人工智能

云计算从业者有个不成文的条约：国外看AWS，国内看 阿里云 。 怎么个看法？AWS的 re:Invent大会 有6万多人参加， 阿里云 的杭州云栖大会有4万多人参加。这个比例竟与两家巨头的母公司市值出奇一致——亚马逊8千多亿，阿里巴巴5千多亿。 每到深秋入冬时节，全球顶级工程师都聚在拉斯维加斯和杭州进行一场朝圣之旅，汲取两位风向标大佬的思考和灵感。 如果说re:Invent是开发者的天堂，那云栖大会就是创业者的武林，无论是酷科技文化的天堂还是刀光剑影的武林，都为过去5年的云计算划上了一个完整的句号。 上云要趁早、云原生、容器、更大又更小的数据库、全自动DevOps、雾服务器、边缘计算……这些年我们早已被这些熟悉的字眼包围。 接下来马上迈入的2020年将开启下一个五年，两位A姓大佬又给我们带来了什么样的讯号？ 云计算技术下沉：芯片成兵家必争之地 云厂商对算力的需求是无止尽的，尽管服务器市场已经明显转向云厂商，但这阻挡不了云厂商自己搞芯片。毕竟，谁有更强的算力，就掌握了更多的主动权。 AWS在2019 re：Invent大会上推出了基于ARM架构的Graviton2高性能处理器芯片以及机器学习芯片Inferentia，前者比X86实例的性价比高出40%。Graviton一词来自gravity（引力），意味着芯片从过去的幕后走向前台，成为吸引云计算用户的关键作用力。虽有一代芯片发布在前

关注我们牛年牛气冲天 每年的1月28日是“国际数据保护日”，亦称“数据隐私保护日”。该节日设置的目的是鼓励人们关注数据隐私，以实际行动保护在线个人信息安全，增强保护意识，了解基本权利，推动数据保护全球公民的责任意识。 在大数据时代，数据已成为国家基础战略资源和创新生产要素，数据的价值得到了广泛认同。一方面，企业投入越来越多的资源保障数据的安全；另一方面，针对数据的违法活动越来越频繁。在数据保护与隐私安全领域，挑战与机遇并存。 2021年1月28日，在又一个“国际数据保护日”到来之际，我们特意邀请了数据保护和数据安全领域十大知名厂商的专家，深入探讨和分析数据保护与数据安全面临的挑战，及应对之道，希望给广大企业和个人以有益的借鉴。 全世界联合起来，数据安全一定要实现！ （以下内容按厂商名称首字母顺序排列，并无前后之分） 陈洁 戴尔科技集团 大中华区数据保护 解决方案部 总经理 网络犯罪已经不仅仅是一场游戏了，黑客和他们的目标之间的关系已经变成了“猫和老鼠”。尽管对于网络安全是一个商业问题还是一个技术问题，人们的看法存在分歧，但抵御勒索软件，避免造成严重后果显然是当务之急。 挑 战 国内外数据保护行业所面临的变化和挑战主要体现在：数据量正在快速增长，数据的价值也在增长；数据中断是一个代价高昂的问题；企业组织正在努力保护他们的数据；云计算正在改变数据保护的格局

古今中外的历史和科技活动都是重视排名的，中国计算机事业也不例外，科研、高校直至研发的机器、成果都希望站在一个队列的前茅。 >>>> 1999年11月24日，《科技日报》的头版头条说：“二十年前，大学有了计算机系”。文章说，“在我国计算机发展史上，1978年9月，我国第一次在高等院校设立计算机系，是一个重要的历史事件。在此之前，仅有清华大学、北京航空学院、北京工业学院为了发展国防的需要，培养了少量的计算机专业大学生。”这篇文章一不小心，把我国计算机系的历史推迟了20年。理由是记者从来没有听到过“中科大”“哈军工”的历史。 另一方面，自1956年到1965年之前，中国9所重点高校招收的计算机专业大学生已达6103人；文革之后到1977年，清华、成电、哈工大、上海交大、京工（北理工）、北航、中科大等7校招收2700多人。加上北大、复旦、西工大、西交大、吉大、南大、浙大等其他院校合计在万人以上，这个规模在中国当时的高等教育人群中不能算是“少量”。不过他们多数在“两弹一星”和重点科研单位、高校、国家重要工程、大型企业，因为工作性质多为保密，平时绝不出头露面，公众难于接触。 历史是科学、是一个专业，历史就是社会的记录，不属于任何个人的意愿去变化。但是媒体的表达却经常让事实缺失，《科报》的这条消息说的北航等高校举办计算机系当然是真的，而“第一次”却不如实。 事实是，1958年7 月28 日

