2015年11月9日，Google将其人工智能引擎（AI）作为开源项目发布到互联网上，作为最重要的创新项目之一，这显示了计算机软件行业正在发生着的变革。 随着人工智能引擎TensorFlow的开放，Google能以多种方式为公司外的机器学习研究提供支持，这些研究成果同样也将反馈给Google。 同时Google的人工智能引擎也反映了当今计算机硬件行业的发展趋势。在Google内部，处理诸如图像识别、语音识别和语言翻译等任务时，TensorFlow依赖于GPU以及GPU集群。 与此同时，人工智能引擎TensorFlow将其中一些AI产品从数据中心移植到了智能手机上。通常，在使用手机端涉及深度学习相关的App时，不回传信息到数据中心是无法运行的。所有的AI都部署在服务器端。 如今，Google的AI引擎不仅运行在服务器的CPU和GPU上，还运行在常规的智能手机芯片上。而且据Google工程师称，他们开发的TensorFlow引擎能让工程师们轻而易举地迁移到其它硬件平台上。
AI2将其基于人工智能的搜索引擎Semantic Scholar扩展到了神经科学领域。此功能的推出意味着AI2向其长期愿景迈出了新的一步：让人类和机器携手推进科学发展并拯救生命。 Semantic Scholar并不是现有的唯一一个基于人工智能的搜索引擎。 其他公司和学术机构也在开发以人工智能为导向的软件，以便更深入地研究网络上发现的内容。 例如，位于德国萨尔布吕肯的马克斯普朗克信息学研究所（Max Planck Institute for Informatics）正在开发一款名为DeepLife的引擎，该引擎专为健康和生命科学领域设计。 Etzioni说道：“在20年内，人工智能将能实现阅读，而更重要的是能够理解科学文本”。
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RocksDB 简介 RocksDB 是由 Facebook 基于 LevelDB 开发的一款提供键值存储与读写功能的 LSM-tree 架构引擎。 LSM-tree 引擎由于将用户的随机修改（插入）转化为了对 WAL 文件的顺序写，因此具有比 B 树类存储引擎更高的写吞吐。 TiKV 架构 TiKV 的系统架构如下图所示： RocksDB 作为 TiKV 的核心存储引擎，用于存储 Raft 日志以及用户数据。 RocksDB 的空间占用 多版本：RocksDB 作为一个 LSM-tree 结构的键值存储引擎，MemTable 中的数据会首先被刷到 L0。
上周是聊天机器人驱动的搜索引擎应该到来的一周。最重要的想法是，这些人工智能机器人将通过生成对我们问题的闲聊答案来颠覆我们搜索网络的体验，而不是像现在的搜索那样只返回链接列表。 在微软让人们使用其新的 ChatGPT 驱动的 Bing 搜索引擎四处闲逛大约两秒钟后，人们开始发现它以不正确或荒谬的答案回答了一些问题，例如阴谋 论。 然而，直到现在，该公司一直不愿意将自己的 AI 聊天机器人技术整合到其标志性搜索引擎中，专门研究在线搜索的华盛顿大学教授 Chirag Shah 说 。 Big Tech 最近的失误并不意味着人工智能搜索是一个失败的原因。 谷歌和微软试图让他们的人工智能生成的搜索摘要更准确的一种方法是提供引用。 人工智能创业公司 Hugging Face 的研究员和伦理学家玛格丽特米切尔说，链接到资源可以让用户更好地了解搜索引擎从哪里获取信息，她曾经是谷歌人工智能伦理团队的共同负责人。
1.苹果收购人工智能公司Emotient：解读面部表情 ? 苹果公司已经收购了创业公司Emotient，后者可利用人工智能技术(AI)对人们的面部表情进行分析以解读其情绪。 王海峰，博士，总负责百度搜索引擎技术及产品，负责团购、商业产品、商业运营平台等产品的技术，还负责互联网数据挖掘、知识图谱、自然语言处理、机器翻译、机器学习、推荐及个性化等技术。 他在一篇博文中写道：“人工智能战争最有可能发生在2040-2050年间。那时候，机器人的数量会和人类差不多或者更多，而且可能会有足够聪明的机器人，要求获得自己的生存空间。”
其初衷是希望将人工智能的发展带入一个更为安全、可控的方向。随着人工智能技术的快速发展，人们逐渐开始担忧，因为这种技术会对人类社会产生巨大的影响，特别是在一些关键领域，如医疗和能源等。 为了避免可能的风险和问题，OpenAI致力于推进人工智能的发展，探索安全性更高的人工智能应用，并在人工智能发展过程中建立更完善的监管制度和标准。 这个目标使OpenAI成为了全球范围内最受瞩目的人工智能科研机构之一。 在2019年，百度推出了深度学习模型文心大模型，它是一个中文文本生成和理解模型，被誉为“文本和知识的智能服务引擎”。 ChatGPT也同样具有高性能，其深度分析文本并生成相应反馈的能力几乎让人们将其看作谷歌一样的搜索引擎。此外，ChatGPT的生成内容能力也显示了其强大的性能。
