这个问题应该说答案是肯定的——可以。关于使用计算机自动化做智能投资的研究一直没停过。这些年大家一直说的量化交易其实就是这样一个范畴的内容。那么AI做智能投资是怎么做呢?
一个结构工程师完全去掌握模具不太现实,在这里讲讲结构工程师需要了解的模具知识,主要的意思就是你如果不懂模具,开模时会出哪些问题。
上海交通大学计算机系邓小铁教授 文/CSDN焦燕 7 月 22 - 23 日,在中国科学技术协会、中国科学院的指导下,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上,邓小铁教授发表了题为《金融博弈下的价值学习》的分享。 邓小铁现任上海交通大学计算机系致远讲席教授,曾获得清华大学工学学士学位、中国科学院硕士学位以及斯坦福大学博士,曾在英国利物浦大学、香港城市大学
📷 上海交通大学计算机系邓小铁教授 文/CSDN焦燕 7 月 22 - 23 日,在中国科学技术协会、中国科学院的指导下,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上,邓小铁教授发表了题为《金融博弈下的价值学习》的分享。 邓小铁现任上海交通大学计算机系致远讲席教授,曾获得清华大学工学学士学位、中国科学院硕士学位以及斯坦福大学博士,曾在英国利
大数据文摘作品 编译:魏子敏、蒋宝尚 在使用日常语言与计算机交谈时,计算机如何理解我们? 谷歌的方法是利用数十亿条对话来直接告诉人工智能,真正的人类对话是什么样的。 而书籍,可能是人类完整语句最大的汇聚地。 谷歌AI的Talk to Books项目昨日上线,旨在通过搜索挖掘这片人类完整语句的宝藏。 网站链接: https://research.google.com/semanticexperiences/about.html 在Talk to Books中,当你输入一个问题或一个陈述时,谷歌的模型会查看超过
本期,公众号将对算法交易做一介绍,在后面的几期推文中,我们将展开对算法交易的技术应用、算法结构等进行讲解!
大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前,大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据,但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
随着软件开发的日益复杂,敏感信息(如API密钥和访问令牌)的安全性变得尤为重要。如图1.1,根据GitGuardian的监测数据,2023年GitHub存储库中的密钥暴露数量较2022年增长了28%,累计泄漏超过1280万个身份验证和敏感密钥。这一问题不仅威胁到软件的安全性,还可能导致严重的安全漏洞和经济损失。例如,2022年9月,一名攻击者通过利用Uber公司PowerShell脚本中硬编码的管理员凭证,成功接管了该公司的内部工具和应用程序。
AI 科技评论按:本篇属于「顶会见闻系列」。每年这么多精彩的人工智能/机器学习会议,没去现场的自然可惜,在现场的也容易看花眼。那么事后看看别的研究员的见闻总结,也许会有新的收获呢。
我们都知道,教科书上所学与实际操作还是有出入的,那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗?
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域,都在运用数据科学技术,改善自身业务的发展状态。
还有 2 天开启春节七天宅家生活,GitHub 也凑了一把春节热闹,wifi-password 连续霸榜 3 天,作为一个能快速让你连上 Wi-Fi 的小工具,春节一定不能少了它的身影,有了它能免你口述 Wi-Fi 密码的烦恼。春节除了走亲戚,还有什么呢?没错,写寒暑假作业,虽然我们摆脱寒暑假作业已久,但,想想如果你在亲戚朋友面前,如何化文本为手写体,是不是成为亲戚中最靓的“别人家孩子”呢。当然,如果不走亲戚,宅在家,研究下股市,感受下荷包的心跳起伏,ticker 便是一个让你在终端炒股,集酷炫和实操为一体。
参考链接: Python线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战 | 机器学习 Machine Learning
假设我有一个问题,我想根据一些人的身高和体重来判断性别。 我有一个数据表,数据里面有三个男的三个女的,我有他们体重身高的数据。现在有一个人性别不知道,我们怎么推算他是男的还是女的? 如果用空间预测的方
Vertex AI 是谷歌云提供的机器学习平台服务(ML PaaS)。随着本次发布,谷歌大模型的服务已普遍可用,企业和组织现在可以将该平台的功能与自身应用进行集成。
为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
Tick数据是市场微观结构分析中最有用的数据。可是,Tick数据也是最容易受数据损坏影响,因此在用于任何形式的分析之前必须要进行清洗和调整。
导读:机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应
作者: 威廉·沃海思(William Vorhies) 编译: AI100 原文地址: http://www.datasciencecentral.com/m/blogpost?id=6448529
人工智能的一种更准确的理解是:机器智能。即将人类完成复杂任务的能力赋予机器,之所以现在AI这么热,主要是以Alpha GO为标志的人类顶尖智慧,可以通过深度学习、强化学习等方式赋能给机器了。人类围棋水平通过十几二十年的训练可以达到的水准,机器可以在几天之内远远超越,这是大家对AI抱以极大期望的重要因素。
新智元 AI DAILY 1 飞行出租车公司获50万欧元投资 2017年在巴黎试用 巴黎一家致力于研发水上飞行出租车的公司Sea Bubbles最近获得了50万欧元的投资,并获得了法国政府的支持。
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势,它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到,大数据技术可以帮助他们有效地集中资源,做出更明智的决策并提高绩效。
我大学时代最爱玩的一个游戏,法老王-埃及艳后,这是一个以古代文明为背景的城市建设游戏。最近又捡起来玩了玩,还是那个味儿,倍爽。
