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    学界 | 微软发布SynNet,迁移学习&无监督学习,比人更快读懂新知识

    AI科技评论按:微软研究院对MRC领域迁移进行了首次尝试。他们最新提出的 SynNet 模型能在一个新的领域获得更准确的结果,而不需要额外的训练数据,并且网络性能接近全监督MRC系统。AI科技评论将其编译如下: 对人类来说,阅读理解是每天都在进行的基本任务。早在小学的时候,我们就能在阅读文章后,回答与文章的中心思想和细节相关的问题。 但对AI来说,完美的进行阅读理解仍然是一个难以实现的目标,但如果我们要评估和实现通用人工智能,就必须让AI达成这个目标。 实际上,许多现实生活中的场景,包括客户服务、建议、问答

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    NTP时间服务器(时钟同步设备)助力智慧农业

    农产品质量安全追溯系统中各计算机设备间必须保持精确的时间同步,才能保证对农产品各种相关信息的记录准确可靠。基于简单网络时间协议(NTP/SNTP),结合农产品质量安全追溯系统的网络结构特点,设计了一种低成本、低负载、较为可靠的时间同步方案,选用 GPS 作为整个系统的时钟源,构建了中心服务器级、分区服务器级以及生产、销售企业或组织级三个级别构成的时间同步网络,并可以根据实际情况灵活调整。将时间同步的服务端和客户端的实现封装成为单独的类库,采取动态链接库的形式,便于与现有的追溯系统集成。系统各设备间时间同步的精度可以达到数十毫秒, 满足农产品质量追溯的要求。

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