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阿里NASA计划:城市大脑成智能研究第一平台

7月20日,据阿里云方面消息,城市大脑三项技术论文同时入选国际顶级学术会议——第25届国际多媒体会议ACM Multimedia(简称ACM MM),论文研究成果将用于智能判断交通事故、人流轨迹,同时将解决研究过程中交通数据样本不足的等问题。 阿里巴巴集团技术委员会主席王坚指出:“城市大脑不但能造福百姓,也会像登月计划一样,成为机器智能未来10年最重要的研究平台。” 三篇论文的同时入选,证明了将城市作创新平台的城市大脑,已经成为智能研究的第一平台。 据了解,ACM MM今年共收到675篇论文,经审慎的多重评选,最具价值的论文才有机会受邀参加大会,其中仅7.5%的论文可在大会上做口述报告。城市大脑入选的其中2篇论文已获口述报告资格。 这三项研究结果均由城市大脑项目组核心团队、NASA计划的人工智能大脑——阿里巴巴iDST(Institute of Data Science and Technologies)成员得出。 城市大脑于去年杭州云栖大会公开亮相,采用阿里云的ET人工智能技术,对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,修正城市运行中的Bug。 交通事故、人流轨迹是交通场景中亟...

Gartner:AlphaGo凸显高级机器学习在监督式学习领域的强大功能

机器学习取得显著进展 虽然机器学习的基本概念由来已久,但如今正变得炙手可热。在斯坦福大学,机器学习是最受欢迎的研究生课程,报读该课程的学生多达760人。此外,全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner的研究显示,高级分析(涵盖机器学习)是业务分析软件市场内增速最快的细分领域。 高级机器学习算法由多种用于无监督与监督式学习的技术构成(如:深度学习、神经网络和自然语言处理等),并基于当前信息而运行。高级机器学习已经从此前提供基于算法的解决方案,向更具洞察力、自我引导与自主化转变。它与万物信息化(information-of-everything)技术联系密切,例如:数学优化、文本挖掘、统计分析、搜索引擎和动态本体论。 数据大爆炸和信息复杂化使得人工分类与分析变得不再可行和成本高昂。机器学习可自动执行这些任务,并能够处理万物信息化所带来的主要挑战。 监督式学习是高级机器学习在业界最普遍的应用,涵盖约95%的机器学习使用案例。监督式学习需要“培训数据”,它将通过描述机器学习系统在观察与执行结果之间的预期映射而“传授”机器学习模型。 这些映射可以用于预测数量(如:收入或需求预测),或划分或预...

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Spring

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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

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。

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