wc命令的功能为统计指定文件中的字节数、字数、行数, 并将统计结果显示输出。 # wc [options] filenames 以下是该命令提供的选项和用法。 -c, --bytes 输出目标文件中字节的计数结果 -m, --chars 输出目标文件的中字符的计数结果 -l, --lines 输出目标文件中 行 的计数结果 --files0-from=F 从NUL-terminated指明的名字在文件F中的文件中读取，如
c语言是结构化和模块化的语言，用于处理规模较小的程序。当问题需要高度抽象和建模时，c语言不适合。c++是基于c语言产生的，既可以进行c语言过程化程序设计，又可以以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行面向对象的程序设计。
作者 | 刘礼 编辑 | 维克多 因果学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究进展与成果也引发了众多关注。4月9日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，重庆大学大数据与软件学院教授刘礼做了《因果学习与应用》的报告。 在报告中，他从辛普森悖论入手，分析了当前机器学习面临的困难，然后介绍了几个主流因果框架解决“非独立同分布”、“结合知识”的思路，以及框架的优缺点，例如他提到： “目前有两套主要的因果模型：Pearl的结构因果模型，以及Rubin的潜在结果模型。两者都可以预测、干预以及回答
AI 科技评论按：如果要让机器人拥人的学习能力，应该怎么做？伯克利 AI 研究院给出了一个很好的答案——元强化学习（meta-RL）。但这一次伯克利 AI 研究院不只是使用了元强化学习，还考虑POMDP、异步策略梯度等等知识体系，最终得到了一个高样本效率、高探索效率的新算法「PEARL」。这一成果不仅为解决 AI 的实际问题提供新的思考角度；同时也是实现在现实系统中规模化应用元强化学习的的第一步。伯克利 AI 研究院发布博文介绍了这一成果，AI 科技评论编译如下。
医疗保健正处于数字革命之中。患者已经熟悉电子记录保存以及数字 CT 和 MRI 扫描；有些人使用计算机视觉和人工智能 (AI) 来诊断肺癌和其他癌症。 尽管人工智能已经准备好给我们的生活带来新的、更直接的印象，但在日常牙科中，大多数人可能会第一次体验到计算机惊人的能力——它能够比人类更精确地查看和解释常规牙齿 X 射线报告。 西好莱坞初创公司Pearl为牙科图像提供人工智能以协助诊断。今年3月获得了 FDA 的批准，是首批获得牙科 AI 批准的公司之一。 该批准为其在美国各地的诊所使用铺平了道路。 “这确实
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 2011 年图灵奖得主、因果科学之父 Judea Pearl 曾提出著名的“因果阶梯”论（Pearl Causal Hierarchy，PCH）。 他认为，因果推断有三个层级，最低的第一层级是相关（association），涉及的是预测，而不涉及因果关系，只讨论变量之间的关联，比如公鸡打鸣与日出之间的相关关系。 第二层级是干预（intervention），涉及因果性，比如吸烟与患肺癌之间的因果关系。 第三层级是反事实（Counterfactuals），涉及的是回答诸如“如果
Pearl是一家总部位于加利福尼亚州圣莫尼卡的公司，致力于将人工智能应用于牙科，今天宣布已经筹集了1100万美元的资金。
AIGC技术不断更新迭代，国内出现了越来越多的新玩法，比如最近大家都在热议的AI绘画创意文字。
DeepMind提出的简单而强大的关系推理网络“graph network”终于开源了！
来源：arXiv 编辑：新智元编辑部 【新智元导读】图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl日前在arXiv上传了他的最新论文，论述当前机器学习理论局限，并给出来自因果推理的7大启发。Pearl指出，当前的机器学习系统几乎完全以统计学或盲模型的方式运行，不能作为强AI的基础。他认为突破口在于“因果革命”，借鉴结构性因果推理模型，能对自动化推理做出独特贡献。 深度学习理论研究已经引发了越来越多的关注，但是，机器学习也存在理论上的局限性。 然而，对于这个问题的关注，似乎还没有掀起多大波澜。 近日，图灵奖
