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  • 华人团队成功开发AI预测癌症患者适用药物,成果发表在Nature子刊上
    华人团队成功开发AI预测癌症患者适用药物,成果发表在Nature子刊上
    只需一个AI,9808名癌症患者对药物的临床反应,全能预测。而且结果和临床观察表现一致。这就是由纽约市立大学LeiXie团队带来的最新成果CODE-AE(context-awaredeconfoundingautoencoder)。它提出一种新型的上下文自编码模型,可以预测不同患者对药物的特异性反应。这将对新药开发和临床试验产生重大影响。要知道,传统模式下一种新药开发、试验、完全上市,中间需要近10年的时间,消耗的资金也空前庞大,动辄就是10亿美元。周期会如此之长,是因为新药在人体内的反应难以预
    人工智能 . 科技周边6322023-04-20 21:43:12
  • 物联网与机器学习:智能未来的合作之路
    物联网与机器学习:智能未来的合作之路
    物联网和机器学习携手迈向智能未来,了解这两种前沿工具的结合是企业运作方式学习过程的一部分。通过将大量数据转化为有用的洞察和决策工具,物联网机器学习已经改变了企业的运作方式。技术时代在不断发展,几乎每天都有突破出现。2023年物联网和机器学习的结合最近获得巨大普及的此类领域之一。这种创新的技术组合正在创造新的商业可能性,并将在重塑我们世界的未来方面发挥重要作用。在一个越来越受数据驱动的世界里,物联网机器学习为企业提供了一个新的令人兴奋的途径来利用大数据的力量,并在物联网和机器学习市场上获得竞争优势
    人工智能 . 科技周边8362023-04-20 21:01:06
  • 未来5年内:云计算的迅速普及和自动化的崛起
    未来5年内:云计算的迅速普及和自动化的崛起
    在新冠肺炎事件之后,世界各地的公司被迫迅速采用和适应新技术以求生存。疫情在全球范围内将自动化加速到前所未有的水平,永久地巩固了数字化转型作为各行业核心业务职能的地位。2023年,随着远程工作、电子商务、社交媒体和对数字主张的需求稳步增长,预计自动化系统的广泛迁移将会深化。再加上Z世代群体无与伦比的网络参与和不断扩大的数字民主,2023年将出现自动化应用方式的偏差。行业可能会将重点从紧急解决业务连续性和员工健康问题转向通过灵活和弹性的工具持续提供卓越的消费者体验。随着越来越多的组织能够更好地应对干
    人工智能 . 科技周边7532023-04-20 20:58:06
  • 如何使用scikit-learn为PyTorch模型进行超参数网格搜索?
    如何使用scikit-learn为PyTorch模型进行超参数网格搜索?
    scikit-learn是Python中最好的机器学习库,而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作,能否将它们的优点整合起来呢?在本文中,我们将介绍如何使用scikit-learn中的网格搜索功能来调整PyTorch深度学习模型的超参数:如何包装PyTorch模型以用于scikit-learn以及如何使用网格搜索如何网格搜索常见的神经网络参数,如学习率、Dropout、epochs、神经元数在自己的项目上定义自己的超参数调优实验如何在scikit-learn中使用PyTorch
    人工智能 . 科技周边10792023-04-20 20:13:06
  • IDC预测:全球人工智能市场将在2022年达到4500亿美元的价值
    IDC预测:全球人工智能市场将在2022年达到4500亿美元的价值
    根据国际数据公司(IDC)最新的全球人工智能半年度追踪报告,2021年,人工智能(AI)市场的全球收入,包括用于人工智能中心和非中心应用的软件、硬件和服务,总计3833亿美元,同比增长20.7%。IDC预计,到2022年,人工智能市场价值将达到近4500亿美元,并在未来五年的预测中保持年增长率在10%左右。IDC数据分析副总裁RasmusAndsbjerg表示:“在所有行业和职能部门,终端用户组织都在发现AI技术的好处,因为越来越强大的AI解决方案正在实现更好的决策和更高的生产率。”“现实是,人
    人工智能 . 科技周边8132023-04-20 19:34:07
  • 20年IT老司机分享如何利用ChatGPT创建领域知识
