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    面向算法选择的元学习研究综述

    来源:专知本文为综述介绍,建议阅读5分钟本文对基于元学习的算法选择进行综述总结, 为研究人员了解相关领域的发展现状提供参考。 摘要: 随着人工智能的快速发展,从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题,即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径,被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法,主要包括提取元特征、计算候选算法性能、构建元数据集以及训练元模型等步骤。首先,阐述基于元学习的算法选择概念和框架,回

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    ACP | 东北地理所在气象-空气质量双向耦合模式研究中取得进展

    大气颗粒物造成空气污染的同时还通过气溶胶-辐射-云相互作用影响着地球大气的能量平衡并导致气象要素发生变化,进而反作用于大气污染物的生消过程,形成气象和空气污染之间的双向反馈作用。气溶胶-辐射-云相互作用已成为全球和区域气候变化研究中最大的不确定性因素,吸引了各国科学家通过地面观测、卫星反演和数值模拟等手段进行着大量的研究工作。其中,具备双向反馈功能的气象-空气质量双向耦合模式的开发和应用为相关研究提供了有效的量化途径,也为提高空气质量模式(一般为单向无反馈)应对重污染事件的预报预警能力提供新思路。

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    迫切需求AI战疫最佳方案?「精选」全面梳理,「平台」一步匹配

    当前,人工智能正广泛应用于疫情防控与复工复产,机器之心发起的「智能战疫联合行动」在所有参与机构的支持和努力下取得了显著的阶段性效果,两周内收录并完成百余项抗击疫情相关需求与人工智能解决方案的匹配对接。 为更加高效促进各方合作,进一步推动人工智能在抗击疫情和复工复产中的实际应用,机器之心最新上线「人工智能产业对接平台」和「智能战疫方案精选」,「平台」旨在帮助产业需求方对接最合适自身业务场景的解决方案和技术提供方,「精选」旨在通过针对应用场景与解决方案的全面剖析帮助产业需求方了解市场现状、辅助决策。

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    “疫”去春来 扬帆起航——文旅公益在线论坛将重磅启幕!

    自新冠肺炎疫情爆发以来,文化旅游行业面临着前所未有的“严冬”考验,疫情的发生随之带来了哪些变化和机遇?文旅单位如何减轻损失、保存实力,行业复苏后怎样打开市场、迎接增长?一系列的问题在文旅从业者心头萦绕,急需行业领军人物为大家拨云见日、指点迷津。 3月7日,由同程文旅、腾讯文旅、零程文旅学院主办,世界旅游城市联合会、大地风景文旅集团、巅峰智业联合主办的“疫”去春来 扬帆起航——文旅公益在线论坛将重磅启幕! 本次论坛得到了300余家政府目的地、超8000家景区目的地的参与和支持,直面疫情下的文旅业现状

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    广州上海高比例无症状感染者数据从何而来——基于核酸检测准确性的分析

    (本文仅代表原作者的观点。授权转发自公众号:越秀山边。) 请大家参与无症状感染者比例的一个调查,看看身边到底有多少无症状的情况,参与人越多结果越准确: 小调查:无症状感染者知多少 越秀山边 统计数据表明无症状感染者比例极高,这些数据主要来自于2022年上半年上海和下半年广州的疫情报告。但随着“科学防控优化20条”的彻底落实,全国各地出现大规模感染,重症率的情况暂时没有充分的数据评估判断,但轻症比比皆是。 实际观感的巨大差异,与全球数据的巨大差异,给人们造成了极大的混乱。问题到底出在哪里? 本文基于对核酸检

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    【综述专栏】动态数据驱动仿真综述

    动态数据驱动仿真是一种“模型和数据相结合”的仿真范式,它将真实系统的观测(数据)持续注入仿真(模型),让数据动态地校正仿真(状态、参数),以此来提高基于仿真的估计和预测能力。由于动态数据驱动仿真融合了模型预测和实时观测两方面的信息,因此它能更准确地估计系统状态并预测状态的未来演化。本文梳理了动态数据驱动仿真的思想起源和基本概念,延伸介绍了“模型和数据相结合”的思想孕育的一系列仿真范式,并辨析了它们之间的联系和区别;详细介绍了基于粒子滤波的数据同化方法和identical-twin仿真实验方法;从应用场景、模型和数据、数据同化算法、与新技术的融合等四个维度综述了动态数据驱动仿真的研究现状;最后,从仿真模型、观测数据、数据同化、运行效率、应用领域等五个方面对动态数据驱动仿真未来研究方向进行了展望。

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    40篇论文带你走进“要上天”的人工智能丨“人工智能与航空航天” 专刊正式上线

    作为新一轮科技革命的重要代表之一,人工智能是当今科技领域最前沿的课题,其在航空航天工业中的应用也越来越多,航空航天产业正在人工智能的影响下不断的改变。 为此《航空学报》特邀北京航空航天大学郭雷教授、刘虎教授以及西北工业大学张伟伟教授担任栏目主编,并邀请中国工程院陈志杰院士为专刊作序,同《航空学报》编辑部群策群力,共同策划了本专刊。 本专刊共计出版40篇论文,包括陈志杰和祝学军两位院士的前沿观点2篇,重磅综述14篇,研究论文24篇。凝聚了空域管理、航天器导航与控制、流体力学、飞行器设计等领域的最新研究进展。

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    系统调研450篇文献,微软亚洲研究院推出超详尽语音合成综述

    编者按:语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向,受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史,基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史,且已产出了大量的优质研究成果,但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日,微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献,发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中,研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等,同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。

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    【直播预告】腾讯微卡来啦!一卡在手,校园防疫难题迎刃而解

    全国多地疫情防控形势严峻,校园防疫安全管理面临诸多挑战。腾讯云携手腾讯微卡推出防疫工具包,通过简单、便捷的智慧化防疫工具让校园管理更高效,为师生健康安全“保驾护航”。 本次直播将聚焦校园防疫管控难题,解析腾讯微卡如何助力学校精准有效地进行疫情防控,干货满满,案例多多,不容错过! 腾讯微卡助力校园防疫的核心能力 电子校园卡 一“卡”连接学校线下场景:包括出入门禁、食堂消费、浴室、水房、图书馆、校医院、成绩单自助打印等,同时结合企业微信工作台连接线上服务,让师生切实感受“一卡在手,畅游校园” 大数据防疫 师

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    如何构建可信GNN?最新综述来了!可信图神经网络:维度,方法,趋势

    前言 在过去的几年里,以神经网络为首的人工智能技术通过对不同类型数据的深入挖掘已经深刻地改变了人类的生活并极大地推动了社会发展的进程 [1]。作为人工智能领域最活跃的研究方向之一,图神经网络(GNNs)凭借其卓越的性能已经被广泛应用于个性化推荐等日常生活中,在如新冠药物研发等科学前沿领域也不乏其身影。随着图神经网络技术的蓬勃发展,人们发现以任务性能为单一设计目标的图神经网络系统中仍存在譬如面对恶意攻击的脆弱性等问题。因此,人们愈发渴望建立起可信的图神经网络。 近年来,构建可信人工智能系统已经成为了世界各国的

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