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- 印数据中心以5亿美元购买16000块H100/GH200，创下英伟达天价大单！
- 英伟达要来一笔大单了？一出手就是16000块GPU，值5个亿，单位还是美元。这家下了大单的公司是来自印度的Yotta，这是一家数据中心和服务器公司。据说到2025年，Yotta将会拥有总计32000块的英伟达H100和GH200GPU。Yotta何许人也？Yotta这个词本意是公制中最大的十进制单位前缀，大小是10的24次方，中文译作「尧」。作为一家数据中心托管服务提供商，Yotta致力于构建超可扩展、高密度的数据中心生态，以满足不断增长的数据需求。目前，Yotta在印度有两个较大的数据中心，YottaD
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- 深入探讨程序中常见的机器学习推荐算法
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- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 深度学习 推荐算法 内容过滤 309浏览 收藏
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- CMUÐ的新突破：机器狗天赋敏捷，超高速度成功穿越障碍，兼顾速度和安全！
- 在高速机器人运动领域，实现同时兼顾速度和安全一直是一大挑战。然而，卡内基梅隆大学（CMU）和苏黎世联邦理工学院（ETH）的研究团队最近取得了突破性进展。他们成功开发出一种新型四足机器人算法，该算法不仅能够在复杂环境中高速行进，还能巧妙地避开障碍物，真正实现了“敏捷而安全”。这项新算法的核心在于机器人的感知和决策能力的提升。通过使用先进的传感器技术和强大的数据处理能力，机器人能够准确地感知周围环境的障碍物，并根据这些信息做出实时决策。这种先进的感知和决策系统使机器人能够快速而准确地规划行进路径，避开潜论文地
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- 卷积神经网络分类MNIST数据集
- MNIST数据集是由手写数字组成的，包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，表示从0到9的数字。卷积神经网络(CNN)是深度学习中用于图像分类的模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，并用全连接层进行分类。下面我将介绍如何使用Python和TensorFlow实现一个简单的CNN模型来对MNIST数据集进行分类。首先，我们需要导入必要的库和MNIST数据集：importtensorflowastffromtensorflow.keras.dataset
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- 信息增益在id3算法中的含义是什么？
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- 网易推出的预训练模型“玉言”在CLUE分类榜单中取得巅峰成绩，首次超越人类水平
- 网易伏羲的“玉言”系列模型在CLUE分类任务排行榜上获得了第一名的成绩，超越了其他模型。这个排行榜包括了AFQMC(文本相似度)、TNEWS(短文本分类)、IFLYTEK(长文本分类)、OCNLI(自然语言推理)、WSC(代词消歧)、CSL(关键词识别)这六个理解任务。此次获得第一名标志着“玉言”系列模型首次超过了人类水平的表现。CLUE榜单是中文语言理解领域最有影响力的测评基准之一，对学术界和工业界具有重要意义。网易伏羲的“玉言”模型在CLUE分类任务榜中取得了巨大成功，这是该公司在中文文本预训练领域的
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- 使用TensorFlow建立神经网络的指南
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- IT运维管理进阶：注重基础设施与数据的双重管理
- AI大模型时代，数据赋予IT人“新使命”当下IT人在企业中扮演着运营支撑的角色。说到运维管理，相信每人都是一把辛酸泪，每天承担着繁琐、高负荷且又高风险的运维工作，但在业务规划和职业发展时又成为了“透明人”。业内有句调侃的话：“只花钱的人，不配拥有发言权”。随着AI大模型应用的普及，数据成为了企业的关键资产和核心竞争力。近年来，企业的数据规模快速增长，从PB级向百PB级成倍数增加。数据类型也从以数据库为主的结构化数据，逐渐演变为以文件、日志、视频等为主的半结构化、非结构化数据。为了满足业务部门的需求，数据存
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- 物联网中人工智能和机器学习的应用及作用是什么
