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知识分享经济,又一个“约炮”“玩票”的噱头?

自2014 年开始,随着人口红利和市场资源的重新配置,以Uber/Airbnb为代表的共享经济产品在各行各业“横冲直撞”,而人的知识和技能的 “共享经济” 也开始打破机构、资质的限制,呈现出旺盛的生命力。时间拍卖、靠我、在行、8点后、1英里。。。各类应用数不胜数,正在紧锣密鼓抢占这片新生市场,行业好不热闹。喧嚣过后,作为旁观者或从业者,是否又需要冷静下来看看,这到底是真的颠覆,还是资本催生的产业泡沫,又或是个别人一厢情愿的妄想。就在知乎的“模仿对象”Quora估值达到9亿美金的颠覆时期,我们有必要来梳理一下关于知识分享经济的种种可能。

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ICCV 2019 | 加一个任务路由让数百个任务同时跑起来,怎么做到?

传统的多任务(MTL)学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是,随着任务数的增多,体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中,作者引入了一种新方法,该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换,使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分,本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务,作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中,使得一个模型能适合数百个分类任务。

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本体技术视点 | OpenKG区块链:构建可信开放的联邦知识图谱平台(上)

知识是有价值的,即使是权限可控的单一机构内部,知识来源也是多样化的,必定存在知识的价值量化、确权、溯源、隐私及可信等多方面问题。要在知识生产和消费闭环中平衡知识的责、权、利,并有效的激励众包,一种方法就是让知识上链,并构建知识的区块链系统。OpenKG 作为新技术测试床,在相关方向努力做一些粗浅尝试,也希望为各企业机构建立知识图谱众包平台提供参考。在实践过程中,我们也发现很多问题和挑战,如细粒度知识确权带来的性能问题、细粒度知识众包的价值计算公平性问题、知识图谱的去中心化存储问题等,这些都需要更深入的研究和实践。

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