作者:DATAFLAIR TEAM 原文链接:https://data-flair.training/blogs/data-science-applications/
机器之心原创 作者:张倩 对于实验室的长期目标,朱松纯指出:「联合实验室要锚住国际最前沿的人工智能发展趋势,面向国民经济发展的重大需求,在通用人工智能、元宇宙、数字人等前沿方向大胆探索,注重多学科之间的交叉与融合,探索出一条具有中国特色、体现中国智慧的发展道路,为国家的人工智能发展战略做出贡献。」 虽然 2022 尚未结束,但今年深度学习领域的研究趋势已然清晰,各大机构依然在大模型上展开角逐,尤其是通用性更强的多模态、多任务大模型:OpenAI 祭出了最新的 DALL·E 2,DeepMind 构建了通才
对于做工程项目和搞科研的人来说,有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API,主要涉及的领域如下:
生产环境中使用Apache Kafka的可扩展的机器学习 智能实时应用程序是任何行业的游戏规则改变者。机器学习及其子课题深度学习正在获得动力,因为机器学习使计算机能够在没有明确程序设计的情况下找到隐藏的见解。分析非结构化数据,图像识别,语音识别和智能决策需要此功能。这与使用Java,.NET或Python的传统编程有很大的不同。 虽然机器学习背后的概念并不新鲜,但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都可以构建强大的分析模型。任何行业都有大量的使用案例,通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型来增加收入,
从数据和机器学习算法中获得的见解可能是无价的,但错误可能会导致损失声誉、收入甚至付出生命的代价。
我们的想法是对视频流进行实时分析,如果满足一定的条件,就对客户进行计数。我们在几天内做了一个柜台,并使用人工智能算法计算路过的游客和那些停下来的人。在下面的文章中,我将解释我们是如何做到这一点的,以及它的用途。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。总之,你所需要的可能基本都在下面了: 人脸和图像识别(Face Image Recognition) 文本分析,自然语言处理,情感分析(Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。
通常,财务RPA的应用场景需要符合两大要点:大量重复和规则明确。前者让RPA有必要,后者让RPA有可能。
Tara 是一名事务筛选分析员,她的日常工作就是不断地查看警报信息、检查警报的审核和处理、利用谷歌或 OpenCorporates.com 等第三方来交叉引用信息对系统进行调整,从而提高自动化效率。
目前为止,基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好,即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在,新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程,以做到更好的信息连结。通过这项研究,我们开始了解从业人员如何利用机器学习技术优化营销的最后一环,即如何解决“正确的消息”,以及这些早期的运用者从中获得了哪些价值。 今天的市场中,营销人员必须将定制体验通过数字端传递给客户。机器学习和预测技术在内容变革中正在迅速兴起。电子邮件营销、网页优化和广告推送只是很少的几个实践,但都取得了巨大的投资回报。通过这种技术,营销人员
物联网云平台处于物联网四个逻辑层(感知层、网络层、平台层、应用层)中处于平台层这一环,平台层于物联网的作用在于收集、处理数据等。根据云平台的功能将其分为CMP、DMP、AEP和BAP等四个平台。到目前为止还没有一家公司可在业务上涵盖四个子平台,每个公司有各自擅长领域和独特优势。 CMP(Connectivity Management Platform)为连接管理平台。一般运用于运营商网络上,具体来说连接的是物联网SIM卡。该平台可以实现对物联网连接配置和故障管理、保证终端联网通道稳定、网络资源用量管理、
边缘计算是一种分布式计算框架,它使企业应用程序更接近数据源。这些数据来源包括本地边缘服务器和物联网(IoT)设备。
课程:哥伦比亚大学数据科学课程 讲师:Rachel Schutt教授 整理听课记录如下 数据科学博客 今天我们开始讨论Rachel的新博客,这实在是棒极了,人们应该去看看她对于数据科学的洞察。她目前正在关注的话题有:为什么我建议开设这门课程,EDA(探索性数据分析),上周的数据科学概论的分析,以及将数据科学定义为一门研究学科。 她希望学生及旁听生对于参与博客讨论感到轻松舒适,这就是他们之所以在博客的缘由。她特别希望人们在担心如何将一个令人眼前一亮的模型呈现给大众之前,首先了解对数据和模型有所感知的重要性
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问,究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题,但是不够全面和完整。从今日起,量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。编辑部花了很长时间,采访和咨询了很多研究人员。希望各位读者有所收获,如有不足,欢迎批评指正。 一、什么是机器学习 机械的定义避开不谈,回答也不追求全面准确。明确一点,机器学习的主要目的在于发现规律或重现规律。(此处不谈非监督学习、强化学习,也不谈降维、集成算法)。什么是
这是2018的一篇论文《A Machine Learning View on Momentum and Reversal Trading》的观后感。作者探索并比较了各种机器学习技术,包括决策树(DT),支持向量机(SVM),多层感知器神经网络(MLP)和长短期记忆神经网络(LSTM)。基于这些机器学习方法来预测中国股市的动量、反转效应。
在实时数据分析中,低延迟的数据对于选择和更新模型的特征和权重以获得更精确的结果非常有用。
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