关于大数据对新闻生产的影响，过去我们关注怎么样用大数据对用户行为进行分析，对他们进行个性化的服务，或者用大数据进行市场分析调查。但是我们目前有这样一个未被给予太多关注的环节，就是大数据对于新闻报道本身的影响，新闻中一些不管是事实还是相关要素等资源，会在大数据当中发生什么样的变化？ 过去所有的新闻都是由专业媒体人员生产的，在大数据时代，未来新闻是不是一定由人或者全部一定由人来生产呢？当物联网和大数据结合在一起的时候，这个答案是否定的。 物联网数据所带来的变革，可以使所有的物体都自己开口说话，这不仅仅
在我们的商业世界中，存在着许多需要对文本进行分类的情况。例如，新闻报道通常按主题进行组织; 内容或产品通常需要按类别打上标签; 根据用户在线上谈论产品或品牌时的文字内容将用户分到不同的群组......
本文是数据科学家Susan Li撰写的一篇技术博文，主要介绍了在商业中使用多类文本分类的应用。
Doc2vec是一个NLP工具，用于将文档表示为向量，是word2vec方法的推广。 为了理解doc2vec，最好理解word2vec方法。但是，完整的数学细节超出了本文的范围。如果您是word2vec和doc2vec的新手，以下资源可以帮助您入门:
要了解任何事情，你需要跟踪它。这是因为你知道你在做什么——不管我们在讨论销售，物流，客户服务或其他什么——了解，是能做的更好的第一步。不幸的是，简单的跟踪数据不会让你走的更远。要让它变的有价值，你必须从中得到有意义的启示。
选自towardsdatascience 作者：Susan Li 机器之心编译 参与：程耀彤、黄小天 互联网的绝大多数的文本分类都是二进制的，本文要解决的问题更为复杂。作者使用 Python 和 Jupyter Notebook 开发系统，并借助 Scikit-Learn 实现了消费者金融投诉的 12 个预定义分类。本项目的 GitHub 地址见文中。 GitHub 地址：https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/mas
最近我在搞可穿戴摄像头的项目，主体采用的就是树莓派。先前我有买过一款Narrative Clip——这就是个可穿戴相机，不过这款相机的质量实在是让人悲伤。最近我正好要去欧洲四国游，所以就花了些时间自己
“ 故事也许是人类最早的叙事方法。大多数人在童年时，故事用来引导他们的行为，了解历史文化和培养社会认同感。”－From Wikipedia 1.什么是故事（WHAT） 在讨论如何打造故事感体验之前，我们先聊聊什么是故事。 故事（Storytelling）是通过文字，声音或图像来传播的事件。它在各种文化扮演着娱乐，教育，传播文化和价值观的作用。讲故事或许是人类最早的叙事方法。大多数人在童年时，成人都会用故事来引导他们的行为，传授历史文化和培养社会认同感。注1 讲故事是一种解释和分享的方法。这在我们生活中非常普
在之前的推文中我们学习了一堆的知识与概念，为了帮助大家吸收，接下来我们将一起通过创建一个探究有趣数据集的 Shiny 应用来整合当前所学的所有思想。
上篇我们说到如何从Github上clone出一个JBehave项目，既是为了学习JBehava，也是为了熟悉下Github。 从clone下来的项目看来，基本没什么问题，稍微捋一捋就可以运行，但是就clone下来的代码来看，自己还是遇到一个问题（不知道是代码问题，还是我自己的操作有问题），就是没有办法运行（后面会详说）。 正如上篇所说，构建一个JBehave的应用的5大步骤： Write story Map steps to Java Configure Stories Run Stories View R
what is a place based audio detour? A LBS app GPS audio walks that take you beneath the surface of c
AI科技评论按：Narrative Science 调查显示，去年已有 38% 的企业开始使用人工智能，而到 2018 年将增长至 62%。Forrester Research 预计，2017 年 AI 领域获得的投资将同比增长超过 300%。而 IDC 估计，人工智能产业规模将从 2016 年的 80 亿美元，到 2020 年将增长至 470 亿美元。 为了让人们更好地了解当前的 AI 趋势，Forrester 发布关于人工智能的 TechRadar 报告，对 13 种企业应当关注的 AI 技术进行分
