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  梅雨季来了,Folx 5助您欢快宅家刷剧

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  万字解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用

  进入文章正题之前，我们需要先简单讲清楚本文中所提到的“规控”究竟是什么。相信凡是自动驾驶行业的人，一定都知道感知、定位、决策、规划、控制这几大模块——尽管大家日常沟通时如此区分，但具体工作中如果还这么分类就有点问题了。这里的问题出在决策上，广义地说，决策包含预测，而预测的划分非常尴——预测本身与感知高度相关，但预测又是决策的前置阶段，只有先预测之后才能进行决策。所有已经发生的既定事实我们可以称之为T0+，感知就是已经发生过的既定事实。例如车辆未来应该怎么走、别人可能会怎么等都属于未来将要发生的事情，我们可

  727天前 深度学习 算法 0

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  人工智能分析的力量：利用高级数据取得成功

  在当今快节奏的商业环境中，数据已成为成功的重要因素。随着数据量和复杂性的不断增加，企业正转向人工智能分析工具来提取有价值的见解并做出明智的决策。在本文中，我们将探索人工智能分析的力量，以及它如何改变行业、推动创新并为企业创造新机遇。利用高级数据人工智能分析获得竞争优势大数据的兴起和分析工具的发展导致了人工智能分析技术的发展，该技术可以分析大量数据、识别模式并做出预测。人工智能分析使企业能够更深入地了解其客户、运营和市场趋势，这可以帮助他们提高业绩并获得竞争优势。人工智能分析正在改变行业，从医疗保健到金融再

  727天前 人工智能 大数据 0

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  生成式人工智能如何影响未来的工作？

  生成式人工智能是硅谷的新宠。但它到底是什么?这对你我未来的工作又意味着什么?专家们认为，生成型人工智能将很快进入工作场所，预测到2023年，生成式AI将能够将科学论文和视觉设计模型组合在一起，到2030年，它将比该领域的人类专业人员更好地编写、设计和编码。然而，我们中很少有人清楚地知道这将会如何发展。这一切将如何开始？这就是为什么深入研究技术是什么和不是什么很重要。就保险业而言，相信生成式人工智能不会把每个创造性工作者踢出工作岗位，但它会改变他们从事工作的方式，以及他们的时间和精力将集中在哪里。以下是生成

  727天前 人工智能 AI 0

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  学术专用版ChatGPT火了，一键完成论文润色、代码解释、报告生成

  ChatGPT发布以来，各个领域的从业者都在探索ChatGPT的应用前景，挖掘它的潜力。其中，学术文本的理解与编辑是一种极具挑战性的应用场景，因为学术文本需要较高的专业性、严谨性等，有时还需要处理公式、代码、图谱等特殊的内容格式。现在，一个名为「ChatGPT学术优化（chatgpt_academic）」的新项目在GitHub上爆火，上线几天就在GitHub上狂揽上万Star。项目地址：https://github.com/binary-husky/chatgpt_academiccha

  727天前 ChatGPT 论文 0

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  云优先策略适合你吗?

  了解如何规避风险，并制定适合自己的策略至关重要。大多数新的应用开发都以公共云托管为目标。如今所谓的云优先已经是一种公认的策略。重要的是要超越这一点，看看推动云和数据中心的生产力提高。虽然云优先策略有其优点，但也有缺点。制定策略时要知道如何更好地创建云优先的文化。什么是云优先策略?在过去的十年中，企业已经认识到数据只是应用成功的一个方面。这种转变推动了云优先策略，并将该概念划分为两个相互竞争的定义。迁移到云端。这种云优先策略定义意味着，将所有或大部分计算基础设施转移到公共云。几乎每个企业都使用云作为调整信息

  727天前 人工智能 云 0

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  实测 | GPT 3.5系列模型选择指南：面试、英文邮件、直播、周报、简历5个场景下性价比如何？

  GPT3.5系列中哪个模型表现最好？GPT3.5系列在常见应用任务中实际表现如何？GPT3.5模型回答不同的问题一般都需要多少成本？本期「SOTA！实测」以下为本期实测结论（详细评分见文末）模型gpt-3.5-turbotext-davinci-003text-davinci-002说明是目前最强大的GPT-3.5模型，专门针对聊天场景进行优化，价格是text-davinci-003的十分之一。可以完成任何语言任务，并且质量更好，输出更长，并且比Curie、Babbage或Ada模型更能按照指令进行操作。

  727天前 模型 实测 0

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  为什么要在基于人工智能的项目中使用设计思维？

  ​译者|李睿审校|孙淑娟人工智能开发经理和设计师通常使用设计思维方法来构建更加以人为本和开发敏捷的人工智能系统。选择正确的项目管理方法对企业的项目开发至关重要。它将帮助开发人员减少错误，加快开发过程，并帮助发现目标群体的问题。只有在深入了解目标群体的需求之后，开发人员才能开发出解决他们问题的解决方案。项目管理有很多方法都是着眼于发现问题，设计思维就是其中之一。人工智能正在成为人们生活中更加重要和关键的一部分。从自动驾驶汽车到Siri或Alexa等语音助理，基于人工智能的产品和服务无处不在。人工

  727天前 人工智能 机器学习 开发 0

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  AI时代数据中心面临的挑战及投资策略

  人工智能应用必须拥有海量计算能力的支持，这意味着更大、更丰富的数据中心。人工智能使用的增加导致数据中心市场快速增长，以适应这些技术所产生的数据爆炸。将人工智能添加到已经大量可用的技术中，包括物联网(IoT)设备，将生成更多的客户数据，从而导致数据量呈指数级增长。底线是所有这些数据都需要驻留在某个地方，组织将转向数据中心。Cherre创新主管KevinShtofman解释到，人工智能将增加对计算能力的需求，需要对人工智能专用硬件进行投资，采用新的数据中心设计，并探索边缘计算等新兴技术。Shtofman表示：

  727天前 人工智能 数据中心 0

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  微软推出AI对话工具Security Copilot，旨在帮助网络安全团队防止黑客攻击

  3月29日消息，近日，微软发布了一款名为Security Copilot(安全副驾)的人工智能对话工具，旨在帮助网络安全专业人士了解关键问题，并找到解决问题的方法。自2022年11月OpenAI的ChatGPT机器人首次亮相后，该公司一直在忙着用初创公司OpenAI的人工智能模型来支持自己的软件。正如微软本月早些时候在谈论Word和其他生产力应用程序的新功能时所说的那样，由此产生的生成式人工智能软件有时可能是有用的错误。但微软仍在继续前进，因为该公司寻求保持网络安全业务的增长，该业务在2022年的收入超过

  727天前 微软 AI 0

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  机器学习必备：如何防止过拟合？

  其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？LP范数范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离，而距离的定义很抽象，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。LP范数不是一个范数，而是一组范数，其定义如下：p的范围是[1,∞)。p在(0,1)范围内定义的并不是范数，因为违反了三角不等式。根据pp的变化，范数

  727天前 深度学习 算法 机器学习 0