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关键词

查找论文文献的小技巧

而这个过程说到底就两句话: 去哪里找 在哪里下 本文以工科论文为背景撰写, 以查找 "模式识别" 这一关键词为例. 去哪里找 1. 把页面滑到底部, 你就会发现新大陆: 维基百科的规范性较强, 几乎每个词条都会附带参考文献和延伸阅读等材料, 找不到合适的中文文献, 这里可以提供. 然后借助划词翻译, 把英文转为中文, 润色一下就可以避免查重, 而右上角的小标, 也可以直接定位到文献出处 . 百度学术有个优点是查找中英两种关键词比较方便, 比如查找 "模式识别" ,直接点击上方的按钮就可以查到英文文献, 不需要自己翻译关键词. 如果在校一般来说, 大部分学校都会购买常用的文献数据库, 知网一般都会, 连上学校的教育网即可下载. 如果不在学校, 可以了解一下学校有没有专用的V**, 可以在外网访问文献资源.

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微软全球副总裁洪小文:创造力可能有一个算法吗?

这就是人跟人工智能工作的方法不一样,John Searle挑战就是说你没有了解,只是simulate,并不是真正有智能。我们做翻译,今天跟一个翻译者说你怎么这么笨,这个都翻译不出来。 有时候一段话只翻译成一两句,有时候一两句要翻译成一段。常常有好几次被我老板抓到说,我还没有讲这段,你怎么就翻译了。这个会都是我安排的,他都不用讲我都可以翻译。 人基于白盒的了解去翻译,所以才有可能做到信达雅的翻译。人工智能在认知这一层进展跟人相比,任何东西,牵扯到了解才能够做的事情,根本跟人没有办法相提并论。就像我举的翻译和鸡尾酒效应。 从公司来讲,比如去年微软该不该领英,改花多少钱,还是要人去做决策。最后还是我们CEO要用HI做决策。 今天这么多未解的问题,人从哪里来,宇宙从哪里来,我们去往哪里我们都不知道。人类智能和人工智能是在共同进化,机器在进步,和大数据结合会解决非常多的问题。大家不用担心,人工智能它的所有来自于人。

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    好物推荐

    当一个阵列硬盘组不合适,我唯一想到的就是一个智能的硬盘盒了额,售价108元,不过固态硬盘感人的价格.我也是实在不知道这个东西的用处在哪里.看商品得定位是SSD的解决方案.可以支持到2T. ? ? (首先别问为什么突然想玩游戏,我哪里知道).可能一方面是怕存储卡丢失.总之这个创意我给满分.35元的售价不算太高,也算是和有趣的配件. ? ? ? ? ? ? 我没有zero,据说50快的东西.国内都是100快我舍不得. ---- 这个东西卖59,我觉得不算贵.而且接口齐全.而且加进来了专门的网线口,有了这个东西就能有很多玩法,至少可以做个旁路由用吧

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    Siri的兄弟Viv可能带来下一个人工智能的革命

    苹果Siri的创造者Dag Kittlaus和Adam Cheyer开发了一个新的人工智能平台,叫做Viv。作为个人人工智能助理,Siri可以告诉你披萨是什么,但是Viv甚至可以帮你点一个披萨。 Siri以可以回答问题著名,比如告诉你哈里森·福特多少岁了,提醒你在下班回家的路上记得牛奶之类。但是Viv可以做的更多。 “如果你让Viv帮你定一个特定日子的航班,他会自动在订票系统中找到合适的航班,选择你偏爱的航线,使用你的飞行常客号码,然后订你喜欢的位置。这一切都可以自动完成,不需要和你做任何交互。 其他的人工智能助理,例如微软的Cortana和亚马逊的Alexa都会受到威胁。同时,这也显示了人工智能的发展是如此迅速。 原文地址:New Siri sibling Viv may be next step in A.I. evolution 责编:孙思 翻译:赖信涛

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    Youtube的智能字幕在儿童频道里GHS“翻车”,corn识别为porn,beach识别为bitch

