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---- 新智元报道 编辑：袁榭 时光 【新智元导读】虽然AI没有真正如同大型动物的智能，但用来保护智能动物可是利器。 按照当下从业者的说法，AI应用是环境保护领域的三大新兴技术之一。 从隐藏相机录像、卫星图像到录音，AI在处理这些环保大数据时极有助益。AI可以学习如何识别数千张热成像照片中哪些包含稀有物种；或在数小时的野外音频记录中找出动物的叫声。这些都大大减少了收集重要环保数据所需的体力劳动。 所以当下AI正在帮助保护座头鲸、考拉和雪豹等多种物种，支持科学家、研究人员和护林员从反偷猎巡逻到监测
随着全部32支参赛队的23人名单基本敲定，国际足联官方列出本届杯赛的11大数据，本届杯赛共有236人参加过世界杯，包括20位前冠军，最年轻及最年长的球队分别是加纳和阿根廷，所有球员的平均年龄为27岁零5个月等等。 236：总共有236名球员有参加世界杯的经历，其中西班牙为最，共有16人，乌拉圭及喀麦隆分别以15人及13人列在第2及第3位。时间跨度最大的是哥伦比亚门将蒙德拉贡，他出战过1994年世界杯，也成为继墨西哥的卡尔巴哈尔及马特乌斯之后，又一位第5次出战世界杯的球员。
机器之心报道 编辑：张倩 龙妈、雪诺都还算正常，但 DALL·E 2 生成的女野人耶哥蕊特一言难尽…… 用 DALL·E 2 以文生图是很多人最近的快乐源泉。这个神奇的模型由 OpenAI 在今年 4 月发布，前段时间，OpenAI 又宣布扩大了它的访问权限，未来几周，将有大约 100 万人可以访问该系统，并拥有所创建图像的全部使用权。 在 DALL·E 2 的众多试用者中，一位名叫 Jim Clyde Monge 的博主独树一帜。他热衷于用 DALL·E 2 生成经典奇幻小说中的各个人物，比如《哈利 ·
机器之心原创 作者：李泽南 AAAI 2018 大会已于 2 月 2 日在美国新奥尔良开幕。在此之前，大会获奖论文的结果已经放出，阿尔伯塔大学提交的论文《Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search》获得了 AAAI 2018 大会的杰出论文奖。该论文作者分别为博士生 Chenjun Xiao、梅劲骋与教授 Martin Müller。 Chenjun Xiao 硕士与博士阶段均就读于阿尔伯塔大学，师从 Martin Müller 教授。 梅劲骋本科毕业于华南理工大学，研
python爬虫爬取网络的信息，非常好用，我们要学会，拿来下载自己喜欢的图，放到服务器使劲爬，不用自己复制粘贴。
附带国内精确到市，国外的精确到省吧。 下载这里的：https://download.csdn.net/download/luolincsdn/10675557 有的下载都没用，想一想还是放出来比较好。 这是数据表：
来源：https://baike.baidu.com/item/%E9%98%BF%E8%BE%BE%C2%B7%E6%B4%9B%E8%8A%99%E8%8E%B1%E6%96%AF/1201094
近期在研究py的网络编程，编写爬虫也是顺利成章的，开始在纠结与用正则表达式来匹配，到后来发现了Beautifulsoup，用他可以非常完美的帮我完成了这些任务：
强化学习已经席卷了整个 AI 世界。从 AlphaGo 到 AlphaStar，由强化学习提供动力的 AI 智能体已经战胜了越来越多由人类主导的传统活动。通过在某一环境中对智能体行为进行优化以实现最大奖励是强化学习的关键，但是绝大多数强化学习方法需要对环境有完整的了解，而现实中这是难以实现的，基于样本的学习方法（例如蒙特卡洛）则可以解决这一痛点。本文以 21 点游戏为例，对蒙特卡洛方法进行了在强化学习中的应用进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Milan Janosov 编译 | Aileen、康璐、大力 导读：中欧大学的一位真爱权游的博士生用网络科学的算法预测了《权力的游戏》这部分分钟杀主角的神剧中下一个挂掉的会是谁。为了不剧透小编就不多说了，大家自己来看看他的预测和你的是否一致吧。刚追完最新一集GOT的小编还在各种震惊中，表示这个Flag我算是认了！（我什么也没说~） 新一季的《权力的游戏》终于开！播！了！ 和各位望眼欲穿的粉丝一样，我也无比好奇，黑脑洞的编剧在这一季又安排了哪些角色去领盒饭。所以我决
线上体育课,坐的我腰疼.眼看都快五一了,但是开学遥遥无期,但是也需要我交体育的大作业了.之前连续划水很多周,很多动作也记不得了,怎么办?是个问题,作为一位会使用锤子(工具)的靓仔,是不可能屈服的!
