基础就很急躁。如果因为急躁去学习自己目前能力够不着的知识，就会浪费时间。...1、学习适合自己当前能力的知识 弄清楚自己的基础是怎么样的，学习转行从事哪个岗位的难度更小些，以及自己更适合哪个岗位。很多人一上来没有任何基础，就开始啃机器学习这是不对的。...所以可以作为终身职业发展目标，每天学习一点，慢慢积累进步。 搞清楚各个职位的区别，以及了解自己的基础，知己知彼，就对学习和转行有方向和信心了。最关键的是要在自己的“最佳领域”工作。...所谓的“最佳领域”，就是你热爱的、你擅长的、以及社会需要的这3个重叠的领域。 2、新人如何成长呢？ 面对不同的职位，我们需要结合自身经历、个人能力选择一个上车，才能分享到人工智能时代的红利。
［导读］2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景...以下为王晓哲的演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”，可下载《王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘：大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。...演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果，未来的发展前景和美好展望以及实际中碰到的一些核心挑战。...一、人工智能、机器学习、深度学习概念 什么是“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”？这三个概念现在的媒体经常会混为一谈，使大家一头雾水。...人工智能概念 从40年代末到50年代初，由于计算机的发明和逐步使用，人们想象，如果有了强大的运算能力，是否可以产生一种智能的程序，从而逐渐替代一部分人的工作。这个想法掀起了“人工智能”的热潮。
前景提要 强化学习是机器学习大家族中的一大类, 使用强化学习能够让机器学着如何在环境中拿到高分, 表现出优秀的成绩....而这些成绩背后却是他所付出的辛苦劳动, 不断的试错, 不断地尝试, 累积经验, 学习经验。 而DQN更是强化学习家族中最会玩游戏的一位，甚至可以在一些游戏中超越人类。...如图，传统的参数W的更新是把原始的W累加上一个负的学习率(learning rate) 乘以校正值 (dx)。这种方法可能会让学习过程曲折无比, 看起来像喝醉的人回家时, 摇摇晃晃走了很多弯路。...附上训练视频： 最开始没有经过任何学习，FlappyBird总是会撞到水管上而失败。 ? 当训练到240000多步时，FlappyBird已经可以开始飞起来了。 ? ?...这里我们定义了Bird的初始环境与动作，并输入神经网络开始学习，大概学了三个多小时DQN终于成为了玩FlappyBird的高手。
而在计算机和图形方面则早已突破，VR关键技术的突破为VR游戏兴起创造了条件。 其二，市场前景好。...纵观游戏的发展史不难发现，电子游戏从文字游戏发展到2D游戏满足了人们对图形的需求，电子游戏又从2D游戏升级成3D游戏以满足人们对游戏画面更高的需求，之后又分化出体感游戏打破传统的游戏交互方式，而VR游戏的出现则能将人们带到三维的虚拟世界...而VR游戏是新的游戏领域，具有较高的增长空间，且由于VR游戏进入门槛高，所以进一步降低了VR游戏市场的竞争，综上所述VR游戏市场前景是一片大好。 其三，VR游戏较传统游戏具有众多独特优势。...首先，VR画质较低，4K画质与标准的16~32k画质还有较大差距；其次，VR设备还未实现便捷化，要有完整的VR体验还得需要数量众多且十分笨重的设备，极大的降低了用户的使用体验。...目前影响VR用户游戏体验的主要原因是大脑接收到的游戏画面与身体反应不协调导致的眩晕呕吐，要解决用户在VR游戏中可能会出现的眩晕呕吐有两种方法。
人工智能指的是机器在一定程度上展示人类所认为的智能的能力。机器学习的快速发展推动了这一过程：让机器自己思考，而不是用绝对的概念对它们进行预编程。...到目前为止，机器学习的大部分进展都是经典的：机器用来学习的技术遵循经典物理学的规律。它们从中学到的数据具有经典形式。算法运行的机器也是经典的。...量子机器学习的其他分支关注量子理论如何指导计算机用于学习的方法，或者它们从中学习的数据，以及在量子框架中微调经典机器学习的工具和技术。 ?...最近，如annealing量子机器学习技术通过优化金融资产的收益率或信用评级计算，显示出其商业前景。 机器学习中的量子技术也可能在医学技术或药物设计中变得更重要，因为支撑化学的原理基本上是量子的。...量子机器学习技术可能会对许多技术产生深远的影响，从航空到农业——Lockheed Martin、NASA和谷歌等都已加入。 总之，量子机器学习是一个令人兴奋、发展快速的领域。
抓住时代的趋势 在上篇文章中，也就是那个跨维度的打击，是可以直接秒杀的中，提到这个时代的问题，这次针对go语言的前景分析，其实我也想讲一下时代的问题。...，让我们中国的开发者可以快速的，去访问和浏览Go语言相关的知识。...其他还有很多不错的Go项目我就不多说了，我以前写过一篇文章GitHub上优秀的Go开源项目，大家可以再看一下，选择一些优秀的项目学习研究。...各大公司的支持 各大他公司其实对Go的支持并不少，很多公司从一开始的时候，就已经逐渐的把那些服务适合用Go语言写的，已经去重写了，只不过这些宣传中，各大公司其实是很低调的，他们其实并没有太多的去刻意的去宣传这个事情...其实前景再好，还是靠大家自己，如果想学习Go的话，现在就开始可以行动了 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/112015.html原文链接：https:/
我会专门说一下Python自动化的学习思路，做成了思维导图，方便下载留存，要是不太清，可以留言或者私信找我要原图。...这么举个例子，这是从智联上搜索“自动化测试工程师”出来的招聘需求，从北京地区来看，会自动化，薪资过20k还是没有问题的，个别的可能因为公司的原因会给的低一些。...所以来说，做测试做的好，会了接口，会了性能，就要考虑往自动化方向发展了。 ? 简单的说，想要学会自动化测试，必须要会一门语言，java也好，Python也好，都是为了完成自动化测试。...那么就针对于java自动化和Python自动化这两个方向去说一下具体的学习思路，思维导图会相应的配上，方便阅读。...接下来讲Python具体学习方向及思路 一、自动化测试基础、初识selenium工具 1、自动化测试理论及适用范围 2、自动化测试工具及selenium工具使用 3、变量与数据类型 4、前端工具和技术
此外，还有standard machine learning （SML）标准机器学习的方法来分析。SML方法通常需要相当多的领域专业知识来设计特征提取器。...这些特征提取器将原始数据转换为合适的内部表示或特征向量。 然后就是深度学习DL的方法。但是复杂的模型容易受到黑盒的影响。...最近的研究表明，深度学习模型，特别是基于RNN的网络，有可能捕获全脑动态信息，并利用时间变化的功能连接状态图来扩展我们对大脑功能和紊乱的理解。...DL模型具有良好的特征表示学习能力，为直接捕捉时空信息提供了一个潜在的工具。...，DL可以与研究充分的数据驱动的机器学习方法混合，如ICA。
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