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今日科技联播:日本开始规划“空中汽车”蓝图,未来能在空中打到“滴滴飞车”?

地面驾驶已经满足不了人们的需求了,空中汽车了解一下?科幻变现实,人工智能也能失控,MIT已经开始为AI治病了!Google最新研究出炉,光凭一组图片,就能让神经网络执行其他任务! 日本将设立官民研讨会,规划“空中汽车”蓝图 日本正在围绕“空中汽车”研发与应用问题进行探讨,其类型包括使用螺旋桨垂直起飞的汽车,以及可无人驾驶的汽车等,关于“空中汽车”,技术人员团体表示将在2020年东京奥运会和残奥会开幕式上展示可飞行汽车的构想。在海外,欧洲飞机巨头空客公司2018年1月成功进行无人驾驶的单人机体的试飞工作。美国网约车巨头“优步科技”也表示计划最早在2023年使“空中出租车”迈入实际应用阶段。 应对AI失控,研究人员提出“人格障碍治疗”新思路 许多科幻影视作品都描绘过“人工智能失控”的可怕场景。近日,麻省理工的研究人员们借助 Reddit论坛数

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文档处理 朴素贝叶斯算法常用于文档的分类问题上,但计算机是不能直接理解文档内容的,怎么把文档内容转换为计算机可以计算的数字,这是自然语言处理(NLP)中很重要的内容。 TF-IDF方法 今天我们简单讲解TF-IDF方法,将文本数据转换为数字。TF-IDF是一个统计方法,用来评估单个单词在文档中的重要程度。 TF表示词频,对一个文档而言,词频就是词在文档出现的次数除以文档的词语总数。例如:一篇文档有1000个字,“我”字出现25次,那就是0.025;“Python”出现5次就是0.005。 IDF表示一个词的逆向文档频率指数。可以由总文档数除以包含该词出现的文档数目,然后取对数。例如:有10000个文档,“Python”只出现了10篇文章,则IDF=log(10000/10)=3;“我”字在所有文档都出现过,则IDF为0。 词频和权重指数相乘,就是词在文档中的重要程度。可以看出,词语的重要性随它在文档中出现的次数呈正比例增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率呈反比下降。 实战——文档分类 数据导入和TF-IDF 在sklearn中,通过load_files方法可以将子目录的名字转换为文...

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