春联传统源远流长，一幅写春联的需要极高的文学素养，不仅要求平仄齐整、意境对称，还要表达辟邪除灾、迎祥纳福的美好愿望。
趁着快过年，花了 2 天晚上从设计到开发，做了一款小程序 “ 猜对联 ” ，可以用于公众号吸粉，也可以朋友间拜年，也可以作为聚会的真心话大冒险游戏，玩法多样，全在用户手上。 小程序有个好处就是开发起来
12月24日，联想与腾讯在北京联想总部召开主题为“极速计划”的战略合作签约仪式，双方将围绕内容、产品、渠道、用户权益等进行深度合作，本次合作项目主要针对联想最近升级智慧联想浏览器以及游戏内容。
本文转载自：腾讯 今天，联合国在纽约总部宣布： 和腾讯达成全球合作伙伴关系。 受全球疫情影响，联合国75周年的数千场活动将搬到线上进行，在腾讯会议和企业微信上开。 这也将是联合国历史上规模最大的全球对话。 这是一项全新且创新的全球合作。当前正当全球共同抗击新冠病毒之际，国际合作和团结空前重要。 腾讯将和联合国合作，向全球数以千万人发出邀请，倾听他们对25年后世界的看法，以及在解决如气候变化和新冠病毒等全球挑战时国际合作应如何发挥作用。 在联合国75周年活动中，联合国将面向全球公民发起对话邀请，
今天，一年一度的百度联盟峰会在海口举办，这是我第五次参加百度联盟峰会，从黄山、腾冲、大理、重庆再到海口，见证了百度联盟在移动和AI时代的成功转型，也看到了百度生态的不断进化。
来源：businessinsider.com 编译：刘光明 【新智元导读】一个人工智能工具在读取所有的《哈利·波特》全部系列后，自我学习并自己撰写了一个新的章节。虽然输出的文字非常的粗糙且难以理解，需要一些作家修饰，使之更易读懂。但写作风格大多非常的怪异和滑稽，部分再现了原作者J.K.罗琳的写作风格。 据外媒The Verge报道，哈利·波特的故事中新增了一个章节，但不是原作者J.K.罗琳写的，而是由人工智能历尽艰辛完成的。 Botnik Studio的工作人员让一个计算机算法工具学习了《哈利波特》的所有原
Tabby(前身是 Terminus) 是一个可高度配置的终端模拟器和 SSH 或串口客户端，支持 Windows，macOS 和 Linux。
自 2018 年谷歌推出 BERT（3.4 亿参数）以来，语言模型开始朝着「大」演进。国内外先后出现了参数量高达千亿甚至万亿的语言模型，比如谷歌的 T5（110 亿）、OpenAI 的 GPT-3（1,750 亿）、智源研究院的 WuDao2.0（1.75 万亿）……
联邦学习（Federated Learning，FL）又名为联邦机器学习（Federated Machine Learning），是一种具有隐私和敏感数据保护能力的分布式机器学习技术。在联邦学习技术的应用中，有两个及以上的参与方，各个参与方之间不直接共享原始数据，而是通过安全的算法协议实现“数据不出本地域”的联合机器学习建模、训练以及模型预测。
随着5G的兴起及后续的广泛运用，同时也因物联网的崛起，让更多的连接设备数量大幅度增长，无线技术也在不断应用，移动运营商首先担心的安全问题中DDOS攻击也位列其中，不可以忽视。5G逐渐普及为商用，安全是大家最为关心的问题，主要担心流量和设备的增加，不同的组件对安全软件是否具有兼容性。移动运营商针对流量以及数据安全是否有足够的能力去避免。因此人们对5G安全的高度关注下，根据数据显示大多数移动运营商在建设5G的安全基础方面还有着巨大的工作需要去完成。
盼望着，盼望着，春节就要来了，今年春节有什么值得期待的事情么？不如趁着爸妈还没来得及催婚催生之前，先好好在家里表现一番。
另外，点击阅读原文尝试微软的自动对联系统（http://duilian.msra.cn/app/couplet.aspx）
这个AI的训练，基于深度学习seq2seq模型，用到了TensorFlow和Python 3.6，代码已经开源，你可以自行到文末传送门找到GitHub页面下载开源代码尝试训练。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 点击这里使用RSS订阅本Blog： rel=”alternate” href=”http://feed.feedsky.com/softwave” type=”application/rss+xml” title=”RSS 2.0″ /> <script language=”javascript”> </script> <script language=”javascript” src=”http://www.feedsky.com/jsout/publishli
作者 | 蔡芳芳 近两年，联邦学习发展迅速，开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段，越来越多企业尝试引入联邦学习，用它来解决人工智能大规模落地过程中遭遇的数据瓶颈问题。但现成的联邦学习工具和框架并非拿来即用的“灵丹妙药”，联邦学习要真正在企业实际业务场景中发挥作用，仍有许多问题需要摸索，比如如何匹配业务的实际需求、如何兼容现有业务流程、如何尽可能减少对已有训练系统的改动等。为此，InfoQ 采访了腾讯 TEG 数据平台部的智能学习团队，深入了解联邦学习在腾讯的实践情况，以及他们对联邦学习技术难点的解决思
