【摘 要】
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＜正＞人工智能是不是新一代的炼金术?也就是说,控制着我们大部分生活——从网络搜索到社交媒体推送——的强大算法是不是现代版的点石成金术?进一步的问题是,那是不是件坏事?根据著名人工智能研究者阿里·拉希米（Ali Rahimi）及其他人的说法,现今流行的神经网络和深度学习技术是建立在众多花招之上,再添加大量乐观主义,而不是系统分析。按照这个讲法,现代工程师汇编代码时怀着一厢情愿的念头和误解,恰似古代的
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＜正＞人工智能是不是新一代的炼金术?也就是说,控制着我们大部分生活——从网络搜索到社交媒体推送——的强大算法是不是现代版的点石成金术?进一步的问题是,那是不是件坏事?根据著名人工智能研究者阿里·拉希米（Ali Rahimi）及其他人的说法,现今流行的神经网络和深度学习技术是建立在众多花招之上,再添加大量乐观主义,而不是系统分析。按照这个讲法,现代工程师汇编代码时怀着一厢情愿的念头和误解,恰似古代的炼金术士混合魔力药水时的内心所想。
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事件同指消解任务旨在判断多个事件实例是否指向现实世界中同一个具体事件,并将指向同一个事件的事件实例链接成同指链。根据事件实例的来源,事件同指消解可分为文档级任务和跨文档任务。本文从中文、英文和跨语言三方面展开文档级事件同指消解任务的研究,主要内容有:（一）基于结构化表示的事件同指消解方法针对事件句表述复杂存在一词多义、多种指代现象,本文提出了基于结构化表示的事件同指消解方法。首先,通过事件五元组构
随着云计算、物联网和5G等技术的发展,边缘设备的数量迅速增加。各种边缘设备产生了大量数据,人们希望这些数据可以在边缘端直接处理。同时,边缘计算产生的一系列数据需要与用户进行实时交互,而最直观的数据交互形式就是图形显示。对于边缘设备,通常来说是资源有限,并且对功耗十分敏感。因此,研究有限资源系统中图形显示的实现对边缘计算来说具有重大意义。本文基于嵌入式图形显示系统课题背景、研究意义与国内外研究现状,
目的 探讨早发型子痫前期（early onset pre-eclampsia, EOSP）患者血清内皮细胞特异性分子-1（endothelial cell specific molecule-1,ESM1）及低密度脂蛋白受体相关蛋白-1（low-density lipoprotein receptor-related protein-1,LRP1）水平及与病情严重程度的相关性。方法 选取2019年
随着信息获取技术的发展,各领域的数据呈现高维化。高维数据的出现意味着我们可以获取更多有价值的信息,同时也意味着我们在处理数据和挖掘信息时会遇到更多的挑战。比如,高维数据的稀疏性会使得模型的训练以及参数的估计更加困难,会导致“维度灾难”问题。另外,随着数据维数的增长,特征的冗余度和无关性也会随之增长,这将不仅增加算法的时间复杂度,而且可能会降低算法的性能。研究人员采用降维技术将高维数据映射到低维空间
信息时代的发展为人们带来极大便利的同时也时刻在产生着海量的数据,这些数据中又以图像和视频数据最为直观。大规模图像数据有利于深度神经网络的训练与学习,但也为图像检索任务提出了更大的挑战。哈希技术凭借快速高效的特点,在保证检索精度的同时可以加快图像检索速度。将深度学习与哈希技术相结合的深度哈希方法能够进一步提升图像检索系统的性能,因而成为了研究热点。本文针对现有深度哈希检索算法中存在的问题进行了分析与
在控制技术、传感器技术、信息技术不断升级的时代,工业基础设施建设消费市场对工程机械的性能要求不断提升。装载机以其操作简单、工作效率高、人工作业强度低以及逐渐智能化等优势,占据了大部分工程机械市场份额。因技术限制,传统的装载机已经无法满足人们日益增长的智能化需求。因此,通过优化装载机的控制系统使装载机完成更多智能化操作成为大势所趋。装载机逐渐智能化的转变,在一定程度上满足了消费者对性能的需求,但同时
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火灾,作为最经常、最普遍地灾害之一,严重威胁着公众的安全和社会的发展。而尽早在火灾初期发现火情,提醒人们采取措施灭火或进行疏散,是降低火灾造成经济财产损失和人员伤亡的重要途径。而传统火灾探测系统存在布设成本大,难维护,易误报等问题。而且探测系统给出的火灾信息过少,被困人员仅能知道火灾发生,无法获取其他对疏散有帮助的关键信息,如火灾的严重程度、分布、发展趋势等。这往往使得被困人员在进行疏散时准备不足
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