m tech(机器学习与深度学习有什么异同)
资讯
2023-11-03
321
1. m tech,机器学习与深度学习有什么异同?
最近,一份关于那些声称在其产品和服务上使用人工智能的公司滥用人工智能的报告发布。根据Verge的数据,40%的比例声称使用人工智能的欧洲初创公司其实并没有使用这项技术。去年,TechTalks也意外发现了这样的滥用行为,一些公司声称使用机器学习和先进人工智能来收集和检查数千名用户的数据,以增强其产品和服务的用户体验。
遗憾的是,公众和媒对于什么是真正的人工智能 ,以及到底什么是机器学习,仍然存在很多困惑。这些术语通常被用作同义词。在其他情况下,人工智能与机器学习是相对独立的、互相平行的领域发展进步,而另一些则利用这一趋势来有意炒作和博眼球(刺激),来增加销售量以及收入。
下面我们来看看人工智能和机器学习之间的一些主要区别。
什么是机器学习
什么是机器学习 | Tom M. Mitchell,Machine Learning,McGraw Hill,1997[18]
CMU计算机科学学院临时院长、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前机器学习系主任 Tom M. Mitchell 表示:
科学领域最好由它所研究的中心问题来界定。机器学习领域试图回答以下问题:
“我们怎样才能建立一个随着经验而自动改进的计算机系统,而支配所有学习过程的基本法则是什么?”
机器学习(ML)是人工智能的一个分支,正如计算机科学家和机器学习先驱 Tom M.Mitchell所定义的:“机器学习是对计算机算法的研究,允许计算机程序通过经验自动改进。” —ML是我们期望实现人工智能的方法之一。机器学习依赖于对大大小小的数据集进行研究,通过检查和比较数据来发现共同的模式并探索细微差别。
例如,如果您提供一个机器学习模型,其中包含许多您喜欢的歌曲,以及它们相应的音频统计数据(舞蹈性、乐器、节奏或流派)。它应该能够自动化(取决于所使用的有监督机器学习模型)并生成推荐系统,以便在未来向您推荐您喜欢的音乐(以高概率),类似于Netflix、Spotify和其他公司所做的。
在一个简单的例子中,如果你加载了一个机器学习程序,其中有相当大的X射线图片数据集以及它们的描述(症状、需要考虑的项目和其他),它应该有能力在以后协助(或可能自动化)X射线图片的数据分析。机器学习模型会查看不同数据集中的每一张图片,并在具有可比指征标签的图片中找到共同的模式。此外,(假设我们对图像使用可能的ML算法)当你用新的图片加载模型时,它会将其参数与之前收集的例子进行比较,以揭示图片中包含它先前分析过的任何指征的可能性。
我们前面示例中的机器学习类型,称为“监督学习”,其中监督学习算法尝试对目标预测输出和输入特征之间的关系和依赖关系建模,以便我们可以根据这些关系预测新数据的输出值,它已经从以前的数据集中学习到了反馈。
无监督学习是机器学习的另一种类别,是一类主要用于模式检测和描述性建模的机器学习算法。这些算法在数据上没有输出类别或标签(模型使用未标记的数据进行训练)。
强化学习 | Credits: Types of ML Algorithms you Should Know by David Fumo [3]
强化学习是第三种流行的机器学习类型,其目的是利用从与环境的交互中收集到的观察结果来采取行动,以最大限度地提高回报或降低风险。在这种情况下,强化学习算法(称为agent)通过迭代不断地从环境中学习。强化学习的一个很好的例子是电脑达到了超人的状态,并在电脑游戏中打败了人类。
机器学习可以让人眼花缭乱,尤其是它的高级子分支,即深度学习和各种类型的神经网络。无论如何,它是 "神奇 "的(计算学习理论),不管公众有时是否有观察其内部运作的问题。虽然有些人倾向于将深度学习和神经网络与人脑的工作方式进行比较,但两者之间存在着本质的区别。
什么是人工智能(AI)?
卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授兼院长 Andrew Moore讲解的人工智能全景图|Youtube
另一方面,人工智能的范围很广。根据卡耐基梅隆大学计算机科学学院前院长Andrew Moore 的说法,"人工智能是一门科学和工程,它让计算机以一种直到最近我们还认为需要人类智能的方式运行。"
这是一个用一句话来定义人工智能的好方法;然而,它仍然显示出这个领域是多么广泛和模糊。50年前,下棋程序被认为是人工智能的一种形式,因为博弈论和游戏策略是只有人脑才能完成的能力。如今,象棋游戏是枯燥而陈旧的,因为它几乎是每个计算机操作系统(OS)的一部分;因此,"直到最近 "是随着时间的推移而发展的东西 [36]。
CMU的助理教授和研究员 Zachary Lipton在Approximately Correct上阐明,AI这个术语 "是一个理想的,是一个动态的目标,一种基于那些人类拥有但机器没有的能力"。AI还包括相当程度的我们所知道的技术进步。机器学习只是其中之一。之前的人工智能作品利用了不同的技术。例如,1997年击败世界国际象棋冠军的人工智能 "深蓝 "使用了一种叫做树搜索算法的方法来评估每一个回合的数百万步。
使用深度优先搜索解决八皇后难题的示例 | 人工智能简介 | . how2Examples
正如我们今天所知道的那样,人工智能的象征是以Google Home、Siri和Alexa为代表的人机交互小工具,以Netflix、亚马逊和YouTube为代表的机器学习驱动的视频推荐系统。这些技术进步正逐步成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们是智能助手,提升了我们作为人类和专业人士的能力--使我们更有效率。
与机器学习相比,人工智能是一个动态的目标,它的定义会随着其相关技术进步的进一步发展而改变。可能在几十年内,今天的人工智能创新进展应该被认为是乏味的,就像现在的翻盖手机对我们来说一样。
为什么科技公司倾向于
将AI和ML交替使用?
"... ...我们想要的是一台能从经验中学习的机器" ~ Alan Turing
"人工智能 "一词是在1956年由Allen Newell和Herbert A. Simon等一批研究人员提出的。从那时起,人工智能的产业经历了许多波动。在早期的几十年里,围绕着这个行业进行了大量的炒作,许多科学家都一致认为人类水平的人工智能指日可待。然而,未兑现的论断引起了行业与公众的普遍不满,并导致了人工智能的寒潮,这一时期,对该领域的资金和兴趣大大消退。
后来,各组织试图将自己的工作与人工智能这个术语分开,人工智能已经成为无事实根据的炒作的同义词,并利用不同的名称来指代他们的工作。例如,IBM将 "深蓝 "描述为一台超级计算机,并明确表示它没有使用人工智能,而它却使用了人工智能。
在此期间,各种其他术语,如大数据、预测分析和机器学习,开始受到关注和普及。2012年,机器学习、深度学习和神经网络取得了长足的进步,并在越来越多的领域得到应用。各机构突然开始使用“机器学习”和“深度学习”来宣传他们的产品。
深度学习开始解决那些基于经典规则编程无法完成的任务。早期的语音和人脸识别、图像分类、自然语言处理等领域突飞猛进,2019年3月,三位最受认可的深度学习先驱获得了图灵奖,他们的贡献和突破使深度神经网络成为当今计算的关键组成部分。
因此,从这个势头来看,我们看到了人工智能的回归。对于那些习惯于使用各种限制的老式软件人来说,深度学习的效果几乎就像 "魔法"一样。尤其是由于神经网络和深度学习进入的一小部分领域被认为是计算机的禁区,而如今,机器学习和深度学习的工程师都能获得高薪,甚至在非营利组织工作,这就足以说明了这个领域的热度。
来源 | 推特 | GPT-2更好的语言模型及其含义,Open AI
可悲的是,这一点媒体公司往往在没有进行深刻考察的情况下就进行报道,并且经常配合人工智能文章中的水晶球(译者注:神奇的事情)和其他超自然描描述。这样的欺骗性行为有助于那些公司围绕他们的产品产生炒作。然而,在以后的日子里,由于未能达到预期,这些机构不得不雇佣他人来弥补他们所谓的人工智能。最终,他们可能会为了短期利益而导致该领域的不信任,并引发另一个人工智能的冬天寒潮。
2. Tech21手机壳宣传的36m高度防摔是否真实?
首先声明一个问题,tech21手机壳所谓的3.6m防摔,必定是建立在实验室基础上的,也就是说在实用过程中的诸多不确定因素,比如摔落的初始速度,横向速度,二次碰撞,伤点碰撞等等。一般而言,实验数据换成实用情况下,都会有一定浮动。简单来说就是,也许从4m高的地方摔下去也没事,也许3m高的位置摔就会有轻微损伤。不过,一般手机实用高度不会超过耳朵,也就是2m以内,肯定是安全的。
其次,为什么绝大部分的手机壳都没有这种准确的抗摔高度?因为我们用的大部分手机壳是国内厂家自主研发生产的,而国内几乎是没有专门的实验室测量,即使有,国内的手机壳厂商也不会做这种实验。二三十块钱一个手机壳,竞争还那么大,出货量能有多少?如果将实验测试成本均摊在商品上,这手机壳价格得翻多少?
