集智科学家张江解析：为什么复杂性需要深度学习？-低调大师

集智科学家张江解析：为什么复杂性需要深度学习？

2017-07-31 713

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文来自北京集智俱乐部。作者张江，北京师范大学系统科学学院副教授，集智俱乐部创始人、现任主席、集智科学家，腾讯公司腾云智库成员。

尽管复杂性科学一直在追求一大类终极问题的答案，如生命的起源、复杂性的起源等。但其实它的发展完全是研究方法驱动的。例如在计算机出现之前，人们是用哲学思辨和数学方程来研究复杂系统；到了90年代，圣塔菲学派兴起，多主体仿真、复杂自适应系统方法席卷了各个研究领域；2000年以后，复杂网络崛起，小世界和无标度以及各式各样的网络分析渗透到了复杂性研究的各个角落；到了2010年以后，基于大数据的复杂性研究和计算社会科学（computational social science）开始兴起。那么，站在2016年的末端展望未来，下一波的热潮将会是什么呢？有没有可能是引领工业界革命的深度学习技术呢？

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《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一导读

前言作为一门实用而综合性的边缘学科，数字图像模式识别技术研究的内容主要包括图像变换、图像增强、图像特征提取、图像识别，以及运动图像分析等。本书将以实践为导向，以实用为目标来介绍这些重要的数字图像模式识别技术。在介绍数字图像模式识别技术基础理论及算法原理的同时，重点介绍如何用Visual C++实现这些典型及常用算法，并结合实际应用介绍作者所在实验室近年来研究总结出来的一些经典案例，尽量做到理论、应用与实际编程紧密结合，使读者掌握用Visual C++进行图像模式识别技术编程的基本方法和技巧。本书内容丰富、层次清晰，所介绍的内容具有较强的实践性和应用性。在学完本书之后，相信读者能够在充分了解数字图像模式识别技术基础理论和经典算法的基础上，掌握进行实际项目开发的方法。本书特点本书主要有以下特点。循序渐进，由浅入深为了方便读者学习，本书

2017-08-01

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编者按：人工智能发展如火如荼，但人才供给却跟不上。昨日，IEEE Spectrum 发布文章，描述了为什么计算机视觉专家李飞飞认为人工智能需要多样化，以及如何解决。李飞飞是斯坦福研究中心计算机科学华裔副教授，美国斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室主任，2015年“全球百大思想者”，雷锋网(公众号：雷锋网)曾在谷歌微软的图像识别行不行，还得斯坦福的李飞飞说了算对她有过简单介绍。以下为雷锋网独家编译，未经许可不得转载。正如李飞飞所见，历史性的时刻正在到来，人类文明正经历着一场人工智能革命。 “ 21 世纪第二个十年是人工智能发展史的重要转折，”上周，斯坦福大学计算机科学教授在美国总统奥巴马组织的人工智能研讨会（White House Frontiers Conference）中说。至今为止，对于人工智能的理解、规定和测试都是在实验室

2017-08-01

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。