    一项针对儿童视频的YouTube智能字幕的新研究证明,视频中的文字有时会变成非常“成人化”的语言。 在其中一篇文章中,“You should also buy corn(你也应该玉米)” 这句话的字幕被翻译成 “You should also buy porn.(你也应该色情片)”。 库达布赫什教授希望这项研究能引起人们对一种现象的注意,他说这种现象几乎没有得到科技公司和研究人员的注意,他称之为“不恰当的内容幻觉”——算法添加了原始内容中没有的不合适的材料。 人们普遍认为,智能手机上的自动补全功能往往会过滤成人语言,但事实却并非如此。

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    李开复:未来非常血腥,90%的人会失业,5个行业能赚大钱

    导读:“未来十年,翻译、简单的新闻报道、保安、销售、客服等领域的人,将约有90%会被人工智能全部或部分取代。” 但时代变革,BAT不可能永远占据“山头”,而互联网行业之后的下一个风口又在哪里?李开复给出了他的答案。 李开复说,以前,所谓的互联网用户红利,纯粹靠炒用户、烧钱、用户、增加流量。 但是现在这个方法已经行不通了。 当整个互联网市场在爆发式成长的时候,你可以先烧出用户来,再想怎么挣钱。 这一次,李开复更是语出惊人:未来五秒以下的工作将全面被人工智能替代! 同时,未来十年翻译、简单的新闻报道、保安、销售、客服等领域的人,将约有90%会被人工智能全部或部分取代。 李开复说,比如说识别人脸,比如说做一些识别语音、识别手写的字,还有一些依靠大量数据的工作,比如说翻译,这些人都没戏了,机器会全面超过人类。

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    穿越十年后看互联网+:家电行业的金矿在哪里

    编者注 现在市场上炒得火热的智能家居未来出路在何方?做智能家居的创业者应该注意哪些机会?传统家电厂商又到底如何借助互联网进行转型?本文以智能空调为例,用故事的形式,提前带你进入激动人心的未来世界。 老张送走了维修师傅以后,总觉得哪里有点不对劲,可是又说不上来哪里出了问题。他心疼那500块钱,毕竟这点钱,再加一点就能买一台新空调了啊! 最初,用户都喜欢去百货公司和专卖店买空调;后来,随着专业家电大卖场的崛起,用户都喜欢去家美电器这种地方去;现在,年轻人都喜欢去阿猫阿狗等电商网站上去;未来,用户将直接在DCL的客户端上去! 空调事业部经过多年的市场深耕,在国内已经拥有了5000万用户,这些用户的地理位置、小区楼价、使用习惯等,全部一清二楚地显示在大屏幕上,很多企业来寻找DCL进行广告上的合作,可以非常精准地把各类信息,在最合适的时间 、最合适的地点和最合适的情景下,智能推荐给最合适的用户。

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    这几款2022年上市的高性价比代码用笔记本,618可入手

    这里仅仅是站在应用开发工程师的角度选购笔记本电脑,包括计算机专业,软件工程大学生也可以参考,不是搞机器学习的,不是搞计算机视觉的,更不是搞人工智能等高端工作岗位的!!! 之后在换新本子的时候,你也有自己的习惯和开发风格,当然也能赚钱了,该啥。 2.XXXX本子怎么样? 如果普通的应用开发(Java、Python等),集成显卡就够用了。 如果做机器学习,开发模型,需要GPU算力,独立显卡的。 我个人的选购策略是,大件只在狗东,售后有保障。包括上海4、5月的封控的时候,狗东给我送了很多快递,太感动了。所以即使贵,我也买账。 从哪里购买,不管是线上线下,还是哪家电商,全凭个人喜好! 其他的就不一一细说,电子产品新不买旧,以上4款都是2022年上半年新出的产品,目前赶上618活动的话,入手还是比较合适的。 以上均为个人看法,仅供参考,不作为购买决定性意见!