【新智元导读】 人工智能非常热，市场潜力被众多行家看好。但是，你能列出最热的技术是有哪些吗？福布斯的Gil Press带来了他基于Forrester 人工智能人工智能的技术雷达（TechRadar）报告的总结。 人工智能技术市场正在走向繁荣。除了媒体上的大肆宣传和高度关注、大量的初创企业以及争先恐后收购这些企业的互联网巨头。在企业，尤其是传统企业中，对人工智能技术的投资和采纳也有显著地增长。去年，Narrative Science 的一项研究发现，38%的企业已经在使用人工智能，到2018年这一数字将增长到
从原始数据创建新特征是改进模型的最佳方法之一 例如，数据有很长连续时间的，我们可以把最近一周的提取出来作为一个新的特征
我们未曾留意到的是， 互联网已经开始悄无声息的从 Web 2.0 向 Web 3.0 时代过渡。从表面上看来，Web 3.0 时代的 app 和目前使用的 app 相差无几，但其后端程序架构却发生了巨大的变化。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 数据和算法正在改变着各个行业，重新塑造我们的生活。现在起，讲故事也该靠数据了。据recode的消息，哥伦比亚大学新开设了一个名为Lede项目的新闻学硕士学位项目。完成的学生将获得一个数据新闻学位。 这是新闻教学领域的一次大胆尝试。参加这个项目的记者们将学习如何编程，如何处理数据图表等技能。当然，所有的数据分析和处理技能都将以社会学和人文科学为背景。目的是让学生们为将来开展数字统计驱动型的媒体业务做好准备。此前美国已经出现了这样的媒体，比如：FiveThirtyEight
RethinkDB在官网宣布，经过五年的发展，RethinkDB 2.0 正式发布，用于实践！RethinkDB团队表示，该项目有着2000多个改进、16个重要版本迭代而成，以及在GitHub资源库有
image.png In June of this year, IBM and The Weather Company announced their new strategic partnership to bring unmatched capabilities of weather data to its clients, joining The Weather Company’s weather data, forecasting and analytical models together wit
在人工智能打败专业国际象棋选手、围棋选手，并在多个电子游戏中大展身手之后，现在它冲着职业辩论选手来了！
下面要介绍的论文选自AAAI 2020，题目为：「Attendingto Entities for Better Text Understanding」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.04361。
大数据时代，文本、语义和社交分析就像企业的“天眼”，可以聆听到来自用户、患者和市场的声音。目前文本、语义和社交分析技术已经包括金融、医疗、传媒、电商在内的在多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。 但是，文本、语义和社交分析技术依然处于成长期，在一些领域，例如数据分析和市场研究方面的应用还只是刚刚起步，而在相对成熟的领域，例如用户体验、社交聆听和用户互动方面，还有很大的提升空间。 总之，文本、语义和社交分析技术
编程是数据科学的重要组成部分。在所有方面中，一般认为一个理解编程逻辑、循环、功能的大脑更有可能成为一个成功的数据科学家。那么，一个从来没有在学校或学院里学过编程项目的人呢？
讲解嘉宾： 亚太网络法律研究中心研究员，中韩交流部 司春磊主任 人工智能的实质，是“让机器从事需要人的智能工作”，包括下棋、解题、从事数学发现、学习新的概念、解释视觉场景、诊断疾病、推理条件等。基于此，文学、艺术和科学作品的创作也在机器人的智能范围之内。从计算机到机器人的发展，在作品创作方面即是一个从阅读到写作的跨越。 📷 机器人撰写新闻 📷 机器人与人博弈 在机器人时代，某些作品就是人工智能的生成内容。据美国Narrative Science的预测，未来15年将有90%的新闻稿件由机器人完成，大量的美