3. 有哪些网站可以查看行业数据?
大数据时代,这些好用还免费的行业数据查询网址,你竟然还不知道?
1. 数据狗
关于数据的论坛 各行各业都有
论坛形式 所以需要有论坛币
2. 世界-经济指标
看名字就知道
这个网站能看到 所有国家的经济的指标
3. 中国信通院
全免费 国家公示
4. 中国互联网络信息中心
全免费 国家公示
5. 中国判书网
全免费 国家公示
看企业以及个人是否有违法犯罪失信等信息
6. I99it中文互联网数据资讯网
不吹不黑报告写得还是没有毛病的
7. 艾媒网
这是个好网站 疯狂安利
8. 艾瑞指数
汇集多家大型互联网企业数据
共同打造的互联网行业信息情报分析系统。
9. 中国产业信息
全免费 国家公示
10. 国家统计局
全免费 国家公示
4. hpm格式是指?
lpt=lower power tech, hlp=high-performance low power, hpm=high performance mobile移动高能低功耗工艺, lp=low power hp=high performance hp,hpl,hpm采用hkmg,lp依然使用poly/sion 高能微波
5. Amber是什么意思?
在美国和加拿大,安珀警戒(AMBER Alert)是当国内确认发生儿童绑架案时,透过各种媒体向社会大众传播的一种警戒告知。“AMBER”是“America's Missing: Broadcasting Emergency Response”(直译为:美国失踪人口:广播紧急回应)的缩写,也是以一名于1996年在美国德州阿灵顿(Arlington)被绑架并杀害的九岁女童安珀·海格曼(Amber Hagerman)命名。
在佐治亚州则称为“Levi's Call”在某些州这样的计划是以在当地失踪的儿童命名的。安珀警戒是使用美国紧急警报系统(EAS)透过商业广播电台、卫星电台、电视台,以及有线电视向全国发布,并同时会利用电子邮件、电子交通状况号志,以及无线装置的短信发布。安珀警戒的发布是由负责调查该绑架案的警察机构决定。对大众发布的安珀警戒内容通常包含了被绑架者的描述、绑架嫌犯的描述,以及绑匪车辆的描述和车牌号码
安珀警戒 AMBER Alert
A high-tech system to help find missing children was put into operation on Sunday as a result of joint efforts by Chinese police and Internet companies.
由中国警方和互联网公司合力推出的失踪儿童搜寻高科技平台周日(5月15日)正式上线。 Chinese police working on cases of missing children first post messages, including photos and physical characteristics, on an internal system. The information can then be posted on Sina Weibo, China's Twitter-like service.
负责失踪儿童案件的民警现在内部网络上发布失踪儿童的照片和体貌特征等信息,之后,这些信息就会被发布到新浪微博。
打拐民警将失踪儿童信息、嫌疑人信息等录入公安系统内部使用的儿童失踪信息紧急发布平台(emergency response system),点击“发布”后,信息即实时精准地推送到社交网络。
以丢失地点为圆心,儿童失踪时间1小时内,推送半径100公里(the information on the missing child and the suspect is broadcast to areas 100 kilometers from the place a child went missing within one hour);失踪2小时内,推送半径200公里;失踪3小时内,推送半径300公里;儿童失踪超过3小时,推送半径500公里(the range is extended to more than 500 kilometers if a child is missing for more than three hours)。
目前,失踪儿童信息可以通过微博和地图软件进行推送,在儿童失踪地附近的用户,能够在手机上接收到推送的消息,未来也会有其他移动应用的用户接收到儿童失踪信息的推送。 美国失踪儿童发布系统“安珀警戒”(AMBER Alert )
1996年1月13日,美国得克萨斯州阿灵顿市,9岁女孩安珀·哈格曼(Amber Hagerman)在家附近被一名男子强行带走。四天后,安珀的尸体在几公里外的一条小溪边被发现。 许多民众提出疑问:孩子失踪后,警方为何不在第一时间与媒体联动,像发布飓风警报那样,发布失踪儿童警报呢?受这一理念启发,一个接驳美国紧急警报系统(Emergency Alert System , EAS ),通过电台、电视台、电子邮件、交通提示、短信等多种渠道,向全国发布失踪儿童信息的庞大系统——“安珀警戒”(America's Missing: Broadcast Emergency Response ,AMBER )上线。
一旦有儿童失踪,经过警方认定,就可利用EAS ,通过广播(radio )、电视(TV station )、电子路牌(electronic traffic-condition signs)、手机推送(SMS text messages )、社交网站等途径,发布信息。一条标准的安珀警戒通知,一般包括嫌疑人及失踪儿童的体貌特征、汽车型号与车牌号、执法部门联系电话等三大要素。
安珀警戒发出后,接收到警报的民众就都成为警方眼线,这让搜寻的范围与力度大大加强。自1996年投入使用以来,安珀警戒已经至少解救了670名失踪儿童,美国的失踪儿童寻回率从1990年的62%,增长到今天的95%以上。
6. 采用定制Zen核心架构的Hugon?
