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本周 AI 论文良心推荐,你想 pick 谁?

Adaptive Scaling for Sparse Detection in Information Extraction@roger 推荐Information Extraction 本文是中科院软件所发表于 ACL 2018 的工作,论文主要研究信息抽取中检测任务的类别不平等问题。该问题具体体现在:1. 训练样本类别不均衡;2. 神经网络常用的交叉熵目标函数与评价指标(F-score)不平等。 为解决这一问题,本文提出了一种基于边际效用的动态调整训练实例权重的解决方案,在 Batch-wise 的训练过程中直接针对 F-score 进行优化,同时不需要引入超参数。 本文分别在 KBP2017 的中英文事件检测任务进行了实验验证,实验结果证明了 AS 方法的有效性和稳定性。类别不平等问题在自然语言处理领域中广泛存在,AS 方法可以被应用在更多的自然语言处理任务中。 论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1963代码链接https://github.com/sanmusunrise/AdaScaling Self-Attention Gen...

谷歌已部署上千AI专用芯片 或对英特尔产生威胁

北京时间5月19日上午消息,谷歌已开始利用自主设计的处理器去优化人工智能软件的性能。这可能将威胁传统芯片厂商,例如英特尔和英伟达的业务。 谷歌基础设施高级副总裁乌尔斯·霍尔泽(UrsHolzle)在周三的谷歌I/O开发者大会上表示,过去一年,谷歌在数据中心的服务器中部署了“数千个”专门的人工智能芯片,即谷歌所谓的“TensorFlow处理单元”(TPU)。谷歌拒绝透露,这样的芯片具体有多少,但强调谷歌仍在继续使用来自其他厂商的CPU和GPU。 霍尔泽表示:“如果你使用云计算语音识别,那么就会由TPU来处理。如果你使用Android语音识别功能,那么计算任务也会通过TPU。这些芯片的广泛使用已有1年时间。” 谷歌云计算高级副总裁戴安·格林(DianeGreene)表示,谷歌没有计划向第三方销售这些专用芯片。 谷歌和其他大型数据中心运营商是服务器处理器的主要客户,而服务器处理器是英特尔的主要增长引擎和利润来源。英伟达也在这一领域进行投入,希望其芯片能够在未来的数据处理,包括人工智能和机器学习领域扮演更重要的角色。 谷歌的芯片通过PCI-E协议连接计算机,这意味着可以直接插入计算机,增强对人...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Nacos

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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

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。