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01偏差-方差权衡这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。02基尼不纯度与熵Gini（缺乏同质性的度量）和Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定的场景中选择正确的指标。基尼不纯度（系数）通常比熵更容易计算（因为熵涉及对数计算）。03精度与召回曲线精度-召回曲线显示了不同阈值的精度和召回率之间的权衡

1、线性回归法国数学家勒让德(Adrien-MarieLegendre)，一直痴迷于预测彗星的未来位置，鉴于彗星以前的几个位置，他准备创建一种计算其轨迹的方法。在尝试了几种方法后，终于有了进展。勒让德从猜测彗星的未来位置开始，通过记录数据、分析，最后通过数据验证了自己的猜测，以减少平方误差的总和。这便是线性回归的种子。普及的两个步骤：该算法立即帮助航海者追踪星星，以及帮助后来的生物学家（尤其是查尔斯·达尔文的堂兄FrancisGalton）识别植物和动物的可遗传特征。这两项深入发展释放了线性回归的

2月23日消息，微软搜索与人工智能高级副总裁JordiRibas近日更新其LinkedIn博文，分享了新版必应（Bing）幕后的开发故事。微软的新版必应利用实时信息和OpenAI的下一代GPT模型来生成响应，这也推动了微软专有技术Prometheus的发展。微软在2022年夏天的时候看到了OpenAI的GPT模型演示，当时向微软展示的模型比GPT-3.5（目前新版必应所使用的模型）强大得多。微软在看到演示模型的强大功能之后，就拍板决定将GPT集成到必应中。大型

12月，计算生物学家CaseyGreene和MiltonPividori开始了一项不同寻常的实验：他们请一名非科学家的助手帮助他们改进三篇研究论文。他们勤奋的助手建议在几秒钟内修改文档的各个部分，每份手稿大约需要五分钟的时间。在一份生物学手稿中，他们的助手甚至在引用方程式时发现了一个错误。审查并不总是顺利进行，但最终的手稿更容易阅读——而且费用适中，每份文件不到0.50美元。论文地址：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.21.5

智能建筑行业曾经只能提供庇护的建筑现在可以为我们做更多的事情。这得益于创新技术，建筑变得更智能、更好连接、更高效。同时智能建筑也带来更多便利、减少浪费并降低管理费用。那么，智能建筑背后的技术是什么?是物联网(IoT)，以及其他智能技术，可提供建筑物中各种元素的实时更新，如灯光、水和煤气管道、家具、门窗、供暖系统、电梯、房间内的温度、居住密度等等。智能建筑提供了对建筑使用、能源消耗、维护、空气质量、风险等方面的深刻见解。如今，智能建筑非常重要，因为它们提供了更好的设施管理、更好的数字协作和更好的资源节约。物

5月29日消息，近日中关村平行论坛“硬科技投资与发展论坛”现场，中国工程院院士、清华大学教授李克强进行主题演讲。他谈到，中国自动驾驶产业化速度实际上已经超过我们的预想，去年的L2级的装车量已经接近35%，国家层面正在从高级别的驾驶的准入，包括网联式等等在部署，快速在推进产业化。李克强谈到，智能网联汽车已经成为全球汽车产业发展的战略方向，我们中国从顶层设计以及产业基础与体制机制优势联合推进。随着研发方面也不断投入，我们的产业已经从我们谈到的智能汽车分级已经进入部分自动驾驶，正在向网联式高级的自动驾驶推广。李

最近ChatGPT大火，boss也蠢蠢欲动要求我们把ChatGPT接入飞书，经过一上午的研究，终于注册成功并且实现了飞书机器人对接到ChatGPT。下面给大家分享一下接入飞书的详细步骤。如何接入飞书飞书与chatgpt的交互如下，我们的自定义服务就是充当一个中间人的角色，进行消息的转发。创建飞书机器人1，进入飞书开放平台，选择创建企业自建应用。2，创建完应用以后，点击进入应用，添加机器人。3，给机器人配置消息相关的权限，如果不确定需要什么权限，可以先全部开通。4，配置事件订阅。事件订阅需要先开发一个接口供

食品包装袋、咖啡杯、塑料袋……，塑料在我们的日常生活中随处可见。近年来随着国家政策的引导和居民环保意识的提高，越来越多的人开始使用可降解的塑料制品。只是这些可降解的塑料制品和传统塑料之间，在外观上很难进行有效区分，如果在回收环节没有做好，可能会污染塑料的回收并降低效率。伦敦大学学院（UCL）的研究人员在FrontiersinSustainability上发表了一篇论文，他们使用机器学习自动对不同类型的可堆肥、可生物降解塑料进行分类，并将它们与传统塑料区分开来。​该研究的通讯作者MarkMiod

