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• 发布了文章 2023-01-11 17:45

  深度学习聚类的综述

  

  作者：凯鲁嘎吉来源：博客园这篇文章对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。现有的深度聚类算法大都由聚类损失与网络损失两部分构成，博客从两个视角总结现有的深度聚类算法，即聚类模型与神经网络模型。1.什么是深度聚类？经典聚类即数据通过各种表示学习技术以矢量化形式表示为特征。随着数据变得越来越复杂和复杂，浅层（传统）聚类方法已经无法处理高维数据类型。为了解决该问题

  深度学习

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• 发布了文章 2023-01-11 17:45

  李飞飞高徒盘点年度十大AI亮点：核聚变、ChatGPT、AlphaFold上榜

  

  来源：新智元编辑：Aeneas昕朋【导读】2022年有哪些人工智能的突破？今天，李飞飞高徒JimFan盘点了年度十大AI亮点。人工智能的爆炸正在扭曲我们的时间感。你能相信StableDiffusion只有4个月大，而ChatGPT的出现还不到一个月吗？打个形象的比喻，只要眨一下眼，你就会错过一个全新的行业。2022年的AI领域，大规模的生成模型像雨后春笋一样

  AI 人工智能

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• 发布了文章 2023-01-11 17:44

  “元宇宙”的支撑技术解析

  

  来源：万物智能视界很多人觉得元宇宙就是一种科学技术，是科学技术的集合体。那么元宇宙具体是哪些技术的集合呢？在科学技术高速发展的背景之下，不同的技术类型有着不同的技术发展目标，更多地呈现出互为不同、互不通约、难以进行技术交流的状态，而元宇宙的提出便致力于对这一众科学技术进行通约与整合，统摄于一。如果我们把具体的某一项科学技术当做一个点或一条线、一个面，那么元宇

  人工智能 元宇宙

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• 发布了文章 2023-01-11 17:44

  百度研究院2023科技趋势预测发布

  

  来源：百度AI1月5日，百度研究院发布2023年十大科技趋势预测，今年上榜的十大科技趋势涵盖了大模型生态、数实融合、虚实共生、自动驾驶、机器人、科学计算、量子计算、隐私计算、科技伦理和科技可持续发展等领域，凸显了技术底座不断夯实、AI跨领域融合更加扎实、智能化创新更加务实，“技术向实”正在发生。百度首席技术官、百度研究院院长王海峰在序言中表示，驱动科技革命和

  AI 人工智能

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• 发布了文章 2023-01-11 17:44

  RISC-V 芯片有多安全？

  

  本文由半导体产业纵横（ID:ICVIEWS）编译自semiengineering开源本身并不能保证安全。当Meltdown和Spectre漏洞于2018年首次被发现时，它们预示着整个行业对处理器安全性的看法发生了转变。正如IBMX-Force威胁情报指数在次年所说，“2018年迎来了硬件安全挑战的新时代，迫使企业和安全社区重新思考他们处理硬件安全的方式。”R

  芯片 RISC

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• 发布了文章 2023-01-11 17:44

  人工智能300年！LSTM之父万字长文：详解现代AI和深度学习发展史

  

  来源：新智元编辑：昕朋好困导读最近，LSTM之父JürgenSchmidhuber梳理了17世纪以来人工智能的历史。在这篇万字长文中，Schmidhuber为读者提供了一个大事年表，其中包括神经网络、深度学习、人工智能等领域的重要事件，以及那些为AI奠定基础的科学家们。「人工智能」一词，首次在1956年达特茅斯会议上，由约翰麦卡锡等人正式提出。实用AI的提出

  人工智能 深度学习

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• 发布了文章 2023-01-04 20:41

  年终重磅盘点：2022计算机科学6大突破！破解量子加密、最快矩阵乘法等榜上有名

  

  来源：新智元编辑：Aeneas好困【导读】2022年，计算机领域发生了哪些大事？QuantaMagazine的年终盘点来了。2022年，计算机领域发生很多划时代的大事。在今年，计算机科学家学会了完美传输秘密，Transformer的进步神速，在AI的帮助下，数十年历史的算法被大大改进……2022年计算机大事件现在，计算机科学家能解决的问题，范围是越来越广了，

  计算机 量子

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• 发布了文章 2023-01-04 20:41

  全球8大自动驾驶领域关键公司

  

  自动驾驶汽车有多种形式。无论是遵循固定路线的日常穿梭巴士系统，还是一辆在您坐下来放松时能完美倒车的汽车，自动驾驶汽车（众所周知）已经出现。许多公司正在不懈努力，以确保完全自动驾驶成为每个人生活里的常态。虽然许多车辆具有紧急制动和自适应巡航控制等自动驾驶功能，但在道路上看到完全自动驾驶车辆是非常罕见的。英国计划到2025年推出自动驾驶汽车，虽然美国没有任何州有

  自动驾驶

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• 发布了文章 2023-01-04 19:37

  强化学习的基础知识和6种基本算法解释

  

  来源：DeepHubIMBA强化学习的基础知识和概念简介（无模型、在线学习、离线强化学习等）机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习(SL)：关注在给定标记训练数据的情况下获得正确的输出无监督学习(UL)：关注在没有预先存在的标签的情况下发现数据中的模式强化学习(RL)：关注智能体在环境中如何采取行动以最大化累积奖励通俗地说，强

  机器学习

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• 发布了文章 2023-01-04 19:36

  2023年中国元宇宙市场十大洞察

  

  来源|IDC中国2022年中国元宇宙市场经历了从风口浪尖到回归理性的必然过程，在消费硬件、内容生态、基础设施方面取得了一些阶段性的进步。尽管对于元宇宙何时能够到来难有定论，但技术壁垒突破、产业链条发展、消费者关注度提升已成为未来1-2年市场发展主旋律。对此，IDC总结并给出了2023年中国元宇宙市场的十大洞察，具体内容如下：END欢迎加入Imaginatio

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