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  梅雨季来了,Folx 5助您欢快宅家刷剧

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  负责任地使用AI如何创造更安全的在线空间

  人工智能算法对人类生活和更广泛的社会有着巨大的影响。围绕人工智能的伦理困境包括数字差异及其武器化。自治应该与人类监督相平衡，同时应该提高对人工智能的负责任使用，以便可以利用它来解决歧视问题。在计算机进步、数据科学和庞大数据集的可用性的推动下，人工智能(AI)已成为强大的日常现实和商业工具。大型科技公司如谷歌、亚马逊和Meta现在正在开发基于人工智能的系统。该技术可以模仿人类语言、检测疾病、预测犯罪活动、起草法律合同、解决可访问性问题，并比人类更好地完成任务。对于企业而言，人工智能有望预测业务成果、改进

  714天前 人工智能 AI 0

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  未来的建筑：智能建筑技术趋势和预测

  随着我们的世界不断发展，构成我们城市景观的建筑也在不断发展。随着技术的进步和对可持续性的日益关注，建筑设计的未来有望实现更智能、更高效、更环保的结构。本文探讨了智能建筑技术的主要趋势和预测。这些创新将塑造我们在未来建筑中生活和工作的方式。物联网设备和系统的集成物联网(IoT)已成为智能建筑技术的基石，可实现各种设备和系统的无缝集成。未来的建筑将越来越依赖物联网技术来优化能源管理、监控设备性能并提高居住者的舒适度。关注能源效率和可持续性能源效率和可持续性将处于未来建筑设计的前沿，人们越来越重视减少能源消耗、

  714天前 人工智能 智能建筑 物联网 0

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  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

  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，因此，他们的工作也越来越跨学科。今年，许多计算机科学领域的成果，还助力了其他科学家和数学家。比如密码学问题，这涉及了整个互联网的安全。密码学的背后，往往是复杂的数学问题。曾经有一种非常有前途的新密码方案，被认为足以抵御来自量子计算机的攻击，然而，这个方案被「两条椭圆曲线的乘

  714天前 计算机 0

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  分割一切深度图！港科技、南洋理工等开源「SAD」：根据几何信息分割图像

  本月初，Meta推出的一款可以「分割一切」的模型SegmentAnythingModel(SAM)已经引起了广泛的关注。今天，我们向大家介绍一款名为「SegmentAnyRGBD（SAD）」的机器学习模型。与以往所有使用SAM的工具的不同之处在于，SAD读入的图片可以是经过渲染之后的深度图，让SAM直接根据几何信息来分割图像。该项目是由VisualIntelligenceLab@HKUST,HUST,MMLab@NTU,SmilesLab@XJTU和NUS的同学完成的。如果大家觉得这个项目有意思的话，请大

  714天前 模型 AI 0

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  把Transformer当通用计算机用，还能执行in-context learning算法，这项研究脑洞大开

  Transformer已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《LoopedTransformersasProgrammableComputers》，旨在探索如何用Transformer来实现通用计算机。具体来说，作者提出了一个将transformer网络用作通用计算机的框架，方法是使用特定权重对它们进行编程并将它们置于循环（loop）中。在这个框架中，输入序

  714天前 技术 模拟 0

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  2022年五大人工智能自动化趋势

  劳动力短缺一直是困扰很多企业的问题。大量初级职位空缺，大多数零售商店都在招聘，当然平均薪酬也在随之上升。像日本这样的国家早就出现了这种情况，在利用人工智能实现更高水平的自动化方面处于领先地位，其目标是用更少的人做更多的事。以下是人工智能自动化的一些主要趋势：1.人工智能训练和数据质量GreatExpectations开放数据质量平台的高级开发倡导者RubenOrduz表示，从事人工智能培训的数据工程师正在认真对待数据质量流程。面临的一个问题是，现实世界的数据并不整洁或不可预测。它可能会遭受诸如丢失、

  714天前 人工智能 自动化 0

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  用Python进行人脸识别「包括源代码」

  Python可以从图像或视频中检测和识别你的脸。人脸检测与识别是计算机视觉领域的研究热点之一。人脸识别的应用包括人脸解锁、安全防护等，医生和医务人员利用人脸识别来获取病历和病史，更好地诊断疾病。关于Python人脸识别在这个python项目中，我们将构建一个机器学习模型，该模型从图像中识别人。我们在项目中使用了人脸识别API和OpenCV。随时了解最新的技术趋势加入DataFlair的电报！工具与图书馆Python-3.xCV2-4.5.2矮胖-1.20.3人脸识别-1.3.0若要安装上述软件包，

  714天前 代码 Python 人脸识别 0

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  关于ChatGPT-4 用户需要知道的一切

  现在ChatGPT可能会被ChatGPT-4取代，ChatGPT-4是一个更强大的工具，必将会在全球人工智能市场引发更大的波澜。那么什么是GPT-4?它有多强大?如何使用它?以下是人们需要知道的一切：什么是ChatGPT-4?可以从其名字开始了解。聊天(Chat)部分不言而喻，也就是人们可以与之交互的计算机界面，而GPT-4则是“生成式预训练转换器4”的缩写，意味着这是OpenAI公司开发这种人工智能软件的第四次迭代，该软件分析了来自互联网的大量信息，以确定如何生成听起来像人类的文本，并为用户提出的问题提

  714天前 人工智能 ChatGPT 0

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  LazyPredict：为你选择最佳ML模型！

  摘要本文讨论使用LazyPredict来创建简单的ML模型。LazyPredict创建机器学习模型的特点是不需要大量的代码，同时在不修改参数的情况下进行多模型拟合，从而在众多模型中选出性能最佳的一个。​本文包括的内容如下：​简介​LazyPredict模块的安装​在分类模型中实施LazyPredict​在回归模型中实施​总结​简介LazyPredict号称最先进的Python软件包，它的诞生正在彻底改变机器学习模型的开发方式。通过使用LazyPredict，可以快速创建各种基本模型，几乎不需要任何代码，从

  714天前 机器学习 LazyPredic ML模型 0

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  流批一体的实时特征工程平台建设实践

  本次分享分为四大部分，第一部分总体介绍FeatHub在特征开发、部署、监控、分享过程中面临的场景、目标、痛点和挑战；第二部分介绍FeatHub的架构思路实践，及相关核心概念；第三部分介绍FeatHub在使用过程中的API基本使用、基本计算功能，样例场景的代码实践，还有性能优化，未来的扩展目标，以及开源社区的共建，提供项目的学习、开发使用，还将分享FeatHub历史数据的回放功能,支持离线、近线、在线处理和阿里云上下游组件的支持等问题。一、为什么需要FeatHub1、目标场景（1）需

  714天前 FeatHub 项目 特征工程开发 0