现代JavaScript引擎都有哪些特征呢？跟以前的JavaScript引擎有怎样的差别，为什么变快了那么多？ JavaScript引擎历史早期JavaScript引擎的实现普遍跟同时代的其它脚本语言一样，比较“偷懒”。 也没啥别的主流JavaScript引擎用过引用计数方式来实现自动内存管理的。这点别被忽悠了。在叫得出名字的JavaScript引擎里只有quad-wheel（没听说过么？ 不常见的JavaScript引擎上面的JavaScript引擎都是常见IronJSIronJS原本完全使用F#实现，后来改为只用F#来实现parser，而用C#来实现runtime部分。 (0):JavaScript引擎群雄演义—起底JavaScript引擎》,请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/webfront/browser/webkit/2020
目录 一、流程定义 二、查询流程定义 三、ID与版本 四、挂起流程定义 五、流程实例 六、执行 七、活动实例 八、任务与任务定义 ---- 本部分说明了流程引擎的概念 一、流程定义 流程定义定义了流程的结构 Camunda BPM使用BPMN2.0作为主要的建模语言，可以将BPMN 2.0XML格式部署到流程引擎中。 流程引擎负责创建流程实例并管理状态。 六、执行 流程引擎在流程实例内部创建两个并发执行。 部署流程后，流程引擎会为流程中的每个活动创建任务定义，这将在运行时创建任务。
简单来说，那就像是教搜索引擎根据数字来画画，而不是教他让它自己成为一个伟大的艺术家。 我毫不犹豫地去与那个进行类比，因为它暗示着现在的 Google 搜索引擎不是非常智能。 并且许多参与其中的杰出人士表示： Google 的搜索引擎是一个每天被百万人使用的、可靠的、惊人的资源。但是一个引入机器学习算法的搜索引擎可能会更加智能。 搜索引擎新变化：RankBrain 随着Giannandrea接管 Google 搜索引擎部门，许多人可能将把 Google 的这一举动作为机器学习革命是现在搜索引擎未来的信号。 另外， Google 有 一整块区域是关于人工智能和机器学习论文的，微软也一样。 本文参考 1、Google 用机器学习驱动搜索引擎 http://marketingland.com/google-machines-running-the-search-162564 1、谷歌人工智能算法
引言 上一篇文章中，我们介绍了规则引擎的基本算法与使用： 规则引擎从入门到实践 我们看到，规则引擎的基础算法 Rete 算法其实是基于有向无环图的一种算法。 用规则引擎简化流程 3.1 问题复杂的原因 为什么一个看似简单的文章发布系统的例子实现起来却是如此复杂呢？ 原因在于我们划分整个流程各步骤的粒度过粗，导致新的逻辑加入时难以应对。 只要有一个流程编排引擎，让他去处理流程各节点之间的依赖问题，就可以让我们仅仅将目光集中于业务，而不用去为缓存、加锁、判断等逻辑操心了。 machineMonitorResult) { this.machineMonitorResult = machineMonitorResult; } } 3.3.2 编写规则引擎文件 说明 我们看到，在我们的模拟文章发布流程中，我们将复杂、多分支、存在竞争条件的文章发布流程通过规则引擎模拟实现的任务编排引擎成功变成了串行执行，没有竞争条件存在的简单流程。
文|魏启扬 来源|智能相对论（ID：aixdlun） 近日，波士顿咨询公司（BCG）发布了一份名为《产业智能化——中国特色AI平台模式》的报告，其中提到，人工智能技术作为建设现代经济体系的新引擎，已经成为改善民生的新途径 透过这份报告，我们不禁思考：这场新的技术变革中，两家搜索引擎巨头为什么能率先跑出？百度和谷歌的AI平台模式有何差异？中国实体经济对于AI平台的生态管理、技术能力又有什么要求？ ? 之所以能够全面布局人工智能领域，和搜索引擎起家的百度和谷歌都不缺海量数据基础有关。 另外，搜索引擎的业务竞争还让百度和谷歌在计算机及信息技术革命时代就已具备强大的数据分析能力，这项能力在人工智能时代进化为百度和谷歌的竞争优势，即体现在算法层面。 毫无疑问，这都是搜索巨头擅长的方面，因此，“人工智能从搜索引擎上长出来”这种说法并不过分。