国产服务器与工作站 OEM 厂商曙光,已经开始销售搭载了 Hugon Dhyana 处理器的机器。
其基于 AMD 初代 Zen 架构打造,拥有八个核心、16 个线程、兼容 x86 指令集、能够运行当下流行的所有应用程序。
此外,工作站可选配来自英伟达的最新款 Quadro RTX 或 GV100 显卡。
(图 via 中科曙光,文自:AnandTech)
据悉,早在 2016 年的时候,AMD 就和 THATIC 合资开发基于 Zen 微架构、专门面向中国市场的定制处理器。根据协议条款,AMD 将提供当时最新的 x86 微架构,而其余的 SoC 部分交由合资企业去负责设计。
尽管基础规格不得而知、且搭载该处理器的机器仅面向政府资助的机构使用,但 Hugon Dhyana CPU 还是在去年迎来了重大的利好。
近日,中科曙光开始销售基于 Hugon Dhyana 3000 系列处理器的 W330-H350 机器,展示了部分规格和其它一些细节。
事实证明,Hugon Dhyana CPU 有四核 / 8 线程(model 3138)或八核 / 16 线程(model 3185 / 3188),前者主频 3.6GHz、后者 3.0~3.4GHz 。
虽然官方没有公布这些处理器的缓存大小,但某微博用户还是晒出了一张据说为 Hugon Dhyana 平台主机的 Windows 10 任务管理器截图。
照片显示,这颗八核心的 Dhyana 3185 处理器拥有 768 KB 的 L1 缓存、4 MB 的 L2 缓存、以及 16 MB 的 L3 缓存,与同一代 AMD 锐龙八核处理器一致。
鉴于 Hugon Dhyana 3000 系列 CPU 与 AMD 锐龙芯片极其相似,人们不禁提出了一些疑问。首先,两者到底有何区别?
这个问题的答案是,由于 Hugon 需要专门面向一些研究机构,所以芯片中包含专有的 IP 也是合乎逻辑的。
同时,面向特定行业的半定制的服务器 CPU(以及自定义固件),也早已不是什么新鲜事。
其次,Hugon Dhyana 是 AMD 和 THATIC 合资企业基于 Zen 架构开发的唯一产品线吗?
对于这个问题,仍有待时间去检验。
第三,Hugon Dhyana 是由谁来代工的?
鉴于中芯国际的最先进制程还停留在 28nm,目前不清楚其在制造具有大缓存的八核 x86 CPU 上,是否能够做到足够高效。
就具体到特定的机型,曙光 W330-H350 配备了四根 DIMM 插槽(最高支持 256GB 内存)、支持 2.5 / 3.5" 机械 / 固态硬盘、1 个 PCIe 3.0 x16 与两个 PCIe 3.0 x8 插槽(工作于 x4 和 x1 模式)、两个千兆以太网(GbE)、以及多个 USB 3.0 端口。
作为一款工作站,其可选配全系列 NVIDIA Quadro 显卡,包括英伟达 Quadro P400 / P620 / P1000 / P2000 / P4000 / P5000 / P6000,Quadro GV100、或 Quadro RTX5000 / 6000/8000 *。
根据配置的不同,曙光还为其工作站提供了 300W 或 600W 的电源供应器。即便如此,整机大小还是控制在了 40×17.5×40 CM,重约 10 公斤。
7. yoowon舵机是哪个国家的?
韩国柳源株式会社(YOOWON)自1962年成立以来,主要生产PCB钻孔时用的垫板和盖板等产品,在电子及产业用Bakelite 领域迅速发展。旗下的YOOWON M-TECH成立于1992年,是专业生产海洋设备(甲板机械、舵机和特殊绞车类)的企业,随着韩国造船产业的成长,不断扩张营业能力。
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1. m tech,机器学习与深度学习有什么异同?
