四大行发布半年报,智能风控、区块链成“官方标配”
四大行上半年财报出炉。
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马斯克:学术界许多人都过于看重想法,忽略了实践。
Opacus的目标是保护每个训练样本的私密性,同时限制对最终模型准确性的影响。
最新的PyTorch Lightning发行版本包括了更好的数据解耦、更短的日志记录语法和大量bug修复的最终API。
这些清单将帮助你灵活地探索数据科学的职业道路,找到穿越数据科学迷宫的方法。
当前,类脑计算研究开始从探索转向突破。
一个企业如果率先掌握通用目的技术,往往就能够获得碾压式的竞争优势。
“快速暴露通知”功能将作为iOS更新的一部分,并于本月晚些时候面向Android用户推出。
商用清洁机器人领域融资新动向。
国内人工智能企业逆风战AI。
我们将从基本的目标跟踪开始,然后讨论什么是计算机视觉的自我监督学习。
手把手教你自主DIY导航机器人。
实现下一代机器人学习的技术革新,需要应用新的算法、从自然体系中获取灵感,并灵活使用多项机器学习技术。
在讨论中,贾扬清认为:没有算法工程师这个角色,只有两个角色,一个是算法的研究人员,一个是应用的工程师,而“调参侠”没有市场。
“高尚的人有高尚的灵魂,成功的人总走一条坚持不懈的路。”
170万篇arXiv论文集成为一个格式机器可读的数据库,并将该数据库托管到了Kaggle上供用户免费使用。数据库包括论文标题、作者、类别、摘要、全文pdf
近几年,联邦学习技术带来了非常好的潜在商业落地场景与创业机会,创新工场AI研究院也花了许多精力去探究与联邦学习有关的商业落地以及现有的科研发展情况。
资源整合梳理、集中优势兵力,是 OPPO 必须要做的。
在数据隐私日益得到重视的当下,联邦学习具有非常大的现实意义。但在联邦学习的商业落地过程中,除了数据隐私的考虑之外,为联邦学习的参与者提供充足的经济激励也是必不可
多头自注意力开销很大,序列长度的O(n²)复杂度意味着不太可能让经典的Transformer模型处理超长文本序列。这篇文章重点介绍在大规模下更有前景的解决办法。
对于银行来说,数字化转型背后有着业务增长和降本增效上的强烈诉求。传统的小微零售业务主要靠着业务人员的地面推广,成本较高,由于人均产能有限,导致银行增长空间可以很
日益紧张的中美关系早在 5 月就开始影响到了留学生群体。
是时候重视数据的价值了。
人人皆可打“飞的”的时代终将到来。
智能语音商战,远没有结束。
一场圈天竞赛已经悄然开启。
在百度,不怕错误的想法,害怕的是没有想法。
有需要购机的学生朋友,可以多加关注。
雷锋网早报
成立Scale AI时,亚历山大·王(Alexandr Wang )仅有19岁