选自Medium 作者：Iden W.机器之心编译 编辑：陈萍、杜伟 转载自： 机器之心 原文链接： 使用谷歌Colab Notebooks，这6个小技巧你需要掌握 ​ mp.weixin.qq.com 切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。 Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU，他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地，Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利，通过链接即可与其他的开发者共享文件。 在本文中，数据科学家 Iden W. 为读者详细地介绍了使用 Google Colab Notebooks 的小技巧，主要包括以下几个方面： 切换暗黑模式 读取 CSV 文件 栈溢出的快捷方式 启动内核 提交至 GitHub 存储库并共享 分享 Google Colab Notebooks 切换暗黑模式 如果开发者想使用 Google Colab 的暗黑模式，请点击「Tools」选项卡，然后按照下图所示的步骤进行设置。 在「settings」中，你可以单击「Site」菜单，然后选择「dark」功能，单击保存。操作完成后即可切换暗黑模式。 读取 CSV 文件 从 Google Drive

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 来源丨新智元 【导读】 昨日，Papers with Code宣布，arXiv网站将允许研究人员在提交论文的同时提交代码，让所有感兴趣的人可以轻松地分析、审查或者复制最先进的人工智能技术及其取得的新进展。 一周前发布的一份对人工智能产业的评估发现，研究人员提交的论文中只有15% 发表了他们的代码。 由美国康奈尔大学科学基金会维护的 arXiv 保存着来自生物学、数学和物理学等领域的预印本论文手稿，它已经成为人工智能研究人员公开分享其研究成果的最受欢迎的网站之一。 arXiv携手Papers with Code，一键复现最新论文！ 预印本存储库为研究人员提供了一种分享他们工作的方式，在经历漫长的同行评审过程之前，放到著名学术期刊上进行实践。在 arXiv 上分享的代码将通过带有代码的论文提交，并且可以在每篇论文的「Code」标签中找到。 选择提交后则会自动跳转到Papers with Code网站，然后在此页面之上进行代码提交。 「arXiv 上的代码使得研究人员和实践者更容易建立最新的机器学习研究」，Papers with Code的创建者 Robert Stojnic 今天在一篇博客文章中说，「我们也希望这一变化能对机器学习之外的更广泛的计算科学产生连锁反应。科学是累积的，开放的，提供诸如代码之类的关键技术

0e5187c27d1ed21be7ef339eba6eddc450da3fe8.png [BQ005].png AISChaF_20200301090017956.png 打赏 微信打赏 支付宝打赏 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4395911/blog/3305481