最近,一份关于那些声称在其产品和服务上使用人工智能的公司滥用人工智能的报告发布。根据Verge的数据,40%的比例声称使用人工智能的欧洲初创公司其实并没有使用这项技术。去年,TechTalks也意外发现了这样的滥用行为,一些公司声称使用机器学习和先进人工智能来收集和检查数千名用户的数据,以增强其产品和服务的用户体验。
遗憾的是,公众和媒对于什么是真正的人工智能 ,以及到底什么是机器学习,仍然存在很多困惑。这些术语通常被用作同义词。在其他情况下,人工智能与机器学习是相对独立的、互相平行的领域发展进步,而另一些则利用这一趋势来有意炒作和博眼球(刺激),来增加销售量以及收入。
下面我们来看看人工智能和机器学习之间的一些主要区别。
什么是机器学习
什么是机器学习 | Tom M. Mitchell,Machine Learning,McGraw Hill,1997[18]
CMU计算机科学学院临时院长、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前机器学习系主任 Tom M. Mitchell 表示:
科学领域最好由它所研究的中心问题来界定。机器学习领域试图回答以下问题:
“我们怎样才能建立一个随着经验而自动改进的计算机系统,而支配所有学习过程的基本法则是什么?”
机器学习(ML)是人工智能的一个分支,正如计算机科学家和机器学习先驱 Tom M.Mitchell所定义的:“机器学习是对计算机算法的研究,允许计算机程序通过经验自动改进。” —ML是我们期望实现人工智能的方法之一。机器学习依赖于对大大小小的数据集进行研究,通过检查和比较数据来发现共同的模式并探索细微差别。
例如,如果您提供一个机器学习模型,其中包含许多您喜欢的歌曲,以及它们相应的音频统计数据(舞蹈性、乐器、节奏或流派)。它应该能够自动化(取决于所使用的有监督机器学习模型)并生成推荐系统,以便在未来向您推荐您喜欢的音乐(以高概率),类似于Netflix、Spotify和其他公司所做的。
在一个简单的例子中,如果你加载了一个机器学习程序,其中有相当大的X射线图片数据集以及它们的描述(症状、需要考虑的项目和其他),它应该有能力在以后协助(或可能自动化)X射线图片的数据分析。机器学习模型会查看不同数据集中的每一张图片,并在具有可比指征标签的图片中找到共同的模式。此外,(假设我们对图像使用可能的ML算法)当你用新的图片加载模型时,它会将其参数与之前收集的例子进行比较,以揭示图片中包含它先前分析过的任何指征的可能性。
我们前面示例中的机器学习类型,称为“监督学习”,其中监督学习算法尝试对目标预测输出和输入特征之间的关系和依赖关系建模,以便我们可以根据这些关系预测新数据的输出值,它已经从以前的数据集中学习到了反馈。
无监督学习是机器学习的另一种类别,是一类主要用于模式检测和描述性建模的机器学习算法。这些算法在数据上没有输出类别或标签(模型使用未标记的数据进行训练)。
强化学习 | Credits: Types of ML Algorithms you Should Know by David Fumo [3]
强化学习是第三种流行的机器学习类型,其目的是利用从与环境的交互中收集到的观察结果来采取行动,以最大限度地提高回报或降低风险。在这种情况下,强化学习算法(称为agent)通过迭代不断地从环境中学习。强化学习的一个很好的例子是电脑达到了超人的状态,并在电脑游戏中打败了人类。
机器学习可以让人眼花缭乱,尤其是它的高级子分支,即深度学习和各种类型的神经网络。无论如何,它是 "神奇 "的(计算学习理论),不管公众有时是否有观察其内部运作的问题。虽然有些人倾向于将深度学习和神经网络与人脑的工作方式进行比较,但两者之间存在着本质的区别。
什么是人工智能(AI)?
卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授兼院长 Andrew Moore讲解的人工智能全景图|Youtube
另一方面,人工智能的范围很广。根据卡耐基梅隆大学计算机科学学院前院长Andrew Moore 的说法,"人工智能是一门科学和工程,它让计算机以一种直到最近我们还认为需要人类智能的方式运行。"
这是一个用一句话来定义人工智能的好方法;然而,它仍然显示出这个领域是多么广泛和模糊。50年前,下棋程序被认为是人工智能的一种形式,因为博弈论和游戏策略是只有人脑才能完成的能力。如今,象棋游戏是枯燥而陈旧的,因为它几乎是每个计算机操作系统(OS)的一部分;因此,"直到最近 "是随着时间的推移而发展的东西 [36]。
CMU的助理教授和研究员 Zachary Lipton在Approximately Correct上阐明,AI这个术语 "是一个理想的,是一个动态的目标,一种基于那些人类拥有但机器没有的能力"。AI还包括相当程度的我们所知道的技术进步。机器学习只是其中之一。之前的人工智能作品利用了不同的技术。例如,1997年击败世界国际象棋冠军的人工智能 "深蓝 "使用了一种叫做树搜索算法的方法来评估每一个回合的数百万步。
使用深度优先搜索解决八皇后难题的示例 | 人工智能简介 | . how2Examples
正如我们今天所知道的那样,人工智能的象征是以Google Home、Siri和Alexa为代表的人机交互小工具,以Netflix、亚马逊和YouTube为代表的机器学习驱动的视频推荐系统。这些技术进步正逐步成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们是智能助手,提升了我们作为人类和专业人士的能力--使我们更有效率。
与机器学习相比,人工智能是一个动态的目标,它的定义会随着其相关技术进步的进一步发展而改变。可能在几十年内,今天的人工智能创新进展应该被认为是乏味的,就像现在的翻盖手机对我们来说一样。
为什么科技公司倾向于
将AI和ML交替使用?
"... ...我们想要的是一台能从经验中学习的机器" ~ Alan Turing
"人工智能 "一词是在1956年由Allen Newell和Herbert A. Simon等一批研究人员提出的。从那时起,人工智能的产业经历了许多波动。在早期的几十年里,围绕着这个行业进行了大量的炒作,许多科学家都一致认为人类水平的人工智能指日可待。然而,未兑现的论断引起了行业与公众的普遍不满,并导致了人工智能的寒潮,这一时期,对该领域的资金和兴趣大大消退。
后来,各组织试图将自己的工作与人工智能这个术语分开,人工智能已经成为无事实根据的炒作的同义词,并利用不同的名称来指代他们的工作。例如,IBM将 "深蓝 "描述为一台超级计算机,并明确表示它没有使用人工智能,而它却使用了人工智能。
在此期间,各种其他术语,如大数据、预测分析和机器学习,开始受到关注和普及。2012年,机器学习、深度学习和神经网络取得了长足的进步,并在越来越多的领域得到应用。各机构突然开始使用“机器学习”和“深度学习”来宣传他们的产品。
深度学习开始解决那些基于经典规则编程无法完成的任务。早期的语音和人脸识别、图像分类、自然语言处理等领域突飞猛进,2019年3月,三位最受认可的深度学习先驱获得了图灵奖,他们的贡献和突破使深度神经网络成为当今计算的关键组成部分。
因此,从这个势头来看,我们看到了人工智能的回归。对于那些习惯于使用各种限制的老式软件人来说,深度学习的效果几乎就像 "魔法"一样。尤其是由于神经网络和深度学习进入的一小部分领域被认为是计算机的禁区,而如今,机器学习和深度学习的工程师都能获得高薪,甚至在非营利组织工作,这就足以说明了这个领域的热度。
来源 | 推特 | GPT-2更好的语言模型及其含义,Open AI
可悲的是,这一点媒体公司往往在没有进行深刻考察的情况下就进行报道,并且经常配合人工智能文章中的水晶球(译者注:神奇的事情)和其他超自然描描述。这样的欺骗性行为有助于那些公司围绕他们的产品产生炒作。然而,在以后的日子里,由于未能达到预期,这些机构不得不雇佣他人来弥补他们所谓的人工智能。最终,他们可能会为了短期利益而导致该领域的不信任,并引发另一个人工智能的冬天寒潮。
2. Tech21手机壳宣传的36m高度防摔是否真实?
首先声明一个问题,tech21手机壳所谓的3.6m防摔,必定是建立在实验室基础上的,也就是说在实用过程中的诸多不确定因素,比如摔落的初始速度,横向速度,二次碰撞,伤点碰撞等等。一般而言,实验数据换成实用情况下,都会有一定浮动。简单来说就是,也许从4m高的地方摔下去也没事,也许3m高的位置摔就会有轻微损伤。不过,一般手机实用高度不会超过耳朵,也就是2m以内,肯定是安全的。
其次,为什么绝大部分的手机壳都没有这种准确的抗摔高度?因为我们用的大部分手机壳是国内厂家自主研发生产的,而国内几乎是没有专门的实验室测量,即使有,国内的手机壳厂商也不会做这种实验。二三十块钱一个手机壳,竞争还那么大,出货量能有多少?如果将实验测试成本均摊在商品上,这手机壳价格得翻多少?