整个流程图分为 6 大模块，除了开始的“数据参数”模块，后 5 个模块都有相对应的函数。
开始上传后，“资源摄取”任务会出现在代码编辑器右侧的“任务”选项卡上。将鼠标悬停在任务管理器中的任务上会显示 ? 可用于检查上传状态的图标。要取消上传，请单击任务旁边的旋转图标。摄取完成后，资产将出现在您的用户文件夹中，并带有image 图标。
巴西阿雷格里港的两个女孩 Caroline 和 Kaká 启动了一个名为“靠加密货币生活”的项目，开启了一段只使用加密货币付款的挑战之旅。
奥博朗斯基公爵： 斯捷潘·阿尔卡季奇·奥勃朗斯基公爵（在社交场合他叫斯季瓦） 达里娅·亚历山德罗夫娜，小名多莉，公爵夫人 格里沙——小儿子 塔尼娅——大女儿，与安娜八岁的谢廖扎同年 马特维——仆人 马特廖娜·菲利莫诺夫娜——奶妈马特廖莎， 捷连季——车夫 阿尼奇金伯爵——斯季瓦的新任长官 瓦尔瓦拉，公爵小姐——斯捷潘的姑妈，多莉早就认识她，对她并不尊重。她知道公爵小姐瓦尔瓦拉整个一生都在富裕的亲戚家里当食客。斯季瓦说，她一生的整个目标就是要证明自己比卡捷琳娜·帕夫洛夫娜略胜一筹； 卡捷琳娜·帕夫洛夫娜——培养过安娜的姐姐 斯季瓦同事： 菲利普·伊万内奇·尼基京 米哈伊尔·斯坦尼斯拉维奇·格里涅维奇——温文尔雅 扎哈尔·尼基季奇——斯季瓦秘书
选自arXiv 作者：Kristopher De Asis等 机器之心编译 在 AAAI 2018 接收论文列表中，来自阿尔伯塔大学强化学习和人工智能实验室 Richard S. Sutton 等研究者的一篇论文提出一种新的多步动作价值算法 Q(σ)，该算法结合已有的时序差分算法，可带来更好性能。机器之心对此论文做了简要介绍，更多详细内容请查看原文。 时序差分（TD, Sutton, 1988）法是强化学习中的一个重要概念，结合了蒙特卡洛和动态规划法。TD 允许在缺少环境动态模型的情况下从原始经验中直接进行
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】加拿大阿尔伯塔大学著名增强学习大师 Richard S. Sutton 教授的经典教材《增强学习导论》（Rein
亚历克斯少年努内斯达席尔瓦，马修斯蒙塔尼尼简报， 赫苏斯帕斯夸尔梅纳-查尔科， 法布里西奥马丁斯洛佩斯
机器之心专栏 作者：李玉喜 AlphaGo 与世界第一的人类棋手柯洁的对弈比赛已经引起了全世界的广泛关注。不出意外，尽管柯洁表现出色，但 AlphaGo 仍然连续取得了两场胜利。明天柯洁还将与 AlphaGo 展开最后一场比赛，是否会出现意外惊喜，让我们拭目以待。最后的比赛之前，加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士、博士后李玉喜撰写了一篇解读 AlphaGo 背后的技术以及讨论我们应该如何应对这些技术的文章。李玉喜博士致力于深度学习、强化学习、机器学习、人工智能等前沿技术及其应用。曾任电子科技大学副教授；在美国
11月13日至14日，“2020世界旅游联盟·湘湖对话”活动在浙江省杭州市举办。开幕式上，文化和旅游部副部长张旭、浙江省政协副主席张泽熙、世界旅游联盟主席段强、西班牙驻华大使德斯卡亚等出席并致辞，联合国世界旅游组织秘书长祖拉布·波洛利卡什维利在线致辞。葡萄牙共和国旅游国务秘书芮塔·马奎斯、世界旅游及旅行业理事会总裁兼首席执行官格洛丽亚·格瓦拉在线发表主题演讲。 张旭表示，世界旅游联盟在这个特殊时期以线下和线上结合方式，集聚国际旅游业界精英，探讨世界旅游发展大计，对加强业界沟通交流、集中各方智慧力量、促
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法，它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同，贝叶斯统计充分利用先验信息，并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。
精彩回顾 2018新智元产业跃迁AI技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.douyu.c
