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作者： 张聪 https://ask.hellobi.com/blog/zason/4543 深度学习在过去几年，由于卷积神经网络的特征提取能力让这个算法又火了一下，其实在很多年以前早就有所出现，但是
X君和T君是老朋友。X君是数学家，对通用学习机比较有心得。T君是物理学家，资深程序员，软件专家。他们已经两次在纽约城谈通用学习机。今天他们通过电话第三次谈通用学习机。
极限学习机（ELM, Extreme Learning Machines）是一种前馈神经网络，最早由新加坡南洋理工大学黄广斌教授于2006年提出。其发表的文章中对于极限学习机的描述如下：
一、极限学习机的概念 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是
最近在看教授很久之前的一篇 Paper ，里面有提到极限学习机(ELM)，所以查找资料了解了一下。在查找的过程中，发现很多人抨击 ELM，说其是夸大了贡献，连 Yann LeCun 也公开怼过。也有很多人说 ELM 的训练速度很快且泛化能力好。褒贬不一，不管怎么样，了解学习一下，总是没有错的。
极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。
针对锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题，提出了一种改进的灰狼优化器优化深度极值学习机（CGWO-DELM）数据驱动预测方法。该方法使用基于自适应正常云模型的灰狼优化算法来优化深度极值学习机的偏差、输入层的权重、激活函数的选择和隐藏层节点的数量。在本文中，从放电过程中提取了可以表征电池性能退化的间接健康因素，并使用皮尔逊系数和肯德尔系数分析了它们与容量之间的相关性。然后，构建CGWO-DELM预测模型来预测锂离子电池的电容。锂离子电池的剩余使用寿命通过1.44 a·h故障阈值间接预测。预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。结果表明，CGWO-DELM预测方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。
概要： 深度学习取得了巨大的成功，这是无容置疑的。对此，我们不必再多说什么。但是，其理论基础仍然有很大的空白。
当今研究领域的一项事实就是，前向神经网络(feed-forward neural networks)的训练速度比人们所期望的速度要慢很多。并且，在过去的几十年中，前向神经网络在应用领域存在着很大的瓶颈。导致这一现状的两个关键因素就是：
文章的英文原文的链接：http://arxiv.org/pdf/1706.00066.pdf
PCA-Principle Component Analysis 主成分分析
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
【编者按】被认为学习速度快、泛化性能好的Extreme Learning Machine（ELM，极限学习机），在国内颇有市场，但大神Yann LeCun近日质疑ELM存在命名、方法论等方面存在很多问
AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域，人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加，将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。
这部分不是要介绍哪个具体的机器学习算法，前面做了一些机器学习的算法，本人在学习的过程中也去看别人写的材料，但是很多作者写的太难懂，或者就是放了太多的公式，所以我就想我来写点这方面的材料可以给大家参照，当然，由于本人才疏学浅，在写博客或者在写程序的过程中有什么不合理或者说错误的地方，还劳烦各位多多指出，因为有你们的支持才能体现出我做这些工作的价值。
在2019新品发布会上，这家成立20年的AI公司，一口气发布5款硬件，并对其核心的语音操作系统进行了升级。
8月12日，A股上市公司科大讯飞披露2023年上半年财报，由于收入下降和成本增长，公司净利润出现大幅下滑，盈利状况不尽如人意。
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构，并简要介绍其应用。
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中，我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。
最令家长们头大的问题大概就是给孩子辅导作业了吧，而包括学习机在内的一系列教育硬件产品的诞生，则很好地弥补了这一问题，成为了孩子们在家庭场景中学习的好帮手。随着用户需求的增长，教育智能硬件行业也实现了稳定发展。而在教育硬件赛道，学习机这一品类格外受人关注。
说到人工智能就不得不提到图灵，大家现在手头使用的智能手机、计算机都可以说是一种图灵机，即通过对输入进行计算得到输出的机器，图灵最早给出了这种机器形式化的定义和理论证明，并提出了图灵测试这一伟大的思想实验。至今人工智能仍然是在图灵以及哥德尔、冯诺依曼等那一代伟大科学家构筑的基础上探索前行。
自“双减”政策落地后，用户对教育智能硬件产品的潜在需求与日俱增，布局教育智能硬件便成为了各类玩家开拓新业务和转型新赛道的重要方向。在此背景下，多款教育智能硬件产品开始轮番上阵，教育硬件的产品形态也变得愈发多元。
自从1977年恢复高考，40多年来，高考从未迟到，更未缺席。但，2020年的高考却创造了历史：因疫情的影响，推迟一个月。
X君和T君是老朋友。X君是数学家，对通用学习机比较有心得。T君是物理学家，资深程序员，软件专家。前几天，他们在纽约城谈了通用学习机。今天他们再次碰面，又坐下来继续谈通用学习机。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】没有AI的学习机，何以自称「AI学习机」。6月29日，科大讯飞升级AI学习机「4+1」标准，拥抱AI学习新时代。 天不怕地不怕，就怕神兽放暑假。 就拿北京来说，好不容易盼着这批神兽上学了，假期又来了。 再加上今年是第一个「双减」政策下的暑假，一幅孩子在家放飞自我的画面，仿佛已经浮现在了眼前…… 为了让孩子们能够度过一个充实的假期，不如给他买个学习机。 没AI，没灵魂 国人知道学习机这个东西，或许是从「小霸王」开始的。 自从进入平板形态后
