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云栖科技评论第61期:建造可以“思考”的城市

【卷首语】建造可以“思考”的城市 截止到2017年,中国人口超过千万的城市数量已经达到13个,共计有30个城市的人口总量超过800万,城镇化率达到了历史性的58%,已有超过8亿人生活在城市之中,这是中国经济的高速增长所创造的全球前所未有的城镇化奇迹。 中国的城镇化趋势还将持续下去。城市具有集聚经济效应和规模经济效应,这会让城市规模在没有特殊原因的前提下持续膨胀下去,不仅如此,发达国家的城镇化率水平约为80%,随着中国经济的继续增长,中国的城镇化规模以及大城市聚集度都将继续提升。 城市确实让生活更美好,但城市越大,所要面临的问题也就越多,交通拥堵、环境恶化、住房紧张、就业困难等随之而来的大城市病,让城市的美好大打折扣,但是,单纯的持续增加公共投资,在电力、通讯、公共交通、给排水、污水和垃圾处理等方面投入重金,对身患或者即将身患

深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势,下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用,并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善,包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域,例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数,这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和演讲方面表现出了闪亮的一面。 机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能:从Web搜索到社会网络内容过滤,再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中,比如相机和智能手机。 机器学习系统被用来识别图片中的目标,将语音转换成文本,匹配新闻元素,根据用户兴趣提供职位或产品,选择相关的搜索结果。逐渐地,这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未...

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