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2017年度未来人工智能发展的几大趋势?

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 1、机器人将在商业场景中成为主流 在2017年的特定商业场景中,商业机器人将会发挥巨大的潜力,很多有实力的机器人公司都会开发可用在多个商业领域的通用型机器人,能适应不同的环境,2017年我们会在很多具有一定特点的营业厅中看到专业型机器人的身影。未来,热点会由专业型机器人向通用型机器人转变。 2、AI云服务将成为未来发展趋势 AI是未来已经成为不证自明的事实,人工智能时代的一个特点是,人工智能平台的转换成本高,因此这些IT巨头争相提供AI云服务,甚至不惜将软硬件开源,将AI服务作为特色业务提供给第三方,就是看中了这一点:只要第三方使用自己的平台,就会把数据留在平台上,而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。而对于应用企业来说,利用大公司提供的AI云服务提升竞争力也是势在必行。所以,无论对于AI服务提供商,还是使用AI服务的企业,这都是一种双赢的合作。 3、辅助驾驶成为AI第一个大规模应用 无人驾驶一直是人...

该放弃正在堕落的“RNN和LSTM”了

递归神经网络(RNN),长期短期记忆(LSTM)及其所有变体: 现在是放弃它们的时候了! 在2014年,LSTM和RNN重新复活。我们都阅读过Colah的博客和Karpathy对RNN的赞赏。但那个时候我们都很年轻,没有经验。随着这几年的技术的发展,我们才慢慢发现序列变换(seq2seq)才是真正求解序列学习的真正模型,它在语音识别领域创造了惊人的结果,例如:苹果的Siri,Cortana,谷歌语音助手Alexa。还有就是我们的机器翻译,它可以将文档翻译成不同的语言。 然后在接下来的15年、16年,ResNet和Attention模型出现了。人们可以更好地认识到了LSTM其实就是一种巧妙的搭桥技术。注意,MLP网络可以通过平均受上下文向量影响的网络来取代,这个下文再谈。 通过两年的发展,今天我们可以肯定地说:“放弃你的RNN和LSTM!”

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。