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 2011 年图灵奖得主、因果科学之父 Judea Pearl 曾提出著名的“因果阶梯”论（Pearl Causal Hierarchy，PCH）。 他认为，因果推断有三个层级，最低的第一层级是相关（association），涉及的是预测，而不涉及因果关系，只讨论变量之间的关联，比如公鸡打鸣与日出之间的相关关系。 第二层级是干预（intervention），涉及因果性，比如吸烟与患肺癌之间的因果关系。 第三层级是反事实（Counterfact
据悉，作为首批入局VR领域但已暂时退出的游戏开发商CCP Games（下面简称CCP），已被韩国开发商PealAbyss收购，收购价为4.25亿美元。根据交易约定，CCP将继续保持雷克雅末克、伦敦、上海三地工作室的独立运营开发，而CCP今后的拓展及发行业务则由Pearl Abyss负责。如此一来，两家全球知名的MMO（大型多人在线）游戏开发商结合在了一起。
选自UCLA 作者：Judea Pearl 机器之心整理 参与：黄小天、刘晓坤 近日，有越来越多的学者正在探讨机器学习（和深度学习）的局限性，并试图为人工智能的未来探路，纽约大学教授 Gary Marcus 就对深度学习展开了系统性的批判。此前，图灵奖获得者，UCLA 教授 Judea Pearl 题为《Theoretical Impediments to Machine Learning with Seven Sparks from the Causal Revolution》的论文中，作者就已探讨了当前
装饰器模式（Decorator Pattern）允许向一个现有的对象添加新的功能，同时又不改变其结构。这种类型的设计模式属于结构型模式，它是作为现有的类的一个包装。
机器学习的巨大成功带来了 AI 应用的爆炸式增长以及对具备人类级别智能的自动化系统不断增长的期望。然而，这些期望在很多应用领域中都遇到了基本的障碍。其中一个障碍就是适应性或鲁棒性。机器学习研究者注意到当前的系统缺乏识别或响应未经特定编程或训练的新环境的能力。人们在「迁移学习」、「域适应」和「终身学习」[Chen and Liu 2016] 这些方向进行大量理论和实验研究就是为了克服这个障碍。
编辑部于2019年10月在微信端开启《朝花夕拾》栏目，目的是推送2013年(含)之前主站发表的优秀文章，微信端与主站的同步始于2013年年初，然而初期用户量有限，故优质文章可能被埋没。
1.Control-A-Video: Controllable Text-to-Video Generation with Diffusion Models
本文探讨了机器学习理论在深度学习和人工智能发展中的重要性，作者认为理论是必要的，但过于严格的理论会导致发展停滞。作者认为，局部搜索（如梯度下降）是非常强大的，即使没有完全理解它。作者还提到，当前的深度学习和人工智能发展过于关注计算和架构，而不是寻找正确的计算模型来定义“强”局部搜索空间的结构。
【导读】最近NIPS 2017 "Test of Time"论文大奖获得者Ali Rahimi 在长滩现场的演讲中把机器学习称为“炼金术”（Alchemy）引起机器学习界的大讨论，不难理解深度学习理论的研究似乎真的陷入了尴尬的境地。与此同时，寂寞的背影，听者寥寥的会场，图灵奖得主同时也是贝叶斯之父 Judea Pearl 的报告似乎并没多少人关心。而报告的题目《机器学习的理论障碍》（Theoretical impediments to machine learning）正是关于Judea Pearl对机器学
大数据文摘作品 编译：张南星、傅一洋、郑璇真 Judea Pearl帮助AI在概率计算上取得了巨大进步，但是仍然叹息道：AI在因果关系计算上无能为力。 AI得以发展到今天的聪明才智，离不开Judea Pearl的功劳。20世纪80年代，他带领一批人实现了机器的概率推导。 而现在，他却成为了AI领域最坚定的反对派之一。在他最新的一本书《疑问之书：因果关系的新科学》（The Book of Why: The New Science of Cause and Effect）中，他指出AI进步最大的一个掣肘在于，对
作者：Kevin Hartnett 机器之心编译 参与：路、王淑婷 人工智能领域的先驱、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 认为 AI 深陷于概率关联的泥潭，而忽视了因果。Pearl 认为研究者应该研究因果（Cause and Effect），这可能是实现真正智能的机器的可能路径。 人工智能的能力很大一部分要归功于 Judea Pearl。上世纪 80 年代，他带头推动机器进行概率推理。而现在他是这个领域最尖锐的批评者之一。他在最新著作《The Book of Why：The New Science
