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麻省理工评 2016 十大突破技术:中国语音上榜

每年年初,麻省理工学院(MIT)都会评选出当年的十大突破技术,挑选出在时下各种新兴技术中,有可能解决重大问题、带来全新机遇的希望所在。现在,2016年度的最新榜单带来,其中还特别提到了在中国的语音技术。 1、免疫工程(Immune Engineering) 成熟期:1-2年 杀伤性T细胞(免疫系统中所谓的杀伤性细胞)通过通过基因技术改造后,可以识别、攻击特定的病毒细胞,而且具有记忆功能,能永久阻断病毒,可被用来消灭癌症、白血病、多发性硬化症、艾滋病毒(HIV)等。 2、植物基因精确编辑(Precise Gene Editing in Plants) 成熟期:5-10年 这次本次评选中成熟最慢的技术,不过一旦成功,意义非凡,可提高农业生产率,满足不断膨胀的全球人口的需要——预计到2050年,世界人口预计将突破100亿。 该技术能够低价、精确地编辑植物基因组,且不留下外源DNA,藉此改造的农作物可提高产量,更有效地抵御干旱和疾病。 中国已经使用该技术打造抗真菌的小麦,提高水稻产量,但是否会和转基因作物一样受到监管还是个问题。 3、语音接口(Conversational Interfaces...

Facebook 基于十亿单词量构建高效神经网络模型

使用神经网络进行序列预测是众所周知的计算机科学问题,在语音识别、机器翻译、语言建模和其他领域中都有着广泛的应用。这种预测使用的模型对计算能力要求很高,这限制了它们的实际应用。 Facebook AI Research的科学家设计了自适应的softmax算法,这是一种为GPU定制的近似算法,可在庞大的单词量基础上高效地训练神经网络。如公开发表的论文中所描述的,自适应softmax利用单词在大语料库中的不均衡分布,形成可以最小化计算复杂度的群集。完全softmax与词汇库大小线性相关,而自适应softmax是次线性相关的,并且针对GPU进行了优化。 在开发softmax的同时,Facebook研究人员发布了开源库torch-rnnlib,帮助研究人员设计和测试GPU中的递归模型。有了torch.cudnn,可以使用NVIDIA CUDA Deep Neural Network库轻松访问基线。RNN、LSTM、GRU和其他递归神经网络都有具体的实现,研究人员可以很容易地把它们用于递归神经网络的设计。 Facebook研究人员在单个GPU上对该算法进行测试,速度达到了每秒12500个单词,同时...

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