1.pip install cmake 2.pip install boost 3.pip install dlib 4.pip install face_recognition…

[论文标题]Exponential Stochastic Cellular Automata for Massively Parallel Inference     (19th-ICAIS,PMLR) (Proceedings of the 19th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR 51:966-975, 2016.) [论文作者]Manzil Zaheer, Michael Wi…

人社厅发[2019]48号 各省.自治区.直辖市及新疆生产建设兵团人力资源社会保障厅(局).市场监管局.统计局,国务院各部门.各直属机构.各中央企业.有关社会组织人事劳动保障工作机构,中央军委政治工作部兵员和文职人员局: 根据<中华人民共和国劳动法>有关规定,为贯彻落实<国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见>提出的“紧跟新技术.新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,加快构建与国际接轨.符合我国国情的现代职业分类体系,我们面向社会公开征集新职业信息…

前言 “无AI,不未来”,绝对不是一句豪情壮语,AI早已进入到了我们生活当中.去年Google发布的Android Pie系统在AI功能方面就做了重大革新,本文就对Google在新系统中引入的AI功能进行一些整理. 一.高通的SNPE SDK支持 SNPE SDK即 Snapdragon Neural Processing Engine SDK,它是美国高通公司出品的神经网络处理引擎(SNPE),可运行于搭载了高通Zeroth机器智能平台的820芯片处理器,开发者可以在SNPE上搭建自己的深度学…

[论文标题] Computing Machinery and Intelligence (1950) [论文作者] A. M. Turing (Alan Mathison Turing) [论文链接] Paper  or PaperBDY(29-pages  //  both Single column) 1. 模仿游戏——图灵测试 从“机器能思考吗?” 说起, 2. 新问题的批判 3. 游戏中涉及的机器 4. 电子计算机 5. 电子计算机的普遍性 6. 对主要问题的相反看法 (1)神学的异议…

封面: 中国人工智能学会重磅发布 <2018 人工智能产业创新评估白皮书> < 2018 人工智能产业创新评估白皮书>由中国人工智能学会.国家工信安全中心.华夏幸福产业研究院.思保环球联合发布. 白皮书聚焦人工智能的使能技术与应用场景两个层面,基于论文.专利.人才.行业壁垒等多个维度,创新性地构建了人工智能产业创新评估体系,客观评价了当前人工智能产业的创新发展水平,为政府.企业.投资机构布局人工智能提供了借鉴和参考. 研究范围和评价体系随着人工智能迎来第三次发展浪潮,在全球主要国家…

http://jeffbradberry.com/posts/2015/09/intro-to-monte-carlo-tree-search/ 蒙特卡洛方法与随机优化: http://iacs-courses.seas.harvard.edu/courses/am207/tag/lectures.html…

1.参考官方安装Docker环境,使用一键安装包安装 https://www.jianshu.com/p/b2766173d754 http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/beginners_guide/install/install_Windows.html 2.运行第一个例子housing可能会出现housing.data例子下载不了,需要下载之后拷贝到docker环境的指定目录 docker cp D:\housing.d…

neural networks 神经网络activation function 激活函数hyperbolic tangent 双曲正切函数bias units 偏置项activation 激活值forward propagation 前向传播feedforward neural network 前馈神经网络 反向传播算法 Backpropagation Algorithm(批量)梯度下降法 (batch) gradient descent(整体)代价函数 (overall) cost funct…

样本全集:TP+FP+FN+TN TP:样本为正,预测结果为正 FP:样本为负,预测结果为正 TN:样本为负,预测结果为负 FN:样本为正,预测结果为负 准确率(accuracy):(TP+TN)/ (TP+TN+FP+FN) 精准率(precision):TP/(TP+FP),正确预测为正占全部预测为正的比例 召回率(recall):TP/(TP+FN),正确预测为正占全部正样本的比例 假定手上60个正样本.40个负样本,系统查找了50正样本(TP+FP),其中40个是正样本. 即: TP =…