人工智能给Judea Pearl（贝叶斯之父）带来诸多启发。在二十世纪八十年代，他领导的工作使机器能够以概率方式进行推理。现在他是该领域最敏锐的评论家之一。在他的最新著作“The Book of Why: The New Science of Cause and Effect”中，他认为人工智能的发展由于对智能真正含义不完全理解而受到阻碍。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
AI 科技评论按：如果要让机器人拥有人的学习能力，应该怎么做？伯克利 AI 研究院给出了一个很好的答案——元强化学习（meta-RL）。但这一次伯克利 AI 研究院不只是使用了元强化学习，还考虑POMDP、异步策略梯度等等知识体系，最终得到了一个高样本效率、高探索效率的新算法「PEARL」。这一成果不仅为解决 AI 的实际问题提供新的思考角度；同时也是实现在现实系统中规模化应用元强化学习的的第一步。伯克利 AI 研究院发布博文介绍了这一成果，AI 科技评论编译如下。
因果关系对于人类感知和理解世界，采取行动以及理解自己起着核心作用。大约二十年前，计算机科学家 Judea Pearl 通过发现和系统地研究「因果阶梯」（Ladder of Causation），在理解因果关系方面取得了突破，该框架着重说明了观察、做事和想象的独特作用。为了纪念这一具有里程碑意义的发现，人们将其命名为「Pearl 因果层次结构」（Pearl Causal Hierarchy，PCH）。
从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
AI 科技评论按：从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
来源商业新知网，原标题：让机器像人类一样学习？伯克利 AI 研究院提出新的元强化学习算法
装饰器模式是是对类进行增强的一种典型设计模式，它允许对于一个现有类进行增强的操作，对于喜欢使用继承的伙伴，这个模式非常贴切的展示的了对于继承的灵活用法。但是装饰器模式同样不是一个推崇使用的模式，因为他对于继承存在依赖性，从本文后续就可以了解到装饰类膨胀的问题，所以在设计代码结构的时候，装饰器模式并不是第一考虑。
加州大学伯克利分校的David Card、麻省理工学院的Joshua D. Angrist和斯坦福大学Guido W. Imbens，共同获得了今年的诺贝尔经济学奖。
作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 受到 Judea Pearl 近期采访的启发，Ferenc Huszár 发表博客，从观察和干预数据分布（对应监督学习和因果推理）的区别和联系出发，阐述了他对因果推理在机器学习中的意义的看法。他指出因果推理是深度学习的必要补充，而不是作为其对立面，必须在两者中取其一舍其一。 你可能已经看到了 Judea Pearl 的新书，以及在我的社交圈中广为流传的相关采访。在采访中，Pearl 将我们在机器学习中所做的大部分工作视为曲线拟合。虽然我认为这是夸大其词，但这
从去年到几年，AI倒闭潮早已开始慢慢的启动。 一眨眼间，由Master引领开启新一轮AI热的2017年也将走过，在这一年，我们见证了自动驾驶、智能音箱、AI芯片的火热，也看到了无人便利店等新兴产业的崛起…… 据《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）》中的数据显示，预计到2018年，全球人工智能市场规模将达到2700亿元，而中国人工智能市场规模预计到2019年将达到344亿元。 不可否认，从数据来看，人工智能的市场是巨大的，同时也意味着更大、更多的机遇，也就不难怪那么多的公司宁愿头破血流也要进入这个市场
Cyclic Nacklace Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2716 Accepted Submission(s): 1244 Problem Description CC always becomes very depressed at the end of this month, he has checked h
新智元报道 来源：Arxiv; Quanta Magazine等 编辑：闻菲，刘小芹 【新智元导读】DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph n
Neural networks for abstraction and reasoning:Towards broad generalization in machines用于抽象和推理的神经网络:机器的广义泛化
