现金捕鱼网: AI科技大本营

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申博游戏网站直营网,2015年9月,仁和药业发布定增公告,拟募集39亿元资金。直到现在,沃尔沃汽车仍是众多想以安全吸引消费者的汽车厂商赶超的目标。1998年法国世界杯的开幕式和决赛场馆法兰西大球场,以及2010年南非世界杯部分场馆也都采用了施耐德电气的解决方案。想实现这一点,需要整个团队长期的坚持和专注。

这是在历时12个月、几经修改预案后,仁和药业的一次无奈之举,最终不得不终止定增计划。虽然KabyLake细节在官方发布之前已经泄漏出来,但是英特尔在今年8月才正式宣布KabyLake处理器,这些处理器适用于移动和低功耗电脑产品。提倡网络游戏经营单位在落实“网络游戏未成年人家长监护工程”基础上,设置未成年用户消费限额,限定未成年用户游戏时间,并采取技术措施屏蔽不适宜未成年用户的场景和功能等。  2013年,付强加入国广东方,成为国广东方实行“双轨制”改革后,引入的一批体制外人员之一。

四个最受欢迎的原因:1.从全网29家应用商店收录了超200万的应用和游戏。  11月18日,由云南省林业厅与中兴通讯共同打造的云南林业惠农云服务上线暨《云南省林木权证》颁证仪式在西双版纳州盛大启动。【PConline资讯】现在很多人交流都通过微信,但近日有以西安一所一本院校17岁的女大学生小云(化名),因轻信微信网友去游玩而遭受强暴引发网友广泛关注,据介绍,在11月29日收到一个陌生男子的微信加好友申请,没想太多就同意添加,并答应在12月3日到西安曲江一家公园游玩,但该男子胡编乱造理由,诱骗小云在柞水过夜,不顾小云反对,多次强奸小云。这款游戏我们上周已经玩过第一章节,剧情说的是女主MARISA为了调查好友ARAYA的事情而来到废弃的医院,所展开的一连串故事,跟着VR老司机一起来看这部VR恐怖游戏实况吧~直播平台直播地址开播时间:12月9日上午11:00附上前19期直播回放的链接:带你玩异常胸险的泰国恐怖游戏VR老司机带你灵车漂移!VR也玩子弹时间?主播教你当动作英雄主播教你如何用尖叫吓鬼主播公然直播I社黄油?教你如何泡萌萌哒女高中生万万没想到VR止晕神器竟然是它?据说这是下半年最令人期待的VR头盔VR开学季,教你如何调戏女同学打码女主播,展开像素大战恐怖七月女主播们齐探灵勇士过三关争夺VR运动赛冠军神秘女主播带神秘产品登场一言不合变忍者重温经典乐趣来人啊丧尸要吃掉你的女主播了化身超人女主播大战男主播女主播穿上制服解开实验室秘密女主播有点坏原来VR还可以这么玩

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9月推荐 | 精选机器学习文章Top10

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作者 | MyBridge

译者 | 王天宇

编辑 | Jane

出品 | AI科技大本营


【导读】我们从过去一个月近 1400 篇有关机器学习的文章中,精心挑选出了最热门的 10 篇(前 0.7%),希望能有助于大家的学习。


(此前发布过多篇收藏党喜欢的文章,也是来自Mybridge:① 9月推荐 | 从近1000篇Python文章中精选Top108月精选Python开源项目Top10? ③?精选机器学习开源项目Top10 ④?7月Python和机器学习最佳开源项目Top 10! ⑤?申博游戏网站直营网Python热文Top10,精选自1000篇文章? 干货 | 1400篇机器学习的文章中,这10篇是最棒的!



前言



本次推荐的系列文章涉及:游戏人工智能、机械手操纵、舞蹈、机器翻译新突破、行人计数器、神经网络内部数学原理、神经算术、TensorFlow、AlphaGo Zero 算法、Uber 客服系统。


1.游戏人工智能入门指南


该文章介绍了游戏人工智能中的常见概念,它们在开发过程中的作用,以及如何上手进行实际操作。作者通过一个简单的小游戏 Pong 展示了游戏开发中的人工智能,文中所用的代码示例大多为伪代码,所以没有特定的编程语言限制。内容大致分为以下几个方面:


  • 什么是游戏人工智能

  • 游戏人工智能中的约束

  • 基本决策与高级决策

  • 运动与导航

  • 制定计划

  • 学习与自适应

  • 知识表示

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阅读链接:

/www_gamedev_net/articles/programming/artificial-intelligence/the-total-beginners-guide-to-game-ai-r4942?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more


2.基于强化学习的灵巧操作:高效、高适应性、低耗


该文章介绍了如何通过深度强化学习来控制灵巧手的多种操作任务,这种方法使用了低耗硬件,运行更加高效,而且引入了示范和模拟来加速学习进程,有助于提高灵巧手的适应性。同时,在实际训练过程中还面临许多问题和挑战,如机械手容易迅速发烫、强化学习所需的反馈需要手动完成等问题。