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    iPhone 13没涨价,但我们已经掉进安卓旗舰手机高价陷阱

    合适吗? 这不合适! 苹果一直都是高格调、高价格的象征。 但它贵得那么理所当然,它不贵都觉得良心了,这种结果就让人觉得很危险,这是潜移默化的PUA了。 一开始,小南想,我不买就是了,我小米,OPPO,不香吗, 但仔细一想, 不对! 不管我们用不用苹果机,我们都掉进了一个他们精心设计的陷阱。 而这个陷阱,越来越隐蔽,让我们越来越难以防范。 这合适吗? 这不合适! 但是,大家对小米手机的体验提升了吗?提升了多少?和价格成正比吗? 并没有,小米10以后的手机的系统bug和发热等老大难问题依然没有解决。 啊,好像哪里不对劲····· · 格调高了,价格不高都不合理了? 这合理吗? 这特喵的不合理呀! 我们就这样被洗脑了! 的不如卖的精,我们一片真心,终究还是错付了啊! 我们觉得一切都在掌控之中,却一步步陷入了他们的定价策略陷阱里。 生活中我们何尝不是这样?

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    涨姿势,14个复杂数据可视化的奇妙例子(译)

    来源:36大数据 翻译:36大数据翻译组-X女士 根据IDC数据,2015年全球数据量的年增长率可达到5.6泽字节(即5.6万亿兆字节),是2012年增长率的两倍。 数据从哪里来? 探索 包括以下不同类别: 纸质书、电子书、麦当劳、智能手机、沃尔玛、亚马逊、唐恩都乐、星巴克、百思、7-11、信用卡交易、可口可乐服务、优惠券、彩票、服装、宠物食品、婴儿食品、玩具、枪支 7. 棒球活动 企业价值 授权 有线电视 数字媒体 信心评级 数据从哪里来? 数据从哪里来? 这个可视化数据来自纽约市公开数据。

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    机器学习和数据挖掘的联系与区别

    学习能力是智能行为的一个非常重要的特征,不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统,而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能,因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。 要从用户数据中得出这张列表,首先需要挖掘出客户特征,然后选择一个合适的模型来进行预测,最后从用户数据中得出结果。 ? 把上述例子中的用户列表获取过程进行细分,有如下几个部分。 ? 产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩尿布,而丈夫们在完尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 这种突破性的概念来自机器语言翻译方面的研究成果:通过一种递归神经网络(RNN)将一种语言的语句转换成向量表达,并采用第二种RNN将向量表达转换成目标语言的语句。 ? 将深层神经网络(DNNs)技术引入语音识别,极大地降低了错误率、提高了可靠性,最终使这项语音翻译技术得以广泛应用。

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    推荐 | 对话徐英瑾:也要给机器人做“思想工作”

    而今天提到的人工智能不是故事,也非幻想,我们的身边到处都是“人工智能”的初级阶段,包括SIRI、智能手环、家里使用的扫地机器人…… 那么随着人工智能的发展,它会超过人类智能吗? 但新式手机却会通过历史记录,计算叫醒你的合适时间,以及音乐强度和类型。譬如,系统会发现歌曲《发如雪》难以叫醒你后,自动改为交响乐 《命运》,或至少自动提高音量,并延长音乐播放时间。 过去,这一翻译工作需要消耗你半个工作日。 这时,智能手机的重大新闻播报功能自动开启了,显示在人类将宇航员送上火星之前,第一批机器人探险家今天成功了! 比如你问哪里的牛排味道最好,云端可以根据千千万万用户对各家店的评价进行讨论,给出最合适的答案。这里面有很多前提,如果你把手机信号屏蔽了,连接不上云端,你就被封死了。 就像是研究高端武器,不是你质量好人家就你的,难在人文方面,这里面还涉及政治因素和伦理问题。 记者:有人不禁会问,为什么一定要将人工智能的研究升级为对于伦理的研究呢?

