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• 發布了文章 2023-01-11 17:45

  深度學習聚類的綜述

  

  作者：凱魯嘎吉來源：博客園這篇文章對現有的深度聚類算法進行全面綜述與總結?，F有的深度聚類算法大都由聚類損失與網絡損失兩部分構成，博客從兩個視角總結現有的深度聚類算法，即聚類模型與神經網絡模型。1.什么是深度聚類？經典聚類即數據通過各種表示學習技術以矢量化形式表示為特征。隨著數據變得越來越復雜和復雜，淺層（傳統）聚類方法已經無法處理高維數據類型。為了解決該問題

  深度學習

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• 發布了文章 2023-01-11 17:45

  李飛飛高徒盤點年度十大AI亮點：核聚變、ChatGPT、AlphaFold上榜

  

  來源：新智元編輯：Aeneas昕朋【導讀】2022年有哪些人工智能的突破？今天，李飛飛高徒JimFan盤點了年度十大AI亮點。人工智能的爆炸正在扭曲我們的時間感。你能相信StableDiffusion只有4個月大，而ChatGPT的出現還不到一個月嗎？打個形象的比喻，只要眨一下眼，你就會錯過一個全新的行業。2022年的AI領域，大規模的生成模型像雨后春筍一樣

  AI 人工智能

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• 發布了文章 2023-01-11 17:44

  “元宇宙”的支撐技術解析

  

  來源：萬物智能視界很多人覺得元宇宙就是一種科學技術，是科學技術的集合體。那么元宇宙具體是哪些技術的集合呢？在科學技術高速發展的背景之下，不同的技術類型有著不同的技術發展目標，更多地呈現出互為不同、互不通約、難以進行技術交流的狀態，而元宇宙的提出便致力于對這一眾科學技術進行通約與整合，統攝于一。如果我們把具體的某一項科學技術當做一個點或一條線、一個面，那么元宇

  人工智能 元宇宙

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• 發布了文章 2023-01-11 17:44

  百度研究院2023科技趨勢預測發布

  

  來源：百度AI1月5日，百度研究院發布2023年十大科技趨勢預測，今年上榜的十大科技趨勢涵蓋了大模型生態、數實融合、虛實共生、自動駕駛、機器人、科學計算、量子計算、隱私計算、科技倫理和科技可持續發展等領域，凸顯了技術底座不斷夯實、AI跨領域融合更加扎實、智能化創新更加務實，“技術向實”正在發生。百度首席技術官、百度研究院院長王海峰在序言中表示，驅動科技革命和

  AI 人工智能

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• 發布了文章 2023-01-11 17:44

  RISC-V 芯片有多安全？

  

  本文由半導體產業縱橫（ID:ICVIEWS）編譯自semiengineering開源本身并不能保證安全。當Meltdown和Spectre漏洞于2018年首次被發現時，它們預示著整個行業對處理器安全性的看法發生了轉變。正如IBMX-Force威脅情報指數在次年所說，“2018年迎來了硬件安全挑戰的新時代，迫使企業和安全社區重新思考他們處理硬件安全的方式。”R

  芯片 RISC

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• 發布了文章 2023-01-11 17:44

  人工智能300年！LSTM之父萬字長文：詳解現代AI和深度學習發展史

  

  來源：新智元編輯：昕朋好困導讀最近，LSTM之父JürgenSchmidhuber梳理了17世紀以來人工智能的歷史。在這篇萬字長文中，Schmidhuber為讀者提供了一個大事年表，其中包括神經網絡、深度學習、人工智能等領域的重要事件，以及那些為AI奠定基礎的科學家們?！溉斯ぶ悄堋挂辉~，首次在1956年達特茅斯會議上，由約翰麥卡錫等人正式提出。實用AI的提出

  人工智能 深度學習

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• 發布了文章 2023-01-04 20:41

  年終重磅盤點：2022計算機科學6大突破！破解量子加密、最快矩陣乘法等榜上有名

  

  來源：新智元編輯：Aeneas好困【導讀】2022年，計算機領域發生了哪些大事？QuantaMagazine的年終盤點來了。2022年，計算機領域發生很多劃時代的大事。在今年，計算機科學家學會了完美傳輸秘密，Transformer的進步神速，在AI的幫助下，數十年歷史的算法被大大改進……2022年計算機大事件現在，計算機科學家能解決的問題，范圍是越來越廣了，

  計算機 量子

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• 發布了文章 2023-01-04 20:41

  全球8大自動駕駛領域關鍵公司

  

  自動駕駛汽車有多種形式。無論是遵循固定路線的日常穿梭巴士系統，還是一輛在您坐下來放松時能完美倒車的汽車，自動駕駛汽車（眾所周知）已經出現。許多公司正在不懈努力，以確保完全自動駕駛成為每個人生活里的常態。雖然許多車輛具有緊急制動和自適應巡航控制等自動駕駛功能，但在道路上看到完全自動駕駛車輛是非常罕見的。英國計劃到2025年推出自動駕駛汽車，雖然美國沒有任何州有

  自動駕駛

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• 發布了文章 2023-01-04 19:37

  強化學習的基礎知識和6種基本算法解釋

  

  來源：DeepHubIMBA強化學習的基礎知識和概念簡介（無模型、在線學習、離線強化學習等）機器學習(ML)分為三個分支:監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習(SL)：關注在給定標記訓練數據的情況下獲得正確的輸出無監督學習(UL)：關注在沒有預先存在的標簽的情況下發現數據中的模式強化學習(RL)：關注智能體在環境中如何采取行動以最大化累積獎勵通俗地說，強

  機器學習

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• 發布了文章 2023-01-04 19:36

  2023年中國元宇宙市場十大洞察

  

  來源|IDC中國2022年中國元宇宙市場經歷了從風口浪尖到回歸理性的必然過程，在消費硬件、內容生態、基礎設施方面取得了一些階段性的進步。盡管對于元宇宙何時能夠到來難有定論，但技術壁壘突破、產業鏈條發展、消費者關注度提升已成為未來1-2年市場發展主旋律。對此，IDC總結并給出了2023年中國元宇宙市場的十大洞察，具體內容如下：END歡迎加入Imaginatio

  元宇宙

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