本次主讲：余凯，地平线创始人兼CEO。        Conmputing Science的转变：从过去讲computing到现在关注data science。         三要素推动发展该行业的发展：big data；big model；big computing。所有计算开始从pc到移动设备的聚合趋势，聚合到云计算、数据中心。      提出个人对产业向前发展的思考，嵌入式人工

相比于RCNN的改进：Fast RCNN将原始图片输入卷积网络中得到特征图，再使用建议框对特征图提取特征框，大大减少了计算量建议框大小不一，通过ROI池化层将特征框转化为相同大小；Fast RCNN里没有SVM分类器和回归器了，分类和预测框的位置通过卷积神经网络输出为了提高计算速度，网络最后使用SVD代替全连接层算法流程：输入一张图片，通过Selective Search得到候选建议框；将原始图片

机器学习的巨大成功导致AI应用的爆炸式增长。 研究人员已经将AI用于了各种任务。 不断持续的进步有望产生一个自主系统，它能够感知，学习，做出决策和采取独立行动。 但是，这些系统如果无法向人类解释为何作出这样的决策，那么它们的有效性将会受到限制。如果用户要理解，信任和有效管理新兴的人工智能”合作伙伴“，那么可解释的AI将至关重要。

Chatgpt由Openai最先进的型号和gpt-4提供支持。我们可以使用OpenAI API使用或GPT-4构建自己的应用程序。聊天模型将一系列消息作为输入，然后返回AI写的消息作为输出。本指南用一些示例API调用说明了聊天格式。

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据开发者所说超越Lightgbm和XGBoost的又一个神器，不过具体性能，还要看在比赛中的表现了。整理一下里面简单的教程和参数介绍，很多参数不是那种重要，只解释部分重要的参数，训练时需要重点考虑的。Quick startCatBoostClassifierimport numpy as npimport catboost as cbtrain_data = ...

1.赛题介绍：比赛要求参与者使用从百度地图收集的历史用户行为数据和一组用户属性数据来推荐合适的交通方式。查询记录：查询记录代表百度地图上用户的一条路线搜索。每个查询记录都由会话ID、配置文件ID、时间戳、原始点的坐标、目的地的坐标组成。例如，[387056，234590，“2018-11-01 15:15:36”，（116.30,40.05），（116.35,39.99）]表示用户在2018...

本文通过一系列实验探索了视觉条件语言模型（VLMs）的设计空间，提出了改进训练的关键见解，并发布了PRISM系列模型，这些模型在多个基准测试中超越了现有的开源VLMs。

比赛官网：https://challenger.ai/competition/fsauor2018关于情感分析的详细介绍，请参阅我的前一篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44580856先给大家提供一个baseline，线上大概0.62，还可以继续调参。多跑几次，简单融合可以继续提分。代码很简单，使用GPU运行快，修改文件路径既可很快复现。1.运行环境：系...

情感分析是从书面或口头语言中，对特定主题，理解观点的自动过程。在世界上，我们每天生成2.5QB字节的数据，情感分析已成为理解这些数据的关键工具。 这使得公司能够获得关键的见解，并自动化各种流程。但是，它是如何实现的呢？有哪些不同的方法？ 它需要注意什么，限制是什么？ 你如何在业务中使用情感分析？接下来，您将找到这些问题的答案，以及您需要了解的，关于情感分析的所有内容。 无论你是经验丰富的...