    20年IT老司机分享如何利用ChatGPT创建领域知识
    作者|崔皓​审校|重楼​摘要​一次革命性的技术升级,ChatGPT4.0的发布震动了整个AI行业。现在,不仅可以让计算机识别并回答日常的自然语言问题,ChatGPT还可以通过对行业数据建模,提供更准确的解决方案。本文将带您深入了解ChatGPT的架构原理及其发展前景,同时介绍如何使用ChatGPT的API训练行业数据。让我们一起探索这个崭新且极具前途的领域,开创一个新的AI时代。​ChatGPT4.0的发布​ChatGPT4.0已经正式发布了!这一版本的ChatGPT引入了跨越式革新,与之前的C
    人工智能 . 科技周边10552023-04-20 19:07:18
  • DeepMind新研究:transformer可以自我改进,无需人为干预
    DeepMind新研究:transformer可以自我改进,无需人为干预
    目前,Transformers已经成为序列建模的强大神经网络架构。预训练transformer的一个显著特性是它们有能力通过提示conditioning或上下文学习来适应下游任务。经过大型离线数据集上的预训练之后,大规模transformers已被证明可以高效地泛化到文本补全、语言理解和图像生成方面的下游任务。最近的工作表明,transformers还可以通过将离线强化学习(RL)视作顺序预测问题,进而从离线数据中学习策略。Chenetal.(2021)的工作表明,transform
    人工智能 . 科技周边6382023-04-20 19:07:07
  • "从GAN到ChatGPT:Lehigh大学详细揭示AI生成内容的发展历程"
    "从GAN到ChatGPT:Lehigh大学详细揭示AI生成内容的发展历程"
    ChatGPT和其他生成式AI(GAI)技术属于人工智能生成内容(AIGC)的范畴,它涉及通过AI模型创建数字内容,如图像、音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效和可访问,允许以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息,并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。近年来,大规模模型在AIGC中变得越来越重要,因为它们提供了更好的意图提取,从而改善了生成结果。随着数据和模型规模的增长,模型可以学习的分布变得更加全面和接近现实,从而产生更加真实和高质
    人工智能 . 科技周边4512023-04-20 17:55:08
  • 探讨自动驾驶轨迹预测技术的现状及发展趋势
    探讨自动驾驶轨迹预测技术的现状及发展趋势
    1何为轨迹预测自动驾驶中,轨迹预测一般位于感知模块的后端,规控的前端,为承上启下的模块。输入为感知模块提供的目标track的state信息、道路结构信息,综合考量高精地图信息、目标之间的交互信息,环境的语义信息及目标的意图信息,对感知到的各类目标做出意图预测(cutin/out、直行)以及未来一段时间的轨迹预测(0-5s不等)。如下图所示。ADAS系统需要对周围环境信息有一定认知能力,最基本的水平是要识别环境,再上一层则需要理解环境,而再上一层则需要对环境进行预测。在对目标进行预测后,规控便可根
    人工智能 . 科技周边10582023-04-20 15:58:09
  • 斯坦福HAI发布最新白皮书:美国在AI国家战略方面进展缓慢已达两年之久
    斯坦福HAI发布最新白皮书:美国在AI国家战略方面进展缓慢已达两年之久
    最近,斯坦福HAI研究所和斯坦福监管、评估和治理实验室联合发布了《美国人工智能战略三大支柱的实施挑战》白皮书,系统性地评估了美国在人工智能方面的进展情况。白皮书主要围绕着AI创新和可信AI的三大支柱:1.2020年《政府中的人工智能法案》;2.关于「人工智能领导能力」的行政命令;3.关于「政府中的人工智能」的行政命令。总体而言,这些行政命令和《政府中的人工智能法》对于确保美国的人工智能国家战略至关重要,简单来说就是「在未来十年对世界其他国家的竞争优势」。作者在200多个联邦机构中,全面检查了每项
    人工智能 . 科技周边6382023-04-20 15:55:09
  • 「AI杀人」预警引发学术界争议,LeCun直言:不如我家狗。
    「AI杀人」预警引发学术界争议,LeCun直言:不如我家狗。