- 将人工智能(AI)和机器学习(ML)融入物联网(IoT)系统中，标志着智能技术发展的重要进展。这种融合被称为AIoT(物联网人工智能)，它不仅增强了系统的能力，还改变了物联网系统在环境中的运行、学习和适应方式。让我们一起探讨这种集成及其意义。人工智能和机器学习在物联网中的作用增强的数据处理和分析高级数据解释：物联网设备产生海量数据。人工智能和机器学习能够巧妙挑选这些数据，提取有价值的洞察，并识别出人类视角或传统数据处理方式无法察觉的模式。预测分析使用人工智能和机器学习可以根据历史数据预测未来趋势，尤其在工
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- 机器学习算法的定义与分类
- 机器学习算法是一种能够通过数据来学习的计算机程序。它能够从收集到的数据中提取信息，并利用这些信息来提高任务的执行效果。为了确保准确性，算法需要经过充分的训练。那机器学习算法是如何工作的？了解一下人工智能的基本概念会得到一个更明确的答案。人工智能是一个广义的术语，用于描述计算机模仿人类智能的能力。它涵盖了各种技术，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。尽管人工智能可以表现出类似于人类的认知能力，但其运作方式与人类思维本质上是不同的。人工智能通过算法和数据进行推理和决策，而人类的思维则受到感知、情感和经验
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- 谷歌开展重要研究，使用两亿参数时序模型取代LLM，引发质疑
- 最近，谷歌的一篇论文在X等社交媒体平台上引发了一些争议。这篇论文的标题是「Adecoder-onlyfoundationmodelfortime-seriesforecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。时间序列预测是通过分析历史数据的趋势和模式来预测未来数据变化。这项技术在气象预报、交通流量预测和商业销售等领域得到广泛应用。在零售业中，准确预测需求可以降低库存成本并增加收入。近年来，深度学习模型已被广泛应用于预测多变量时间序列数据。其出色的性能在不同环境中得到了验证。然而，这些模型也面
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- 滑铁卢大学团队在Nature子刊讨论量子计算机和大语言模型的现状和未来
- 模拟当今量子计算设备的关键挑战之一是学习和编码量子比特之间复杂关联的能力。新兴技术基于机器学习语言模型已展现出学习量子态的独特能力。近期，滑铁卢大学的研究人员在《NatureComputationalScience》发表了一篇名为《Languagemodelsforquantumsimulation》的透视文章，强调了语言模型在构建量子计算机方面的重要贡献，并探讨了它们在未来量子优势竞争中的潜在作用。这篇文章突出了语言模型在量子计算领域的独特价值，指出它们可以用来解决量子系统的复杂性和精确性问题。研究人员
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- LSTM模型如何生成连续文本？
- LSTM是递归神经网络的一种变体，用于解决长期依赖问题。其核心思想是通过一系列的门控单元来控制输入、输出和内部状态的流动，从而有效地避免了RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题。这种门控机制使得LSTM能够长时间记住信息，并根据需要选择性地忘记或更新状态，从而更好地处理长序列数据。LSTM的工作原理是通过三个门控单元来控制信息的流动和保存，这些单元包括遗忘门、输入门和输出门。遗忘门：控制之前的状态是否需要被遗忘，使得模型能够选择性地保留之前的状态信息。输入门：控制新的输入信息在当前状态中的占比，使得模型能够选择
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- 腾讯人像照片生成无限娱乐：Yann LeCun大力推荐
- 这次，YannLeCun首次受邀成为「百变大咖」。他穿着钢铁侠的服装，戴上酷酷的墨镜，面无表情地注视着你。此外，他还身着古装，在故宫门前留下了美好的回忆。就连本人也出来转发并喊话，「左下角这幅文艺复兴时期的画，是我的最爱。」性感女神寡姐身穿紫色巫师服注视着远方，还可以戴着圣诞帽和你对视：身穿太空服的奥特曼看起来萌萌的，把头发染成红色也毫无违和感上述研究来自南开大学和腾讯等机构提出的一种名为PhotoMaker的个性化文本到图像生成方法。该方法被认为是高效的。相关论文《PhotoMaker：Customiz
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- 自2008年金融危机之后，全球开始出现一种新的城市规划和服务提供方式。随着技术的不断进步，城市规划者采用新的方法来监测城市居民的需求，并利用技术来提供更好的服务。这种新型城市管理方式被称为“智慧城市”，通过将物联网应用于城市管理的各个方面，实现了城市的智能化。然而，尽管智慧城市已经成为世界主要城市的常态，但有人认为这只是一种品牌宣传，而非城市化的彻底革命。他们认为智慧城市的概念可能被过度夸大，只是城市管理的一种新方式。实际上，智慧城市的发展还面临诸多挑战，如数据隐私和安全问题，以及资源分配不均等。因此，智
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