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
用PyQt5库，就是qt在python语言环境的库。通过库提供的qt接口实现写对联这个事情。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 项目背景 春节作为极富中国特色的传统佳节，承载了丰厚的历史文化底蕴。为了让传统文化得以继承和发扬，今年的QQ春节活动搭建了QQ春节红包活动平台，在主活动玩起来的同时，给微视、游戏等分会场业务导流。主活动以对联及答题的形式为主要载体，旨在让用户通过简单而有趣的方式获得福利的同时，重温中华民族上下五千年文化沉淀的趣味知识点。 整个项目主要经历了3大阶段：脑暴发散、设计实践、设计验证。脑暴发散阶段，结合3D&游戏化思维进行概念玩
春联，又称“春贴”、“门对”、“对联”，是过年时所贴的红色喜庆元素“年红”中一个种类。它以对仗工整、简洁精巧的文字描绘美好形象，抒发美好愿望，是中国特有的文学形式，是华人们过年的重要习俗。当人们在自己的家门口贴年红（春联、福字、窗花等）的时候，意味着过春节正式拉开序幕。
笔者作为一名根正苗红的理工男，内心却常常有很多文艺青年才会有的想法，例如写首诗、做首词，甚至包括春节写副对联，空有一番愿望却胸无点墨。随着对机器学习和深度学习的了解，逐渐萌生了使用机器帮助笔者完成文艺
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦机器学习与深度学习领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 4.机器学习与深度学习 4.1 不完备数据环境下的序列决策问题 从仿真器或者高质量离线数据中，强化学习可以学到优秀的策略以实现自动化控
大叔最近在网上摸鱼的时候，看到这样一个新闻，大意就是“广东一公园悬赏108万元征集下联“。
美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)要求包括Facebook和Twitter在内的9家科技公司提供大量数据，这可能是该行业对数据处理进行监管的前奏。
我敢保证看完下面的几个项目，你收藏夹一定会多几个网址，越用越开心，用完之后高呼“GitHub大法好”、“女装才是正义！”~对于我来说，GitHub那是每天必刷，早就珍藏了100+GitHub上的项目。
我敢保证看完下面的几个项目，你收藏夹一定会多几个网址，越用越开心，用完之后高呼“GitHub大法好”、“女装才是正义！”~对于小七来说，GitHub那是每天必刷，早就珍藏了100+GitHub上的项目。这次小七从中精挑细选出来10个哪怕刚开始学编程也能用，并且越用越爽的项目~
我敢保证看完下面的几个项目，你收藏夹一定会多几个网址，越用越开心，用完之后高呼 "GitHub大法好”、“女装才是正义！"对于我来说，GitHub那是每天必刷，早就珍藏了100+GitHub上的项目。这次从中精挑细选出来10个哪怕刚开始学编程也能用，并且越用越爽的项目。
Shapley Values的原理是基于联合博弈论(coalitional game theory)的理论。Shapley Value的计算公式表达式如下所示：
彭宏洁 腾讯研究院研究员 《互联网广告监督管理办法》制定过程中，关于用户“拒绝广告”的规定几经变化，充分体现了立法者坚持民主立法、科学立法。最初，有观点认为，应要求所有广告都提供拒绝选项；后来，公开征求意见的草案规定，“在电子邮箱、即时通讯工具等互联网私人空间”发布广告的，需提供拒绝选项；最后，《办法》仅对弹窗广告提出要求。规定广告可以拒绝或关闭，目的在于保护用户免受骚扰；而限制该制度的适用范围，为行业发展保留了业务空间。所以，这个变化过程可谓是权衡用户权益保护与行业发展促进间关系的结果。这足以说明
简单给大家聊一下，差不多25号我就放寒假了，放假回家一直在老家，大部分时间帮父母干农活
不知道从什么时候开始起，国人变得特别浮躁，尤其是在商业领域。君不见，某宝上假货不断，用户投诉无门。在整体情况一般的情况下，质量或服务好的企业都被用户称之为“业界良心”，大概是以下的几种类型。
除了自然美景，世间伟大或平凡的事物几乎都是人的观念变革的产物，其中多数是我们在工作过程中群体创意的产物。
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 联邦学习——一种新型的、基于数据隐私保护技术实现的分布式训练范式。 自提出以来，就受到了学术界和工业界的广泛关注。 近年来，联邦学习飞速发展，成为解决数据孤岛和用户隐私问题的首选方案。 如何应用联邦学习进行实战，也成了大家普遍关心的问题。 为了帮助大家更好地将联邦学习应用在实际项目中，杨强教授再次带领团队撰写了国内首本联邦学习实战的权威著作——《联邦学习实战（全彩）》。 本书结合联邦学习案例，有助于读者更深入地理解联邦学习这一新兴的学科。 全书分