是Google艺术与文化实验室的机器学习实验，旨在使我们与我们认识和喜爱的地方以及尚未探索的地方联系起来。这一系列由计算机生成的，超现实主义风格的梦境旅游共探索了三个标志性的地点：法国，意大利和西班牙。
Python中存在着很多算法，本篇要为大家介绍一种新的算法，蒙特卡洛算法。下面就这种算法带来简单的介绍和实例。
AI 科技评论按：一年前，Alphabet 旗下人工智能部门 DeepMind 发布 AlphaZero，称它可以自学国际象棋、日本将棋和中国围棋，并且项项都能击败世界冠军。而今天，经过同行评议，AlphaZero 一举登上《科学》杂志封面。
如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险。
风险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
《The Hedge Fund Journal》于近日公布了2021年版（第六版）明日对冲基金巨人50榜单，该榜单强调了投资经理策略的独特性，及具有良好的业绩和增长资产的潜力。提名来自《The Hedge Fund Journal》的读者网络，包括养老基金、家族理财室、捐赠基金和基金会、FOF、私人银行和财富管理公司等。
在强化学习问题中，我们可以用马尔可夫决策过程（MDP）和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s)，它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。
一提这些概念就言必称《终结者》、《机械姬》，哈尔9000，实际上是一种对大众的误导。
作者：陈之炎 本文约2000字，建议阅读10分钟本文介绍了蒙特卡洛算法。 蒙特卡洛算法（Monte Carlo algorithm）是一种基于随机采样的计算方法，其基本思想是通过生成随机样本，利用统计学原理来估计数学问题的解。它最初是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆（Stanislaw Ulam）和尤里·维加（Nicholas Metropolis）在20世纪40年代初开发的，用于模拟核反应堆中的中子传输问题。 蒙特卡洛算法的核心原理是利用随机数和概率统计方法来模拟问题，通过大量随机
总是写很长的复杂的文章，目前发现真的有点无法静心去弄了，感觉写代码的动力要比写文章强大的多，所以，往后的文章还是写的剪短一点吧。
大家好，我是Python进阶者。 是不是觉得很诧异？明明上周刚发布了这篇：分享一道用Python基础+蒙特卡洛算法实现排列组合的题目（附源码），今天又来一篇，名曰番外篇！其实今天是想给大家分享【🌑（这是月亮的背面）】大佬的解法，拍案叫绝！ 📷 前情回顾 前几天在才哥交流群里，有个叫【Rick Xiang】的粉丝在Python交流群里问了一道关于排列组合的问题，初步一看觉得很简单，实际上确实是有难度的。 题目是：一个列表中有随机15个数，没有重复值。从列表里面任意选5个数，如何选出来
圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。当所求解问题是某种事件出现的概率，或某随机变量期望值时，可以通过某种“试验”的方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。随机向单位正方形和圆结构抛洒大量点，对于每个点，可能在圆内或者圆外，当随机抛点数量达到一定程度，圆内点将构成圆的面积，全部抛点将构成矩形面积。圆内点数除以圆外
来源：专知本文为书籍推荐，建议阅读5分钟读完这本书，读者将对现代强化学习及其应用有一个全面、直观的了解。 本书介绍使用Python, PyTorch和TensorFlow来进行深度强化学习实战 https://www.barnesandnoble.com/w/practical-deep-reinforcement-learning-with-python-ivan-gridin/1141794632 关键特性 ●接触著名的RL技术，包括蒙特卡洛、深度Q -学习、策略梯度和角色关键。 使用TensorFl