    最近,ChatGPT的大火,让人看到第四次科技革命大门开启的迹象,但也有很多人开始担心,AI是否有消灭人类的风险。不是夸张,最近多位大佬,已经表达了这样的担忧。ChatGPT之父SamAltman、人工智能教父GeoffreyHinton、比尔盖茨、纽约大学教授GaryMarcus最近纷纷提醒我们:别太大意,AI真的可能会消灭人类。而Meta首席AI科学家LeCun画风却不太一样,他依然强调着LLM的种种缺陷,四处推荐自己的「世界模型」。Altman:AI可能摧毁社会,不要拟人化最近,ChatG
    人工智能 . 科技周边4792023-04-20 15:31:09
  • AI和ML:数据中心的新前沿创新和优化
    AI和ML:数据中心的新前沿创新和优化
    随着对数据处理和存储的需求持续激增,数据中心正在努力应对不断发展和扩展的挑战。平台、设备设计、拓扑结构、功率密度要求和冷却需求的不断变化都强调了对新结构设计的迫切需求。数据中心基础设施通常难以将当前和预计的IT负载与其关键基础设施保持一致,从而导致不匹配,威胁到它们满足不断升级的需求的能力。在此背景下,必须修改传统的数据中心方法。数据中心现在正在将人工智能(AI)和机器学习(ML)技术集成到其基础架构中,以保持竞争力。通过在传统数据中心架构中实施人工智能驱动层,企业可以创建自主数据中心,无需人工
    人工智能 . 科技周边5822023-04-20 15:16:06
  • 字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习
    字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习
    “数字化时代,问题可以定量评估,机器学习可以围绕目标做更智能、高效的优化。”4月18日,火山引擎发布自研DPU等系列云产品,并推出新版机器学习平台,支持企业客户更好地训练AI大模型。字节跳动副总裁杨震原以《抖音的机器学习实践》为主题,分享了他对机器学习的理解。杨震原认为,机器学习系统的核心竞争力,在于每次实验都能很快、很便宜。算法工程师能聚焦在自己的工作上,用很低成本不断去试错,这样才能实现业务的敏捷迭代和创新。他表示:“火山引擎机器学习平台是内外统一的,火山引擎客户和抖音用的是同样的平台。我希
    人工智能 . 科技周边4612023-04-20 15:07:06
  • 微软将ChatGPT集成到Azure OpenAI服务中,每1000个token定价0.002美元
    微软将ChatGPT集成到Azure OpenAI服务中,每1000个token定价0.002美元
    3月10日消息,美国当地时间周四,微软​宣布将聊天机器人ChatGPT集成到Azure​OpenAI服务中,开发者和企业现在将能够将ChatGPT模型集成到自己的云应用中,从而在更多应用和服务中引入对话式AI。AzureOpenAI服务是微软面向企业的服务,旨在让企业更方便地访问OpenAI的技术。企业将可以使用ChatGPT为自己的定制聊天机器人提供支持,以帮助处理客户查询、提供对话摘要、帮助自动撰写电子邮件等。微软透露,已经有1000多个品牌注册了AzureOpenAI服务。微软表示,Azu
    人工智能 . 科技周边7682023-04-20 14:55:06
  • 自动化是不够的:建筑需要人工智能驱动的智能
    自动化是不够的:建筑需要人工智能驱动的智能
    建筑物一直是物联网设备最狂热的用户之一。尤其是智能建筑,它使用连接的设备来测量从温度、照明、空气质量、噪音、振动、入住率和能源消耗等一切,而这只是冰山一角。建筑自动化规模越来越大,仅在美国就有超过600万栋商业建筑,估计部署了22亿台联网设备。2022年,全球建筑自动化系统市场将达到约800亿美元。这种类型的自动化依赖于大量的物联网设备。许多条件动作响应是自动的;如果检测到火灾,警报会自动触发,通常会发出语音指令,并通知消防部门。在物联网出现之前就是如此;现在火警通过互联网连接,其次通过蜂窝通信
    人工智能 . 科技周边5102023-04-20 14:34:14

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

学习途径

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