旅游和旅游技术不断发展，使企业和消费者更容易获得和更高效的出行。在线预订平台彻底改变了人们计划旅行的方式，移动应用允许用户在旅途中找到餐馆和旅游景点。如果我们预定住在一家豪华酒店，将会惊讶地看到一些技术趋势。以下是其中一些趋势：1.客房服务应用许多酒店现在提供客房服务应用，让客人无需拿起电话就可以点餐和订购其他东西。这些应用通常适用于安卓和iOS设备，可以用来收集任何东西，可用于收集从简单的一杯咖啡到全餐的任何东西。在大多数情况下，客人会浏览应用里的菜单，选择他们想要的商品，然后提交订单。一旦下了订单，它

3月29日消息，首届中国AIGC产业峰会今日在京举行，大会由量子位主办，聚集起了领域内产学研代表，分享和探讨了包括大模型、生成式AI、ChatGPT等在内时下热议趋势和话题。同时，首份中国AIGC产业全景报告暨中国AIGC50正式发布。2023年，被称作ChatGPT元年。全世界惊叹之余，也给AIGC带来新动能和新思考：>时代级机遇，中国企业应该如何把握？ChatGPT所引领的AI新纪元，又将如何改变我们生活的方方面面？已经公认的是，我们正处于生产力变革的关键节点。每一次产品级的发布，都将给世界带

数据隐私对客户来说越来越重要。根据某机构最近的一份报告显示，78%的消费者担心自己的个人数据被收集。调查还发现，40%的消费者表示，他们不相信品牌会合乎道德地使用他们的数据。在这种环境下，企业必须尽其所能来支持隐私和保护数据。其中一个重要的工具是人工智能。预测到2023年，考虑到人工智能在现代世界优化数据安全方面的诸多优势，40%的隐私技术将依赖于人工智能。尽管如此，许多客户还是心存警惕。根据欧洲消费者组织2020年的数据，45%-60%的欧洲人认为，人工智能将导致更多的个人数据滥用。随着这种脱节的加剧，

假设你想教孩子区分苹果和橙子。有多种方法可以做到这一点。你可以让孩子触摸这两种水果，让他们熟悉形状和柔软度。你还可以向她展示苹果和橙子的多个例子，以便他们可以直观地发现差异。这个过程的技术等价物被称为机器学习。机器学习教计算机解决特定问题，并通过经验变得更好。这里讨论的示例是一个分类问题，其中机器被赋予各种标记示例，并期望使用它从标记样本中获得的知识来对未标记样本进行标记。机器学习问题也可以采用回归的形式，其中期望根据已知样本及其解决方案来预测给定问题的实值real-valued解决方案。分类Classi

在强大、可持续和可扩展的基础设施系统的支持下，生命科学组织已经展示了他们执行令人难以置信的壮举的能力。在本文中，我们将探讨边缘计算如何实现生命科学创新的下一次飞跃……对于任何行业而言，扩大规模以满足意外需求都具有挑战性。当挑战不仅针对生产，而且针对生命科学等高科技或先进领域的研究时，至少可以说这项任务是艰巨的。2020年，当全球Covid-19大流行的规模为人所知时，生命科学行业进入超速发展。加大研究、大规模测试和疫苗生产的力度，企业发现自己面临着以极快的速度开发新疫苗的前所未有的挑战。根据麦肯锡的

基于人工智能的自动化工具可以收集和处理应聘者数据，以加快和简化应聘者的采购、筛选、多样性和其他人力资源职能。随着辞职潮并没有任何放松的迹象，招聘人员正在寻求他们可以获得的所有帮助，以用合格的人才补充他们的员工人数。人力资源管理市场(包括人才招聘软件和服务)目前价值近200亿美元。在招聘和人力资源运营的持续数字化和自动化的背景下，预计到2028年，其年增长率将超过12%。在世界各地，企业都在强调创造和留住最优秀、最聪明、最多样化的员工。可以预期，人工智能、机器学习和预测建模的进步，正在为企业以及中小型企业提

本文介绍的是达摩院魔搭社区ModelScope近期开源的中文CLIP大规模预训练图文表征模型，更加懂中文和中文互联网的图像，在图文检索、零样本图片分类等多个任务中实现最优效果，同时代码和模型已经全部开源，用户能够使用魔搭快速上手。模型使用入口:https://modelscope.cn/models/damo/multi-modal_clip-vit-base-patch16_zh/summaryGithub:https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP论文:

如今，全球的机场肩负着确保员工和旅客安全的艰巨任务。除了提供无差错的安全性之外，这项服务还应该是快速的，并且机场员工应该彬彬有礼。甚至在两年前Covid-19大流行开始之前，当航班满员且需求超过服务时，机场管理人员就认识到有必要为未来制定计划，通过升级基础设施和制定加快机场速度的创新计划来改善旅客的机场办理登机手续体验，提供福利并减少客户的投入。哈马德国际机场(HIA)、史基浦机场和加拿大航空运输安全局等机场的案例(CATSA)已经回答了提高安全性的需求，包括采用生物识别技术。CLEAR等私营公司