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阅读链接:

/bair_berkeley_edu/blog/2018/08/31/dexterous-manip/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more


3. “跟我一起做” —— 动作迁移的实现方法


该论文介绍了一种实现动作迁移的方法,给定一个人跳舞的源视频,我们可以将舞蹈动作迁移到另一个动作不同的目标体上。该团队将其看作一个逐帧进行图对图迁移的问题,将动作检测作为源和目标之间的中间语言,学习了从动作图像到目标对象表现的映射,并最终生成视频。

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阅读链接:

/bair_berkeley_edu/blog/2018/08/31/dexterous-manip/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

论文链接:

/arxiv_org/abs/1808.07371

视频链接:

/www_youtube_com/watch?v=PCBTZh41Ris&feature=youtu.be


4.无监督机器翻译:面向多种语言,更快速,更精准


自动翻译功能对 Facebook 来说至关重要,因为用户要选择自己所需的语言进行沟通和交流。该团队在 2018 EMNLP 大会上介绍了有关无监督翻译的工作内容,将此前最先进的无监督方法进行了优化,在对许多小语种的翻译上取得了显著效果,同时为世界上大多数语言提供了更快速、准确的翻译。文章为读者展示了新方法的思路和原理,并给出了未来进一步优化的方向。

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阅读链接:

/code_fb_com/ai-research/unsupervised-machine-translation-a-novel-approach-to-provide-fast-accurate-translations-for-more-languages/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more


5.利用 OpenCV 建立行人计数器


基于 OpenCV 的行人计数器始终是 PyImageSearch 上的热门话题,该文章介绍了如何用 OpenCV 和 Python 建立行人计数器,即实时记录进入和离开一家门店的人数。文章内容包括以下几个部分:


  • 列出所需的 Python 库

  • 介绍项目的大致结构

  • 讲解物体检测算法的原理

  • 创建可追踪的对象

  • 基于 OpenCV 和 Python 创建计数器

  • 加载视频,进行测试

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阅读链接:

/www_pyimagesearch_com/2018/08/13/opencv-people-counter?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more


6.探索深度网络内部的数学原理


如今我们在深度学习过程中,只需直接引入一些库,编写数行代码,无需担心权重矩阵也不必决定使用哪些激活函数,但了解神经网络的内部原理有助于结构选择,参数调试和后续的优化。该文章为我们讲述了隐藏在神经网络内部的数学原理,分别从神经元、神经层、矢量化、激活函数、损失函数、后向传播算法几个方面进行了详细解读。

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阅读链接:

/towardsdatascience_com/https-medium-com-piotr-skalski92-deep-dive-into-deep-networks-math-17660bc376ba


7.神经算术逻辑单元


神经网络可以学习如何表征和操纵数字信息,但遇到训练过程中未见过的数据会表现不佳。该论文提出了一种由神经算术逻辑单元 (Neural Arithmetic Logic Units, NALU) 加强的神经网络,这种网络可以追踪时间,基于图像数量执行计算,将数字语言转化为数值标量,执行计算代码,并对图像中的物体进行计数。 ?? 640?wx_fmt=jpeg ?? ? ?

阅读链接:

/arxiv_org/abs/1808.00508?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more


8.关于 TensorFlow 你必须知道的9件事


该文章的作者是 Google 的首席决策工程师 Cassie Kozyrkov,她在文章中总结分享了关于 TensorFlow 的 9 个重要特性,如便捷的神经网络创建方式、适用于多种语言、专用的硬件设备、新型数据流等等。

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阅读链接:

/hackernoon_com/9-things-you-should-know-about-tensorflow-9cf0a05e4995


9.DeepMind 阿尔法狗 Zero 详解

这是一段介绍阿尔法狗 Zero 算法的视频,该算法是由 DeepMind 公司开发的,它通过自我训练打败了世界上最好的围棋职业选手。在训练过程中,阿尔法狗反复地与自己进行对战,在没有人类玩家策略输入的情况下,取得了越来越好的效果。这段视频还用代码和动画相结合的方式,展示了算法中用到的神经网络的内部组成。

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视频链接:

/www_youtube_com/watch?v=UzYeqAJ2bA8

代码链接:

/github_com/Zeta36/chess-alpha-zero


10.基于深度学习的升级版 Uber COTA 客服系统


今年年初,Uber 推出了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统,Uber 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题。COTA v1 系统对 Uber 来说只是一个开始,Uber 团队利用深度学习对该系统进行了进一步升级,提升了模型性能,提高了事件处理速度和用户满意度,COTA v2 系统诞生了。该文章为我们详细介绍了升级版 COTA 系统模型的内部原理,以及实际部署过程中遇到的困难。?

? ? ??640?wx_fmt=png阅读链接:/eng_uber_com/cota-v2/


原文链接:

/medium_mybridge_co/machine-learning-top-10-articles-for-the-past-month-v-sep-2018-ccd976f6544f


--【完】--


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