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    MSRA副院长周明博士:四大研究领域揭示自然语言技术的奥秘

    过去认知智能主要集中在语言智能这块,即自然语言处理,它简单理解了句子、篇章,实现了帮助搜索引擎、仿照系统提供一些基本的功能、提供一些简单的对话翻译。 作为认知智能的重要一环,人工智能最重要的分支就是自然语言的理解与处理,即语言智能,通过对词、句子、篇章进行分析,对内容里面的人物、时间、地点等进行理解,然后在此基础上,去支持一系列核心技术,比如跨语言的翻译 语言智能是人工智能皇冠上的明珠,如果语言智能能实现突破,跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展,就能推动整个人工智能体系,有更多的场景可以落地。 第三层:面向特定任务的对话能力,例如定咖啡、定花、火车票,这个任务是固定的,状态也是固定的,状态转移也是清晰的,那么就可以用 Bot 一个一个实现。 随着未来大数据、云计算和深度学习的发展,模型还会进一步地提升,再加上合适的场景,技术就可以落地,就可以服务于成千上万的用户。

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    移动互联网已结束?马云、李彦宏等大佬做出以下预言

    未来30年,是新技术融合到传统行业的方方面面,是人类社会天翻地覆的30年,不管你是什么人,不管你身处哪里,我们所有每个人都会是这场大变革的一部分。 ➁ 未来的机会:人工智能与物联网 那么未来的机会在哪里?我认为是在人工智能。 人工智能也是从今年开始变得很火,每一个人都非常关注。 再比如说自动翻译,今天的百度翻译已经可以支持20多种语言,700多种方向的翻译。未来的若干年,我们很容易想像语言的障碍会完全被打破。我们现在做同声翻译的这些人,可能将来就没有工作了。 所以,用户比如说购买一个亚马逊的echo,并不是买一个音箱,而是享受对话式电子商务的服务;谷歌的nest不是为了温度计,而是为了享受家庭环境的管理服务;喜马拉雅的车载设备也不是为了多一个播放器,而是为了听它有声的书刊 但在采访中,周鸿祎表示,未来智能设备将会呈现多样化,智能手机并不是它的终极表现形式。 未来五年,手机一定会有另一个重大的变化,可能会被其他智能硬件产品解构掉,这也正是“万物互联”。

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    【头条】微软剑桥推出 DeepCoder 系统;谷歌工程师用“芒果”理论解释机器学习

    id=ByldLrqlx 谷歌工程师用“芒果”理论解释机器学习 ? 周志华教授的《机器学习》一书的开头通过“如何识别一个熟透的西瓜”的例子来介绍机器学习的具体含义。 最近,谷歌研发及机器智能团队担任软件工程师 Pararth Shah 在 Quora上回答了他当初是如何用“芒果”的方法来解释机器学习概念。从本质上,“芒果”和“挑西瓜”在方法上异曲同工。 陈智峰博士现为谷歌大脑资深工程师,拥有 12 年谷歌工作经验,自 2014 年以来,他参与设计并实现了被广泛应用于重要谷歌产品的新一代谷歌大脑机器学习开源系统 TensorFlow,并成功将 TensorFlow 用于谷歌翻译之中 ,巨幅提高了谷歌翻译的准确率。 陈智峰此次的演讲通过介绍过去一年中谷歌大脑在基础研究、系统开发和产品应用各方面的进展,与参会者探讨了人工智能发展的前景和可能的方向。

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    微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

    上图就概括了人工智能方方面面的要素。 ? 关于自然语言处理的历史发展,可以说人工智能一开始是以自然语言处理发端的,比如说机器翻译是人们做人工智能最先的尝试。 比如,你过去经常路过某个地方牛奶,在你下次路过的时候,她就会提醒你,问你要不要买。她从过去的被动到现在的主动,由原来的手机,到微软所有的产品,比如Xbox和Windows,都得到了应用。 第三层:面向特定任务的对话能力,例如定咖啡、定花、火车票,这个任务是固定的,状态也是固定的,状态转移也是清晰的,那么就可以用Bot一个一个实现。 这一段话的大意是在介绍莱茵河,它流经哪些国家,最终在哪里注入大海。莱茵河畔最大的城市是德国科隆。它是中欧和西欧区域的第二长河流,仅次于多瑙河之后,约1230公里。 首先,现在做智能语音助理的公司这么多,微软的技术与众不同的地方在哪里?您认为做智能语音处理成功的关键在哪里?您刚刚在PPT里面提到了一个调度系统,能够在调度系统这方面详细的介绍一下吗? 周明:谢谢。

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