3. 有哪些网站可以查看行业数据?
大数据时代,这些好用还免费的行业数据查询网址,你竟然还不知道?
1. 数据狗
关于数据的论坛 各行各业都有
论坛形式 所以需要有论坛币
2. 世界-经济指标
看名字就知道
这个网站能看到 所有国家的经济的指标
3. 中国信通院
全免费 国家公示
4. 中国互联网络信息中心
全免费 国家公示
5. 中国判书网
全免费 国家公示
看企业以及个人是否有违法犯罪失信等信息
6. I99it中文互联网数据资讯网
不吹不黑报告写得还是没有毛病的
7. 艾媒网
这是个好网站 疯狂安利
8. 艾瑞指数
汇集多家大型互联网企业数据
共同打造的互联网行业信息情报分析系统。
9. 中国产业信息
全免费 国家公示
10. 国家统计局
全免费 国家公示
4. hpm格式是指?
lpt=lower power tech, hlp=high-performance low power, hpm=high performance mobile移动高能低功耗工艺, lp=low power hp=high performance hp,hpl,hpm采用hkmg,lp依然使用poly/sion 高能微波
5. Amber是什么意思?
在美国和加拿大,安珀警戒(AMBER Alert)是当国内确认发生儿童绑架案时,透过各种媒体向社会大众传播的一种警戒告知。“AMBER”是“America's Missing: Broadcasting Emergency Response”(直译为:美国失踪人口:广播紧急回应)的缩写,也是以一名于1996年在美国德州阿灵顿(Arlington)被绑架并杀害的九岁女童安珀·海格曼(Amber Hagerman)命名。
在佐治亚州则称为“Levi's Call”在某些州这样的计划是以在当地失踪的儿童命名的。安珀警戒是使用美国紧急警报系统(EAS)透过商业广播电台、卫星电台、电视台,以及有线电视向全国发布,并同时会利用电子邮件、电子交通状况号志,以及无线装置的短信发布。安珀警戒的发布是由负责调查该绑架案的警察机构决定。对大众发布的安珀警戒内容通常包含了被绑架者的描述、绑架嫌犯的描述,以及绑匪车辆的描述和车牌号码
安珀警戒 AMBER Alert
A high-tech system to help find missing children was put into operation on Sunday as a result of joint efforts by Chinese police and Internet companies.
由中国警方和互联网公司合力推出的失踪儿童搜寻高科技平台周日(5月15日)正式上线。 Chinese police working on cases of missing children first post messages, including photos and physical characteristics, on an internal system. The information can then be posted on Sina Weibo, China's Twitter-like service.
负责失踪儿童案件的民警现在内部网络上发布失踪儿童的照片和体貌特征等信息,之后,这些信息就会被发布到新浪微博。
打拐民警将失踪儿童信息、嫌疑人信息等录入公安系统内部使用的儿童失踪信息紧急发布平台(emergency response system),点击“发布”后,信息即实时精准地推送到社交网络。
以丢失地点为圆心,儿童失踪时间1小时内,推送半径100公里(the information on the missing child and the suspect is broadcast to areas 100 kilometers from the place a child went missing within one hour);失踪2小时内,推送半径200公里;失踪3小时内,推送半径300公里;儿童失踪超过3小时,推送半径500公里(the range is extended to more than 500 kilometers if a child is missing for more than three hours)。
目前,失踪儿童信息可以通过微博和地图软件进行推送,在儿童失踪地附近的用户,能够在手机上接收到推送的消息,未来也会有其他移动应用的用户接收到儿童失踪信息的推送。 美国失踪儿童发布系统“安珀警戒”(AMBER Alert )
1996年1月13日,美国得克萨斯州阿灵顿市,9岁女孩安珀·哈格曼(Amber Hagerman)在家附近被一名男子强行带走。四天后,安珀的尸体在几公里外的一条小溪边被发现。 许多民众提出疑问:孩子失踪后,警方为何不在第一时间与媒体联动,像发布飓风警报那样,发布失踪儿童警报呢?受这一理念启发,一个接驳美国紧急警报系统(Emergency Alert System , EAS ),通过电台、电视台、电子邮件、交通提示、短信等多种渠道,向全国发布失踪儿童信息的庞大系统——“安珀警戒”(America's Missing: Broadcast Emergency Response ,AMBER )上线。
一旦有儿童失踪,经过警方认定,就可利用EAS ,通过广播(radio )、电视(TV station )、电子路牌(electronic traffic-condition signs)、手机推送(SMS text messages )、社交网站等途径,发布信息。一条标准的安珀警戒通知,一般包括嫌疑人及失踪儿童的体貌特征、汽车型号与车牌号、执法部门联系电话等三大要素。
安珀警戒发出后,接收到警报的民众就都成为警方眼线,这让搜寻的范围与力度大大加强。自1996年投入使用以来,安珀警戒已经至少解救了670名失踪儿童,美国的失踪儿童寻回率从1990年的62%,增长到今天的95%以上。
6. 采用定制Zen核心架构的Hugon?
