一篇深度学习论文背后的大规模在线协作-低调大师

一篇深度学习论文背后的大规模在线协作

2018-04-15 596

2016年夏季，生物信息学教授Anthony Gitter和Casey Greene发表了一篇关于深度学习的生物医学应用的论文，该论文致力于研究一个热门的新型人工智能领域：模仿人类大脑的神经网络。

该论文完成后还引出了一个有趣的学术众包案例。如今，已有40多名在线合作者对这篇论文进行了大量的编写和修改，甚至其中大多数协作者的贡献足以成为共同作者。

2018年4月4日《皇家学会界面》杂志刊登了最新研究成果“生物学和医学深入学习的机遇与障碍”。

Gitter毕业于威斯康星-麦迪逊大学，现Morgridege研究所工作，Greene毕业于宾夕法尼亚大学，二者皆致力于研究如何用计算工具解决健康和生物方面的巨大挑战。他们希望看到深度学习在这个方面发挥作用，以及在生物医学领域尚未开发的潜力。

Gitter认为这个过程与开源软件社区的工作原理相似。他说

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网络安全才是人工智能产业平稳发展的“保镖”

如今人工智能是火得一塌糊涂，不管是物流还是制造业，都要跟人工智能扯上点关系，否则就好像落后于时代了似的。但是我们也要认识到：人工智能只是表象，大数据与网络技术才是根本。人工智能想要发展，保障底层的数据与网络安全才是关键。可以说，网络安全才是人工智能产业平稳发展的“保镖”。在网络上，人工智能与网络安全都属于高频词汇。对于网络安全行业来说，最开始的办法是对网络划分边界，但是随着人工智能的发展，对网络泛化的数据提供安全保障，已经成了网络安全行业的另一个发展重点。 2017年年初到现在，已经有三家对标人工智能的网路安全企业被重金收购。显然，在网络安全行业，人工智能技术被寄予厚望。这三家企业基本上都是用机器学习技术来进行网络安全工作，用一组用来训练机器从数据中学习并预测趋势与结果的算法，来将人工智能技术应用在网络安全领域。目前机器学习算法已经可以进行图像书别、预测分析以及自然语言处理等工作。国际上，IT技术供应商埃森哲就在不久前收购了人工智能网络安全公司Endgame的联邦服务部门。同时另一家美国企业，BluVector也是使用机器学习算法，来对网络中的安全威胁进行实时监测。总体来看...

2018-04-16

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朋友们大家好，我是程浩，迅雷创始人，现在专注互联网领域的投资。这一年来我看了许多人工智能领域的创业项目，很多都是技术背景的创业者，发现两个普遍问题：有技术但没有好的场景，“拿着锤子找钉子”非常普遍；技术创业者如果只定位做技术提供商，而不直接面向用户/客户提供整体解决方案，未来价值会越来越小，不往上游走风险非常大，甚至是死路一条；为什么说未来只做技术提供商价值会越来越小，甚至死路一条？原因有几点：未来很多基础技术服务都是大公司的赛道，都会免费：以语音识别来说，除科大讯飞外，目前百度、阿里也已经杀入这个领域，腾讯肯定也在布局中。不光是语音识别，包括自然语言理解、翻译等等，未来这些占据数据优势的大公司都会提供这样的基础服务。人就没打算收费，你也就别指望靠API调用去赚钱。所以尽管这些领域现在还可赚点小钱，但很难成为一个长久的生意。依托于算法的技术壁垒会越来越低：打个比方，苹果2007年发布第一款iPhone时，没人懂IOS编程，现在满大街都是。正如今天各大学的计算机专业，都纷纷开设机器学习课程，未来人才不缺，这会拉低整个行业的进入门槛。同时随着谷歌TensorFlow等生态系...

2018-04-16

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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。

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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。