所有的人工智能代理都是机器人，但是否有可能反过来理解，即机器人是人工智能？机器人和人工智能(AI)使人们有可能为人类和各行各业各种规模的企业遇到的问题找到创造性的答案。然而，仍有许多问题仍然存在：人工智能是机器人的一个子集吗？人工智能属于机器人吗？这两个术语有什么区别？今天，我们一起来探讨这些问题。机器人是人工智能吗？首先，应该明确机器人和人工智能是完全不同的概念。这两个领域本质上是完全不同的，下面的维恩图清楚地解释了它：机器人是人工智能吗？人工智能机器人是两门科学交叉的一小部分。由于这种重叠，人们经常会

智能网联汽车作为实现车与人、路、后台等智能信息交换共享的重要载体，可以说智能汽车是下一代大型移动终端。由于智能网联汽车安装了大量的传感器，行驶过程中会不断地采集环境感知的信息，包括道路信息，车辆工况的信息，还有驾驶人员以及乘客的个人信息，并利用这些信息来更好地提供自动驾驶，以及千人千面的个性化的服务。因此在智能网联汽车迅速快跑的当下，数据安全无疑是智能网联汽车亟待攻坚的核心之一。目前，国内数据交互平台建设方面是通过政府组织、顶层设计，部署国家战略及部委的支持，与地方政府和科研机构合作建设相关的信息公共服务

查德·鲁宾(ChadRubin)正在为他在亚马逊上销售的真空软管寻找一种新的运营方法。他一直在努力想出一个朗朗上口的标题，吸引购物者点击他的软管，而不是亚马逊庞大市场上无数的其他软管。为了寻求帮助，Rubin最终求助了ChatGPT，这款人工智能聊天机器人自去年年底推出以来便迅速走红。他很快就开始尝试使用这个工具来完成任务，比如在他的产品页面上生成副本。Rubin要求ChatGPT为他的真空吸尘器软管的信息图“生成5个非常醒目和吸引人的标题”。ChatGPT给出的回复是：“灰尘破坏空气流动。”“我永远也

作者|PeterWayner策划|壹舟ChatGPT热度依旧霸榜，接连被许多名人点赞了！国外微软的比尔盖茨、纳德拉、特斯拉的马斯克，国内的李彦宏、周鸿祎、张朝阳，甚至不是科技圈的作者郑渊洁，也因为ChatGPT的出现，开始相信“作家有可能在未来会失业”了。再比如惊动谷歌隐退的大佬布林，前美团联合创始人王慧文也再度出山，广发英雄帖招募AI人才，造一个中国OpenAI。以ChatGPT和DALL-E为代表的的生成式AI，以一系列令人眼花缭乱的风格，写出了充满丰富细节、想法和知识的文本，抛出华丽的答案

1956年，在达特茅斯学院召开的一个研讨会上，人工智能这一概念正式被提出。之后这个词一直挑战着心理学家、哲学家和计算机科学家，因为它太难被定义了。1994年，52名心理学家联合发文试图捕捉它的本质。随着时间的推移，研究者开始将注意力转移到特定领域的AI系统，如2016年AlphaGo挑战韩国冠军棋手大获全胜。之后，时间来到20世纪90年代末和21世纪初，研究者不满足于专用AI，因此开发更通用的人工智能系统呼声越来越高。随之而来的是，通用人工智能(AGI)一词开始在20

Copilot、Codex和AlphaCode：自动编程的计算机程序现况近年来，由于自然语言处理领域转换器（transformers）的兴起，我们看到了一系列令人震惊的代码编写深度学习模型。能够编写计算机程序的计算机程序，通常称为程序合成问题，至少从20世纪60年代末和20世纪70年代初就已开始研究。在21世纪10年代和20年代，基于注意力的模型在其他领域的成功再次激发了程序合成研究的动力，即在数百GB的文本上预先训练具有数百万或数十亿参数的大规模基于注意力的神经模型（转换器）的策略。经过预训练的模型在元

最近随着ChatGPT爆火出圈，网络上各种关于ChatGPT的争论声也不断；有些人把它当成一个更高级的聊天机器人，有人兴奋地看到了创业的风口，而另一些人对它取代人类的工作露出了不少担忧；那么它到底是推动社会不断前进的工具，还是妄图颠覆人类社会的T-1000？本文我们来深入的探讨一下ChatGPT的那些事。当我们在谈论ChatGPT时，讨论的是聊天的欣喜，是失业的担忧，是未来的憧憬。发展历程ChatGPT看似好像是在一夜之间突然火起来，但其实它并不是一个什么新鲜的概念，最早的人工智能可以追溯到1950年，艾