强大的深度神经网络，仍有很多待解决的问题。超限学习机（ELM）发明人、新加坡南洋理工大学副教授黄广斌认为，ELM能够有效地拓展神经网络的理论和算法。近日，黄广斌发表文章《超限学习机：筑梦普适学习和普适智能（Extreme learning Machines: Enabling Pervasive Learning and Pervasive Intelligence）》，介绍了团队在最近三年的四个研究方向，包括突破深度学习的一些弱项、面向普适学习的超限学习机芯片、打破机器学习和生物学习之间的壁垒等。文章认为
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
最后总的效果还是不错的，从测试集上面看，单个字符的识别准确率平均能达到90%左右，最好的时候达到过93%。我想这也差不多达到了优化的极限了，毕竟在图片样子不标准，位置更不标准。而且仅仅在截取子图这一步上就会与实际情况有些出入，况且一些细微的差别就算是人脑也容易出错，比如1和7、i和j等等。加上我使用整个数据集的量不算大，满打满算也就500张图，所以能进行33个字符的识别已经挺不错的了。官网上60000张图的数据集的学习也差不多达到了93%而已。
LncFinder是一种新的lncRNA识别工具。基于六聚体的对数距离，多尺度结构信息和从快速离散傅立叶变换获得的理化特征。为了确定最佳分类器，使用10倍交叉验证对五种广泛使用的机器学习算法进行了验证：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，极限学习机器和深度学习。最终选择SVM作为LncFinder的分类器。经过全面的功能选择和模型验证方案的评估，LncFinder在多个物种上的表现优于几种最先进的工具。用户可以轻松，高效地使用新的数据集或不同的机器学习算法对LncFinder进行重新训练。
MIT科技评论基于最新国内大模型进行横向测评结果显示，讯飞星火大模型2.0以总分81.5分、6个大类第一的成绩，获评为“最聪明”的国产大模型。
X君和T君是老朋友。X君是数学家，对通用学习机比较有心得。T君是物理学家，资深程序员，软件专家。一天，他们在纽约城里面碰到，就在一家咖啡馆坐下聊天。在一些有趣的话题后，自然就转到了谈通用学习机。
小学是打基础的重要阶段，怎样让孩子在打好基础的同时形成良好的学习习惯，是一个让所有家长都感到棘手的问题。中学阶段漫无目的的学习，盲目报辅导班，盲目刷题，费时耗力却收效甚微，又容易挫伤孩子学习的积极性。
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随着工业的发展和汽车拥有量的增加，人为排放的氮氧化物及挥发性有机物正在增加，复杂的大气污染（如光化学烟雾）严重影响人类健康和生态环境。因此，研究大气污染物的预测方法，建立大气污染物的即使预警机制，对于改善城市空气质量，指定控制策略具有重要的应用价值。
在上期，我们研究了鹿晗和黄子韬如何在小霸王学习机里面化身超级战士“魂斗罗”打败外星人，拯救地球，也打开了一段尘封已久的回忆。
微软的操作系统，包括Windows操作系统， 是从DOS操作系统一步步发展过来的。
罗马共和国时代，卢比孔河是罗马的边界，将领不得带兵渡此河。公元前49年，罗马帝国的奠基者恺撒大帝破除这一禁忌，与政治对手庞培展开决战，最终大获全胜。
NES（Nintendo Entertainment System的缩写），是Nintendo在20世纪80年代和20世纪90年代发售的一种家庭主机，俗称红白机，也是此类游戏机在日本以外的地区发行版本的缩写，在日本发行的游戏机型缩写为FC（Family Computer）又写作Famicom。任天堂FC的后续机种是1990年推出的任天堂SFC。80年代末、90年代初进入中国，是80后最早接触的游戏机。代表作品主要有魂斗罗系列、93超级魂、沙罗曼蛇系列、超级玛丽、赤色要塞、双截龙、飞龙之拳3、坦克大战、松鼠大作战、淘金者、圣火纹章外传、最终幻想等。
与往年相比，今年的双11显得格外冷清，GMV（商品交易总额）数据和增长数据无人提及，京东、淘宝天猫、抖音、快手等平台的火药味都淡了。一片祥和有序的双11氛围中，昔日的K12教育企业与科技企业之间的“智能教育硬件销量之争”，更为凸显。
把手机变成C++学习机，当然也能变Python学习机，单片机学习机，机器人学习机，后续一点一点更新，有空就会更新快一点。
在上期，我们理解了，在1970年代以后，计算机设计中，主要的努力方向已经从图灵完备性的基本要求变成了解决性能与存储空间需求的问题。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
近日，随着教育部《高等学校人工智能创新行动计划》的提出，5G、云计算、大数据等技术发展日臻成熟，人工智能全面拥抱教育已经成为大势所趋。教育部也提出了高校要形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，这对人才培养提出了更高的要求。
在今年10月24日上午举行的2023全球1024开发者节上，科大讯飞全面对标GPT-3.5的星火认知大模型V3.0一经发布，其强大的功能与应用能力，迅速吸引了行业内外各方的关注。
应部分朋友要求，特奉上“机器学习与数据挖掘的学习路线图”，供有兴趣的读者研究。 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域=数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域=机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logi
在上期《软硬件融合技术内幕 基础篇 (13) —— 温度墙是什么？》里面，我们了解到了，CPU及计算机中其他部件的频率，是由数字锁相环决定的，并且计算机系统可以基于温度来控制各产品的工作频率。在最坏的情况下，系统会强行切断所有部件的供电，直到系统温度恢复后，供电才能恢复正常。
教育领域，不仅被OpenAI列为重点应用之一，也成为国内大模型厂商布局的重点方向。
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