在网上看到有人用 seq2seq 训练一个对对联的机器人，很好奇能不能用Google的BERT预训练模型微调，训练出一个不仅可以对传统对子，也可以对新词新句的泛化能力更好的对对联高手。今天大年初一，这样的例子刚好应景。在Google公开的BERT源代码中，附带两个微调的例子，一个是阅读理解，run_squad.py， 另一个是双句或单句分类, run_classifier.py ，并没有命名实体识别或者是 seq2seq 的例子。这次实验我会深度修改 Google BERT 在预训练数据上的微调模型，使得输出是与输入等长的序列。即上联中的每个字都会对应下联中相同位置的一个字，此任务比seq2seq简单，不需要将上联映射到潜在空间的一个向量后使用解码器产生非等长序列。既然 BERT 对输入的每一个 token 都产生了一个潜在空间的 768 维的向量，我们只需要再加一层，将每个token的768维向量变换成字典空间的 N （N=21128）维向量即可。
不知道说到编程，大家是什么感受？ 头大？还是跃跃欲试？又或是毫无波动？ 最近知乎上的一个关于如何在编程中找到快乐的问题，引起了热议。 到现在已经有一百多万人浏览了这个话题，如何在编程中找到快乐，引起了众多程序猿的共鸣。 关于这个问题一千程序猿心中有一千个答案，但小E可以跟你说，编程！真的很快乐！ 1、为什么学编程？ 回想下当年在大明湖畔边，是什么机缘巧合让自己遇见了编程这个小可爱，从此一发不可收拾。（滑稽脸）。 学习编程的快乐，或许就藏在当初自己最开始的初心。是因为专业所学？还是因为兴趣所趋
在线广告，也称网络广告、互联网广告，指的是在线媒体上投放的广告。与传统广告不同，在线广告已经形成了以人群为投放目标、以产品为导向的技术性投放模式。它不仅为广告主带来了以准确接触目标受众为方法论的全新营销渠道，也为互联网免费产品和媒体找到了规模化变现的手段。
春节贴春联是中国人庆祝春节（过年）的特有习俗。但我真正对对联有些认识和喜欢，不是从年年贴春联开始的，而是从《唐伯虎点秋香》那段经典的对对子开始的。那工整又有韵律和意境的对子，配上有节奏的配乐读出来着实让人热血沸腾，大呼过瘾。
营销的风向变了，智能手机不再热衷于依靠聘请代言人引流，核心还是因为营销大风向的改变。
6月25日 数据安全服务商Druva宣布融资1.3亿美元：下月将收购CloudLane
联合体也称共用体 像结构体一样，联合体也是由一个或者多个成员构成，这些成员的类型可以不同。但是，与结构体不同的是：联合体的所有成员共用一块内存空间。（即：给联合体其中的一个成员赋值，其他成员的值也会跟着被改变）
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程，参与者可以篡改本地训练模型，从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患，如后门攻击。
进行建模，在给定观测集合X的条件下，通过计算边缘分布来得到对变量集合Y的推断，即：
界面设计完成了，而且绑定的函数也已经确定，接下来就是如何利用绑定的函数，来实现我们的后续操作，也就是爬虫抓取和保存。 首先对网页的分析，打开对联设计网页，并进入开发者模式，可以很轻松的找到我们需要的目标，如下图所示:
这段时间大家在家自我隔离、居家办公憋坏了吧。为了打发这种无聊的生活，我决定拿出我在github上珍藏多年的沙雕项目，让大家在无聊的时候可以打发时间。
近年来，在全社会对隐私保护日益重视的背景下，联邦学习的研究和应用得到了长足发展。这一进步很大程度上得益于联邦学习框架及算法库的支持。当前，这类框架对联邦学习中各个参与方的通信、计算图的描述和拆分调度、模型的部署与推理等一般性的基础设施均有完整丰富的支持。但是，现有框架和库对图联邦的支持相对有限，难以基于已有工作去建立联邦图学习的基准。学术界和工业界都对一款功能全面且对实现联邦图学习算法友好的框架有强烈需求。 在最近的 KDD 2022 应用方向最佳论文获奖工作 FederatedScope-GNN 中，阿里
人工智能是否能够捕捉到推理的本质，也就是说，分布在多个事实或记忆中的元素之间的距离关系？ Alphabet 的子公司 DeepMind 在 arXiv. org 上发表了一项研究，试图找出答案。
用户在抖音中第一次看到58App的广告，两天后在百度信息流后再一次看到58App的广告，用户点击了广告转到OPPO应用商店进行下载，又过了四天用户第一次打开58App开始查看招聘信息。
本文介绍了一种基于seq2seq模型的中国对联自动配对技术，该技术将给定的对联样本进行训练，并利用编码器和解码器进行学习。通过测试，该技术能够实现对联的自动配对，并具有较高的准确率。同时，该技术具有较好的泛化能力，能够应对多种对联样本。
在线广告，指的是在线媒体上投放的广告。与传统广告不同的是，在线广告在其十几年的发展过程中，已经形成了以人群为投放目标、以产品为导向的技术型投放模式。
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