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大牛讲堂 | 深度学习Sequence Learning技术分享

雷锋网按:本文作者都大龙,2011年7月毕业于中科院计算技术研究所;曾任百度深度学习研究院(IDL)资深研发工程师,并连续两次获得百度最高奖—百万美金大奖;现在Horizon Robotics负责自主服务机器人、智能家居以及玩具方向的算法研究与开发,涉及深度学习、计算机视觉、人机交互、SLAM、机器人规划控制等多个领域。 深度学习独领风骚 人工智能领域深度学习独领风骚自2006 年Geoffery Hinton等在《科学》( Science) 杂志发表那篇著名的论文开始,深度学习的热潮从学术界席卷到了工业界。 从那天起,深度学习在工业界的应用就如火如荼,真正开始“深度”影响我们的生活。比如这个大牛同学,参与开发了国内最早的基于CDNN的图像识别技术,极大提升了计算机视觉相关线上应用的效果,还创新性的主导研发了基于CNN和BLSTM的

大数据环境下的意图搜索技术!

尽管大数据已呈爆炸式增长,以致带动不少相关技术的衍生与发展。但是,不少人还是对大数据技术的作用感到云里雾里。今天,就跟随 大圣众包威客平台 一起看看大数据的其中一项重要技术——意图搜索技术。 一、大数据环境下的意图搜索技术的利弊 我们都知道,在大数据时代,任何在网络行为中留下的“蛛丝马迹”都以数据的形式被隐藏在大数据中,并通过应用物联网、大数据、人工智能等技术,构建成网络空间中的行为事件、思想事件等模型。 显然地,这种模式最大的风险是,它将面临信息安全问题。因为,在实体空间和虚拟空间中,它会全面收集、甄别、过滤、分类、整合人的存在痕迹和联系信息,并关注人物或事件之间的联系链,从而实现网络空间中存在的各种意图。 当然,把这项技术的监管做到位,它的优势还是大大存在的。大数据环境下的意图搜索技术最重要的意义是,它能完成对意图产生源头、传播途径和发展趋势的全方位描述,以达到对个人和组织的所思所想行为所在的全面搜索和分析,帮助个人或企业、政府做到提前预警、智能决策。所以,现今我国正针对各种安全事件进行积极的应对,尤其是新时期的各种安全威胁,并运用大数据技术和人工智能技术进行深入分析,实现对安全事...

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