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IEEE Fellow黃建偉：「網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟、群體智能」跨界融合，智慧城市的新風(fēng)暴

對話清華黃民烈：借用自動駕駛分級定義AI對話系統(tǒng)，元宇宙虛擬伴侶或位于L5

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人工智能開發(fā)者

1.2毫秒！英偉達(dá)TensorRT 8運行BERT-Large推理創(chuàng)紀(jì)錄

對話式AI的福音。

吳優(yōu)
07月21日 15:41

英偉達(dá)TensorRT
人工智能開發(fā)者

玄點智能——世界人工智能創(chuàng)新大賽跑出的一匹黑馬

構(gòu)建大規(guī)模AI自動化流水線、讓企業(yè) “AI”上AI，這是玄點智能的團隊一直秉持的愿景。

青暮
07月20日 16:25

人工智能 waic
人工智能開發(fā)者

曠視天元背后的追風(fēng)少年

祝賀天元開源一周年！

陳彩嫻
03月26日 11:52

深度學(xué)習(xí)框架開源
人工智能開發(fā)者

刷arxiv有哪些技巧？5個問題快速理解機器學(xué)習(xí)論文

怎么看arxiv才能不錯過機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)秀論文呢？

AI研習(xí)社-譯站
02月03日 15:37

論文 arxiv
人工智能開發(fā)者

圖解 | NumPy可視化指南

本文受 JayAlammar 的文章“ A Visual Intro to NumPy”的啟發(fā)，并對其做了更詳細(xì)豐富的介紹。

AI研習(xí)社-譯站
01月28日 14:20

numpy庫
人工智能開發(fā)者

關(guān)于 A*、Dijkstra、BFS 尋路算法的可視化解釋

A*、Dijkstra、BFS 是3種非常經(jīng)典的尋路算法，本文將詳細(xì)展示可視化它們的探索過程。

AI研習(xí)社-譯站
01月27日 16:20

尋路算法
人工智能開發(fā)者

PyTorch 指南：17個技巧讓你的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練變得飛快！

在本文中，我會介紹一些改動最小、影響最大的在pytorch中加速深度學(xué)習(xí)模型的方法。

AI研習(xí)社-譯站
01月26日 11:27

PyTorch
人工智能開發(fā)者

準(zhǔn)備好了嗎？GNN 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2021 年的5大應(yīng)用熱點

這個領(lǐng)域終于守得云開見月明。

AI研習(xí)社-譯站
01月25日 16:15

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)計算機視覺
人工智能開發(fā)者

準(zhǔn)備開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)？有人幫你選出了 top 8 優(yōu)質(zhì)課程：CS229、 Stat 451……

在您開始深度學(xué)習(xí)之前，強烈建議您學(xué)習(xí)一些入門機器學(xué)習(xí)課程，以掌握聚類，回歸，評估指標(biāo)等基本概念。

AI研習(xí)社-譯站
01月22日 11:21

機器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

人工智能和機器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別，你真的清楚嗎?

ML是我們期望實現(xiàn)人工智能的方法之一。

AI研習(xí)社-譯站
01月21日 15:07

人工智能機器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

讓審稿人更感興趣的論文標(biāo)題和摘要如何撰寫？簡潔、精確、周密是關(guān)鍵

“標(biāo)題”和“摘要”是論文給人的“第一印象” 。

AI研習(xí)社-譯站
01月20日 10:35

論文
人工智能開發(fā)者

通過機器學(xué)習(xí)識別“迪士尼在逃公主”，程序員寵女的正確打開方式！

我借用的我女兒所有迪士尼的公主人偶來建立了一個機器學(xué)習(xí)模型。

AI研習(xí)社-譯站
01月18日 16:39

圖像識別
人工智能開發(fā)者

「新奇」假設(shè)！Adam 或許不是最佳的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化器

和我平時的帖子不同，我寫的東西完全有可能是錯的。

AI研習(xí)社-譯站
01月15日 11:42

深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

如何選擇你的研究生院？斬獲CMU、斯坦福大學(xué)等名校博士offer的大神分享

基于這所有四種決策角度的決定會比你從單一角度的選擇好得多，這四種決策是：事業(yè)視角，身份視角，穩(wěn)定性視角和變動性視角。

AI研習(xí)社-譯站
01月12日 18:24

自然語言處理
人工智能開發(fā)者

探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下限，MNIST-1D數(shù)據(jù)集邁出了第一步

為了探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模有多大的極限，我們可能首先需要探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模到底有多小的極限。

AI研習(xí)社-譯站
01月12日 14:22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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