HTML是一种强大的语言，用于创建网页。虽然大多数开发人员熟悉常用的HTML属性，但还有一些较少人知的属性可以提供额外的功能并增强用户体验。在本文中，我们将探讨7个这样的HTML属性，你可能还不知道。
由于OpenAI的安全设置，如果直接要求ChatGPT回答如何毁灭世界，它会一口回绝。
在未来十年，人工智能将从根本上改变我们的生活。在商业领域将会改变的三个主要的领域是——就业环境，员工生产力以及全新的客户体验。
机器人写新闻也不是什么新鲜事了，在这次的里约奥运会上，《华盛顿邮报》就派出了专业的机器人团队进行报道。这支团队会在《华盛顿邮报》官网和Twitter上发布新闻，不需要经过人工干预，而且报道速度也更快更
ABM: Automatic Business Modeler：可自动构建准确和可解释的预测模型，商业软件。 AutoDiscovery from ButlerScientifics：在科学实验或临床研究数据中揭示复杂关系的智能探索性数据分析软件。 Automatic Statistician project：探索可能的统计模型的开放式空间系统，发现对数据的良好解释，然后用数字和自然语言文本生成一份详细的报告。常用于项目研究。 auto-sklearn：自动化的机器学习工具箱和scikit-
有兴趣的朋友可以去看 Robin Hunicke, Marc LeBlanc, Robert Zubek 三人的论文: MDA: A Formal Approach to Game Design and Game Research。这里我只是大致地消化翻译了下。 MDA 框架简述 很多手艺人都会有设计方法这样的东西，用于指导从想法开始直到现实作品这一过程。 对于游戏设计来说，设计方法指导了设计师从分析结果（analyze end result）到调整实现（refine implementation），再从分
人工智能(AI)每天都在以惊人的速度增长，并且与此同时，围绕着各行业的统计数据也在发生变化。
作者： Narrative Science 译者：机器之心 人工智能并非新鲜事，它数十年前就已经存在了。但人工智能技术由于数据的扩增以及在存储、追踪以及分析技术上的投资，近来才有所进展。例如，仅 2014 - 2015 年间，部署或者使用数据驱动项目的公司增加了 125%，企业花费在此的金额平均为 1380 万美金。市场情报公司 IDC 也表示，到 2019 年，大数据技术与服务市场将达到 486 亿美元。 越来越容易获取的大量丰富数据结合与“智能机器”
最近有需求要研究下开放给用户的自动化工具，于是就顺便整理了下沙箱的相关问题。Sandbox，中文称沙箱或者沙盘，在计算机安全中是个经常出现的名词。Sandbox是一种虚拟的程序运行环境，用以隔离可疑软件中的病毒或者对计算机有害的行为。比如浏览器就是一个Sandbox环境，它加载并执行远程的代码，但对其加以诸多限制，比如禁止跨域请求、不允许读写本地文件等等。这个概念也会被引用至模块化开发的设计中，让各个模块能相对独立地拥有自己的执行环境而不互相干扰。随着前端技术的发展以及nodejs的崛起，JavaScript的模块化开发也进入了大众的视线。那么问题来了，在JavaScript的模块化中怎样实现Sandbox呢？我们分Browser端和服务器端分别探讨一下Sandbox的实现方式。
Paper title: A Novel Proof-of-Reputation Consensus for Storage Allocation in Edge Blockchain Systems
在商业领域有很多文本分类的应用，比如新闻故事通常由主题来分类；内容或产品常常被打上标签；基于如何在线谈论产品或品牌，用户被分成支持者等等。