国产服务器与工作站 OEM 厂商曙光,已经开始销售搭载了 Hugon Dhyana 处理器的机器。
其基于 AMD 初代 Zen 架构打造,拥有八个核心、16 个线程、兼容 x86 指令集、能够运行当下流行的所有应用程序。
此外,工作站可选配来自英伟达的最新款 Quadro RTX 或 GV100 显卡。
(图 via 中科曙光,文自:AnandTech)
据悉,早在 2016 年的时候,AMD 就和 THATIC 合资开发基于 Zen 微架构、专门面向中国市场的定制处理器。根据协议条款,AMD 将提供当时最新的 x86 微架构,而其余的 SoC 部分交由合资企业去负责设计。
尽管基础规格不得而知、且搭载该处理器的机器仅面向政府资助的机构使用,但 Hugon Dhyana CPU 还是在去年迎来了重大的利好。
近日,中科曙光开始销售基于 Hugon Dhyana 3000 系列处理器的 W330-H350 机器,展示了部分规格和其它一些细节。
事实证明,Hugon Dhyana CPU 有四核 / 8 线程(model 3138)或八核 / 16 线程(model 3185 / 3188),前者主频 3.6GHz、后者 3.0~3.4GHz 。
虽然官方没有公布这些处理器的缓存大小,但某微博用户还是晒出了一张据说为 Hugon Dhyana 平台主机的 Windows 10 任务管理器截图。
照片显示,这颗八核心的 Dhyana 3185 处理器拥有 768 KB 的 L1 缓存、4 MB 的 L2 缓存、以及 16 MB 的 L3 缓存,与同一代 AMD 锐龙八核处理器一致。
鉴于 Hugon Dhyana 3000 系列 CPU 与 AMD 锐龙芯片极其相似,人们不禁提出了一些疑问。首先,两者到底有何区别?
这个问题的答案是,由于 Hugon 需要专门面向一些研究机构,所以芯片中包含专有的 IP 也是合乎逻辑的。
同时,面向特定行业的半定制的服务器 CPU(以及自定义固件),也早已不是什么新鲜事。
其次,Hugon Dhyana 是 AMD 和 THATIC 合资企业基于 Zen 架构开发的唯一产品线吗?
对于这个问题,仍有待时间去检验。
第三,Hugon Dhyana 是由谁来代工的?
鉴于中芯国际的最先进制程还停留在 28nm,目前不清楚其在制造具有大缓存的八核 x86 CPU 上,是否能够做到足够高效。
就具体到特定的机型,曙光 W330-H350 配备了四根 DIMM 插槽(最高支持 256GB 内存)、支持 2.5 / 3.5" 机械 / 固态硬盘、1 个 PCIe 3.0 x16 与两个 PCIe 3.0 x8 插槽(工作于 x4 和 x1 模式)、两个千兆以太网(GbE)、以及多个 USB 3.0 端口。
作为一款工作站,其可选配全系列 NVIDIA Quadro 显卡,包括英伟达 Quadro P400 / P620 / P1000 / P2000 / P4000 / P5000 / P6000,Quadro GV100、或 Quadro RTX5000 / 6000/8000 *。
根据配置的不同,曙光还为其工作站提供了 300W 或 600W 的电源供应器。即便如此,整机大小还是控制在了 40×17.5×40 CM,重约 10 公斤。
7. yoowon舵机是哪个国家的?
韩国柳源株式会社(YOOWON)自1962年成立以来,主要生产PCB钻孔时用的垫板和盖板等产品,在电子及产业用Bakelite 领域迅速发展。旗下的YOOWON M-TECH成立于1992年,是专业生产海洋设备(甲板机械、舵机和特殊绞车类)的企业,随着韩国造船产业的成长,不断扩张营业能力。本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!