面对全球云巨头的市场竞争，云基础架构提供商CenturyLink公司努力保持相关性，并将重新定位，将为那些需要获得公共云和私有云资源的企业IT部门提供服务。 如今，像亚马逊网络服务（AWS）和微软Azure这样的一些全球公共云提供商，正在以极快的速度对企业IT支出继续扩大自己的影响力，但大多数IT部门仍然依靠托管基础设施设施或在他们自己的数据中心处理自己的业务。这种双重性，使CenturyLink公司尝试创建一个包括私有云和公共云资源的平台，而这个平台可以管理其他供应商的公共云。否则，该公司有可能在云计算基
机器之心报道 参与：杜夏德、李泽南 第一战，AlphaGo 赢了！几乎不出人意料。 5 月 23 日，中国围棋协会和浙江省体育局携手谷歌联合主办的「中国乌镇·围棋峰会」正式开幕，直到 5 月 27
机器之心原创 参与：李泽南、杜夏德 今天下午 13:37，「中国乌镇·围棋峰会」人机大战的第二场比赛落下帷幕。在耗时 3 小时 7 分钟的比赛后，柯洁投子认负，AlphaGo 取得了胜利。 在 23 日的首轮比赛中，AlphaGo 以四分之一子的优势，击败了世界第一人类围棋手柯洁。赢得比赛后，这场人机大战引起了人们广泛的关注和讨论。DeepMind 也在赛后分析解读了 AlphaGo 背后的技术，表示当前版本 AlphaGo Master 的棋力，较与李世乭对弈的 AlphaGo 版本有三子提升，就连柯洁本
图像合成是指组合不同图像中的部分区域以合成一张新的图像，一个常见的用例是肖像图片的背景替换。为了获得高质量的合成图像，经常需要专业人员手动执行多个编辑步骤，例如图像分割、抠图、前景色彩去污，即使使用复杂的图像编辑工具，这些步骤也是非常耗时的。
世界旅游城市联合会相继 在巴拿马、多米尼加举行旅游会议 2019年4月5日，由世界旅游城市联合会与巴拿马城市政厅共同举办的拉丁美洲及加勒比旅游会议在巴拿马城举行并完美落幕。 此次大会腾讯文旅总经理舒展先生、腾讯文旅运营总监孙晖先生应邀出席，会议期间和巴拿马驻华大使弗朗西斯科·埃斯科，巴拿马城代市长瑞萨·班菲尔德等进行了深入交流，探讨了如何借助腾讯平台更好的吸引和服务中国游客，双方在互联网营销，智慧旅游公共服务等方面达成了合作共识。 巴拿马驻华大使弗朗西斯科.埃斯科和腾讯文旅总经理舒展 本次会议
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
Supervalu的数据被窃事件则再次表明，由于美国银行和零售商更新收费电脑终端的速度太慢，消费者的个人数据仍然面临着很大的被窃风险。目前，美国消费者的总持卡量已经超过10亿张，但其中只有不到5000
去年8月份，OpenAI Five 在DOTA2 全球顶级赛事 TI8（The International DOTA2 Championships）中与人类职业玩家打了两场，输了两场。
之前我们讨论过马尔可夫决策过程（MDP，参阅 https://goo.gl/wVotRL）以及寻找最优的动作-价值函数
David Silver 博士是 AlphaGo 的最主要研发人员。众所周知，AlphaGo 是第一个战胜人类顶级围棋高手的计算机围棋程序。AlphaGo 底层核心技术包括深度学习（deep learning）、强化学习（reinforcement learning），和蒙特卡洛搜索树（Monte Carlo tree search）。 在这门强化学习的课程中，Silver 博士从简介、马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes）、免模型预测（Model-free Predict
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。
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