背景动机 AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域，人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加，将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。 主要内容 用于后处理集合天气预报的神经网络。 什么是 "AI-Ready "开放数据？ 利用多雷达/多传感器系统（MRMS）对GOES-R观测的降水类型进行分析 改进被动声学设备来监测库克湾濒危白鲸。 利用数值天气预报为沿海和环境利益相关者进行业务机器学习预测。 资源获取 第十五期的资料获取方式： 「好奇心Log」 公众号后台回复 NOAA15 数据处理·机器学习·可视化 行业资讯·学习资料 长按关注不迷路 本文分享自微信公众号 - 好奇心Log（Curiosity-log）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源：计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 有兴趣的同学请学会面试答题！祝大家都可以拿到心仪的Offer！ 1、请详细说说支持向量机（support vector machine，SVM）的原理 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 2、哪些机器学习算法不需要做归一化处理？ 在实际应用中，需要归一化的模型： 1.基于距离计算的模型：KNN。 2.通过梯度下降法求解的模型：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络。 但树形模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、随机森林(Random Forest)。 3、树形结构为什么不需要归一化？ 因为数值缩放不影响分裂点位置，对树模型的结构不造成影响。 按照特征值进行排序的，排序的顺序不变，那么所属的分支以及分裂点就不会有不同。而且，树模型是不能进行梯度下降的，因为构建树模型（回归树）寻找最优点时是通过寻找最优分裂点完成的，因此树模型是阶跃的，阶跃点是不可导的，并且求导没意义，也就不需要归一化。 4、在k

传统-无纸化-数字化-智能化 档案管理数字化采集，配套设备，主要是电子扫描设备 档案管理数字化存储，配套设备，主要是存储设备，中间件、数据库 档案管理数字化信息系统（增删改查、分类管理、用户管理、系统管理、密级管理、权限管理、安全管理、信息共享等功能） 档案管理智能化处理引擎（主要包括人工智能、自然语言处理、OCR识别、图像识别，更详细的如关键词提取、摘要提取、分词词库建设等） 档案管理智能化检索引擎（多类型检索，全文检索，智能推荐） （一）资源多元化。多元化的档案资源是智慧档案馆建设的基础，它不仅包括数字档案馆中档案电子化的成果，还包括原生的纸质档案、原生档案和数字档案在使用管理过程中衍生出的信息资源、研究成果以及相关资源使用者的大数据识别资料、与档案资源相关的网络信息、媒体信息、非物质文化信息等城乡社会记忆资源等。通过多元的档案资源，可以在授权访问的条件下，让档案使用者获取更多档案的相关信息，更好地满足其各方面需要，也可以使档案管理工作者更好地管理档案信息，提高档案管理效率，提升档案业务水平和服务水平。 （二）感知全面化。智慧档案馆建设的目的就是要让受众（即档案使用者）对档案有全面的感知。通过相应的技术手段，让档案资料不仅仅是作为冰冷的文字或电子信息片段，而是将档案涉及的实体、档案内容信息等通过大数据、互联网、3D打印、人工智能等联系起来

点击上方“ 技术最TOP ”，星标公众号 重磅干货，第一时间送达 技术最TOP 扒最前沿科技动态，聊最TOP编程技术。 关注 昨夜，印度政府突然宣布将禁用59个应用，虽然公告没有明确此次行动针对中国企业，但遭到禁止的应用绝大部分为中国互联网企业所开发，包括Tiktok、微信、快手、百度地图、QQ音乐等诸多中国用户熟知的应用。 禁用这些应用的原因是它们“参与了损害印度主权和领土完整、国防、国家安全以及公共秩序的活动”。 这并不是印度的突然袭击，印度情报机构早前已经向政府请求封禁一批应用。这批名单中的53个疑似和中国有关，大部分和昨晚的名单一致，但线上会议软件Zoom、小米商店Mi Store等早前在列的应用，并未出现在29日的最终名单中。 01 深夜突发，印度封禁59款中国APP 在印度政府发布的公告里，重点提及此次针对移动应用的行动，是基于“国家安全”。公告认为， 被禁止的应用在收集用户数据方面没有符合有关规定。 印度采取行动的法律依据是什么呢？印度的信息技术部声称根据2000年《信息技术法》第69A条以及《2009年信息技术（阻止公众获取信息的程序和保障措施）规则》的相关规定来进行禁止的。 信息技术部称，“已经收到来自各种来源的许多投诉，其中包括关于滥用某些App的报道，这些信息是盗用并以未经授权的方式秘密地将用户数据传输到印度以外的服务器”，“电脑紧急应变小组（CERT-IN