编者按：当看到这个标题我想会有很多人因为好奇阅读这篇文章，之所以选择本文，只是惊叹技术的力量和发展的超速度，在我们还没有心理准备的时候他就来到了我们身边，特别是在万众创新时代，我们身边的一切都发生了变化，连我们生理解决都可以和机器完成，就像前不久京东热卖的【社交自慰APP】一样，可以与有共同爱好的人一起分享互动快感信息。据说连刘强东都为其站台，一经推出就备受推崇，号称宅男宅女光棍神器。这就是未来，技术正在改变一切，没有做不到的，只有想不到的。 在机器人取代人类之前，我们先会和它们做爱。随着我对虚拟性爱这个
相信很多初学者都对JavaAPI中的IO包感到头大，其中的类非常多，看着看着就晕了，笔者也是一样。不过，若是了解了装饰者模式那再看IO包的设计就很清晰明了了。
Learning from What’s Right and Learning from What’s Wrong
财联社(上海，编辑 赵昊)讯，根据三星资产管理公司(Samsung Asset Management)的数据，截至1月19日，在韩国上市的元宇宙ETF共有8支，已吸引超过11亿美元资金流入，其中两支ETF来自于三星资产。
2022年下半年开始，从chatgpt的火爆出圈到今天各种好玩的模型、工具应用层出不穷，迭代更新速度更是日新月异，让普通用户也直观的感受到了AI技术的强大。
机器之心报道 机器之心编辑部 去年 Gary Marcus 和 Yoshua Bengio 就 AI 技术发展方向展开了一场现场辩论。今年，辩论升级，16 位学者从跨学科角度探讨 AI 未来。 去年，纽约大学心理学和神经科学教授 Gary Marcus 和深度学习先驱、2018 年图灵奖得主 Yoshua Bengio 就 AI 技术的发展方向展开了一场现场辩论。 今年，Gary Marcus 与 Montreal.AI 负责人 Vincent Boucher 举办了第二场辩论。这次辩论共有包括李飞飞、J
选自 arXiv 作者：Aleksander Molak 机器之心编译 编辑：陈萍 想要掌握因果关系，读哪些书最好？ 近年来，研究界和工业界对因果关系相关算法表现出了浓厚的兴趣。不过，初学者想要进入这一领域还面临诸多挑战，他们缺乏诸如对基本术语的了解等基础知识。 几十年来，关于因果关系的研究一直是分散的，它们被划分为多个子领域，从而导致一个不好的结果，即许多新手在进入这个领域时会感到「不知所措」和「困惑」。 书籍在传播知识方面担当了重要的角色，它们通俗易懂，可以让初学者更快、更好、更省时地入门因果科学领域
有没有想过你最喜欢的开源项目或者编程语言的名字是从哪里来的？ 从 a 到 z，让我们来了解科技术语背后的起源。
因果性可以用结构因果模型(SCM)来描述，该模型承载了有关兴趣变量及其机械关系的信息。对于大多数感兴趣的过程来说，底层的SCM将只是部分可见的，因此因果推理试图利用任何观察的信息。图神经网络(GNN)作为结构化输入的通用逼近器，为因果学习提供了一个可行的候选者，建议与SCM更紧密的集成。
到目前为止，我们已经覆盖了 Insert，这样我们可以将一些数据放入我们的数据库中，并且花了很多时间在 Select 上，该语句处理了从数据库检索数据所使用的各种广泛的使用模式。 在本节中，我们将涵盖 Update 和 Delete 构造，用于修改现有行以及删除现有行。 本节将从核心的角度讨论这些构造。
【新智元导读】人工智能领域最高荣誉图灵奖的获得者，贝叶斯之父 Judea Pearl 日前接受 Edge 的采访。他谈到自己发明贝叶斯理论的过程，谈到了当下火热的深度学习的几个局限，也说到了自己的研究兴趣：希望开发拥有自由意志的机器人。他认为，决策理论也许是创造出人类智慧的一个方式。 文章要点 20世纪80年代，当我们从基于规则的系统过渡到贝叶斯网络的时候，产生了一种新的思想。贝叶斯网络是一种概率推理系统。专家可以把自己对所在领域的专业知识输入其中。领域可以指疾病或者石油，这和专家系统的目标是一致的。 这
【导读】本文原本是为《基于信息理论的机器学习》教程中文注释后记准备的。但是上周我参加NIPS学术会议期间曾受《专知》邀请建议回来后写些会议感言。为简单将这感言与后记内容融合在一起。因为两件事情内容是相
David Salazar 发布了一系列博客介绍因果关系。在之前的文章中，他将因果关系定义为干预分布（interventional distribution），并介绍了两种识别因果关系的策略：后门准则和前门准则。然而，这些准则并不适用于所有因果关系。
编译来源：https://www.edge.org/conversation/judea_pearl-engines-of-evidence
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