现今人工智能加上 GPU 的许多突破，让 NVIDIA 终于能克服自动驾驶车面临的各种艰巨挑战。 NVIDIA 的 GPU 在深度学习与超级运算演进方面，扮演关键要角。 DRIVE PX 2 人工智能引擎 另外， DRIVE PX 2 能处理 12 个视讯摄影机、光达、雷达、以及超音波传感器的输入资料，加以融合后而得以精确地侦测物件、识别并确定车子相对于周围的所在位置再推算出安全行车的最佳路径 去年夏天推出第一代 DRIVE PX 以来，已有超过 50 个车厂、供应商、开发者、以及研究机构采纳 NVIDIA 人工智能平台来研发自动驾驶车，其效能表现、功能与易开发性备受推崇。
引言：前几天，有新闻报道在查举不良图片方面，Facebook 的人工智能战胜了人工。 今天，这家公司人工智能研究团队与应用机器学习团队合作，推出了一款文本理解引擎 DeepText ，试图让它理解用户贴出的每篇文章。媒体预测，这款人工智能引擎将会深刻变革公司核心产品体验。 对于Facebook 用户来说，这意味着，他们可以更加容易地找到埋藏在那些数以万亿计博文中的有用信息，这就像去年谷歌开始使用人工智能，试图真正理解用户查询，将真正相关的信息呈现在搜索结果中。 DeepText是一款基于深度学习的文本理解引擎，每秒能理解几千篇博文内容，语言种类多达20多种，准确度近似人类水平。 下一步 我们不会停止改进 DeepText 的脚步，我们也在与 Facebook 的人工智能研究小组合作，探索它的应用。以下是一些例子。
物理引擎: motor2 基于Box2d的AS3(Player 10)刚体引擎 作者主页：http://lab.polygonal.de/motor_physics/ APE 最简单 http://
表单引擎，也可以称为表单流程，流程表单和工作流表单，是基于Web界面上可视化编辑的表单设计系统。它可以设置数据库的字段和属性，并设置模块的配置。 表单引擎的好处 与传统的开发方法相比，每个系统都是通过编写代码来实现的，例如行政管理，人力资源，资产管理，采购批准和其他信息管理系统。 表单引擎可以帮助公司摆脱哪些“困扰”？ 1.技术人员在有详细需求文档的情况下，通过表单引擎可快速实现表单功能。 2.轻松维护系统。 3.提高工作效率。 使用表单引擎系统快速定义其他系统，例如：行政管理，客户关系，采购管理，请假表单，人事档案等。 JNPF JNPF工作流表单引擎，是基于Vue和Springboot而开发的零代码流程表单引擎。 JNPF以流程引擎和表单引擎为核心，支持拖拽式快速搭建流程表单，配置属于企业自己的流程审批工作流，并对每个流程节点的权限进行单独的权限配置。
一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL，提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。 二、行业情况调研公司业务特点引擎使用阿里查询场景丰富、规模大、服务内部也对外提供云服务自研OLAP引擎为主、基于MPP架构和自研存储系统支持需求闭源。 阿里云商业化典型系统：AnalyticDB/hologres，团队100+百度查询场景丰富自研引擎、通过开源联合社区满足公司内部需求。 典型系统：Doris腾讯查询场景丰富、大业务线有自己的OLAP团队；开源和自研OLAP都有不同业务线采用、典型系统：Clickhouse、PivotEngine（广点通自研OLAP引擎）头条查询场景集中 、大宽表为主、数据量大基于开源系统二次开发主打灵活查询，团队20+，典型系统：clickhouse滴滴查询场景多样基于开源系统不同场景选用不同引擎，典型系统：kylin/druid/clickhouse
近日，DAX 引擎之父 Jeffrey Wang 受采访，被问及很多关于 DAX 引擎细节的地方。 那么， Power BI 是一个内置 DAX 分析引擎且为业务分析师定制作为动机，永不会妥协到 SQL 或传统商业智能中的工具。 这个战略太清晰了。
DokuWiki 是一个使用，用途多样的开源 Wiki 软件，并且不需要数据库。它因简洁易读的语法受到用户的喜爱。而容易维护、备份和整合则使它成为管理员的最爱。...
同时继承了BOX2D物理引擎，因此能实现一些较为复杂的物理效果。 如果游戏中使用物理引擎，则优先考虑使用该引擎。 缺点：没有官网文档，网上文档教程少，学习难度大。但是网上可收集到较多源码。 OpenGL ES技术开发的Android游戏引擎，支持Android平台下的2D游戏开发，物理引擎采用Box2D实现。 另，3D引擎比较推荐unity3D，优点是成熟的开发引擎，有自己独立的开发客户端，采用脚本式开发而非编码式开发，并且unity经过这几年的发展，已经可以和Unreal、Cry这种国际顶级引擎效果相媲美， 虽然roken可以算是开源引擎里面最棒的，但是因为没有作者的更新，且引擎还存在一些小BUG没有解决。所以现在使用roken的也越来越少了。
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