随着 ChatGPT 的横空出世与 GPT-4 的重磅登场，生成式 AI（Generative AI）引起了前所未有的关注，基于 GPT（Generative Pre-Trained Transformer）的模型在各类 NLP 和 CV 任务上取得了惊人的效果。生成式 AI 模型可以根据训练过的数据创建新的内容、模式或解决方案，一些典型应用包括 ChatGPT、Stable Diffusion 和 DALL·E 等（封面图片来自 DALL·E）。然而，在推荐系统（RS）领域研究中，受限于推荐系统 User/Item ID 的范式，以及大多情况下为非通用、非常识知识，因而直接将基于 GPT 的模型作为推荐模型具有一定的局限性。例如，在电影、图书和音乐等领域推荐场景直接将 ChatGPT 作为推荐模型可以取得较好的效果，然而，在其他一些领域推荐场景直接利用 ChatGPT 效果有限。随着各类生成式模型层出不穷，部分研究人员开始考虑如何在 RS 中有效引入生成式 AI。本文主要关注 RS 和生成式 AI 可能存在的结合点，调研了 RecSys'23 等会议录用的若干相关工作，以及最新已公开的若干方法。
我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
上期我们为大家介绍了 Blockerts 作为可验证凭证是如何实现的，本期我们将继续连载翻译 Rebooting Web of Trust 组织在 RWOT IX — Prague, 2019会议上的论文《Blockcerts V3 Proposal》，介绍 Blockerts V3 的一些示例及相关讨论。
7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该项目快速获得了 2700 颗 star！
唐旭 编译自 TOPBOTS 量子位出品 | 公众号 QbitAI 近两年，与AI相关的商业产品和服务正在占据越来越大的市场比重。领域内也出现了越来越多的商业公司，它们综合运用自动数据科学、机器学习、
新旧年份交接总让人心绪万千——感情中混合了乐观和焦虑。同时这也是一个回顾、反思和对未来进行预测的契机。 2016年发生了许多关于人工智能（AI）的“第一次”：特斯拉的自动驾驶系统第一次实现车祸预测、A
据《中国新闻社》报道，近日深圳市南山区人民法院裁定，人工智能创作的文章受版权保护，这可能是人工智能作为创造力的重要里程碑。
继Sora官宣之后，多模态大模型在视频生成方面的应用简直就像井喷一样涌现出来，LUMA、Gen-3 Alpha等视频生成模型展现了极佳质量的艺术风格和视频场景的细节雕刻能力，文生视频、图生视频的新前沿不断被扩展令大家惊喜不已，抱有期待。
大模型LLM在越来越多的领域开始崭露头角，比如我们在今年上半年曾在某电商平台落地过较为直观简单的LLMx搜索项目（我们称之为LLM应用的第一阶段），同时拿到线上收益，LLM的潜力可见一斑。
作为一款著名的代码管理平台，GitLab 凭借强大的功能、活跃的社区和完全开源的策略，使其成为众多企业代码托管平台的首选。但正如其官网 Slogan - GitLab is the open DevOps platform，GitLab 并非只是一个代码管理平台，还是一个开源 DevOps 平台，从项目管理、代码托管到 CI/CD 、制品仓库及安全合规，甚至还有发布后的分析和监控功能，实现了整个 DevOps 流程的闭环。
大型语言模型让许多任务变得更加容易，例如制作聊天机器人、语言翻译、文本总结等。我们曾经编写模型来进行总结，然后总是存在性能问题。现在，我们可以使用大型语言模型 (LLM) 轻松地完成此操作。例如，最先进 (SOTA) 的 LLM 已经可以在其上下文窗口中处理整本书。但在总结非常大的文档时仍然存在一些限制。
本文精选了上周（0605-0611）最新发布的19篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括对话推荐系统、公平性推荐、大型语言模型赋能推荐系统、图推荐系统、多模态推荐系统等。
这是一个机器人写稿的时代，智能写手应用的行业涉及非常广，有新闻业、媒体业、广告业、自媒体行业等等，跟文字生产有关的都有所应用。
作者：风帆 摘自：腾讯科技 1月9日，据国外媒体报道，尼尔·哈比森（Neil Harbisson）出生在西班牙加泰罗尼亚地区一个海边小城中，很小时就被诊断患有全色盲症。但也正因如此，他成为世界上第一个合法的电子人。他的头骨上植入了天线，让他能将“看不到”的色彩转化成“听得见”的声音。 哈比森现年32岁，他与科技的关系比世界上最狂热的智能手机用户更亲密。2004年，哈比森决定在自己的黑白世界中寻找新生，通过开发一种技术为自己提供其他人未曾体验过的感官经验。 想出这个创意时，哈比森正在英国德文郡达汀顿艺术学院
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