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2018年下半年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域被密切關(guān)注的成果

希望研究者在發(fā)表論文的同時(shí)可以開(kāi)源自己的代碼實(shí)現(xiàn)。在過(guò)去 5 年的時(shí)間里，我們處理了60000 多篇機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的論文，在這些論文中，只有 12％的論...

2018-12-18 標(biāo)簽：GAN 機(jī)器學(xué)習(xí)NLP 3.9k 0

乘百度AI之風(fēng) 當(dāng)AI撞上新聞媒體行業(yè)發(fā)生了哪些改變

提到AI解放勞動(dòng)力這件事，大概沒(méi)有人會(huì)比媒體從業(yè)者的感受更為深刻了。創(chuàng)作，原本被視作集合了人類靈與慧的專屬能力。而這兩年利用機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)整合能力，記...

2020-12-28 標(biāo)簽：算法 AI 百度 3.8k 0

機(jī)器人私人助理已經(jīng)從科幻變成現(xiàn)實(shí)

個(gè)人機(jī)器人已經(jīng)從科幻變成現(xiàn)實(shí)——一部分已經(jīng)走向顧客，更多地蓄勢(shì)待發(fā)。我們現(xiàn)在的任務(wù)是讓它們變得更具競(jìng)爭(zhēng)力。

2018-12-06 標(biāo)簽：機(jī)器人 NLP 3.8k 0

如何讓Bert模型在下游任務(wù)中提高性能？

隨著Transformer 在NLP中的表現(xiàn)，Bert已經(jīng)成為主流模型，然而大家在下游任務(wù)中使用時(shí)，是不是也會(huì)發(fā)現(xiàn)模型的性能時(shí)好時(shí)壞，甚至相同參數(shù)切換一...

2021-03-12 標(biāo)簽：模型 nlp 3.8k 0

在BERT中引入知識(shí)圖譜中信息的若干方法

引言隨著B(niǎo)ERT等預(yù)訓(xùn)練模型橫空出世，NLP方向迎來(lái)了一波革命，預(yù)訓(xùn)練模型在各類任務(wù)上均取得了驚人的成績(jī)。隨著各類預(yù)訓(xùn)練任務(wù)層出不窮，也有部分研究者考...

2020-12-26 標(biāo)簽：nlp 知識(shí)圖譜訓(xùn)練模型 3.8k 0

大模型技術(shù)發(fā)展背景

我們今天看到了一個(gè)明顯的趨勢(shì)就是 AI 正從感知智能快速向認(rèn)知智能邁進(jìn)。AI 正從“能聽(tīng)、會(huì)說(shuō)、會(huì)看”的感知智能，走向“能思考、能回答問(wèn)題、能總結(jié)、做翻...

2022-07-26 標(biāo)簽：人工智能 nlp 大模型 3.7k 0

自然語(yǔ)言處理在內(nèi)容創(chuàng)作機(jī)器人中的應(yīng)用

NLP（自然語(yǔ)言處理）作為人工智能一大分支，目前主要的落地場(chǎng)景有三大類：搜索、智能問(wèn)答、智能寫(xiě)作。其中，搜索領(lǐng)域已經(jīng)有谷歌、百度等巨頭占領(lǐng)大部分市場(chǎng)份額...

2020-06-17 標(biāo)簽：機(jī)器人智能 nlp 3.7k 0

21個(gè)經(jīng)典深度學(xué)習(xí)句間關(guān)系模型

鴿了很久的NLP入門系列終于在我的努力下又更新了。上次聊了分類任務(wù)的模型與技巧，今天我們就來(lái)聊聊句間關(guān)系任務(wù)。句間關(guān)系的輸入是一對(duì)文本，輸出是文本間的...

2021-03-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)nlp 3.7k 0

ChatGPT爆火背后，NLP呈爆發(fā)式增長(zhǎng)！

? 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）如今大火的ChatGPT，得益于AIGC 背后的關(guān)鍵技術(shù)NLP（Natural LanguageProcessing，...

2023-02-13 標(biāo)簽：AI nlp ChatGPT 3.7k 0

深度學(xué)習(xí)與機(jī)器閱讀

隨后，以傳統(tǒng)機(jī)器閱讀的方法作為引入，引出了深度學(xué)習(xí)的方法。先介紹了機(jī)器閱讀的主要步驟：文本表示（將文本表示成機(jī)器能理解的符號(hào)）→ 語(yǔ)義匹配（尋找問(wèn)題和原...

2019-09-20 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)nlp 3.7k 0

將對(duì)話中的情感分類任務(wù)建模為序列標(biāo)注并對(duì)情感一致性進(jìn)行建模

本文是平安科技發(fā)表在ACL2020上的一篇論文，思路比較新穎，它將ERC任務(wù)看做序列標(biāo)注任務(wù)，并對(duì)情感一致性進(jìn)行建模。 ? 之前解決ERC的思路是利用上...

2021-01-18 標(biāo)簽：情感識(shí)別深度學(xué)習(xí)nlp 3.7k 0

Multilingual多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的套路

Facebook在Crosslingual language model pretraining（NIPS 2019）一文中提出XLM預(yù)訓(xùn)練多語(yǔ)言模型，...

2022-05-05 標(biāo)簽：語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 nlp 3.6k 0

如何改進(jìn)雙塔模型才能更好的提升你的算法效果

來(lái)自：對(duì)白的算法屋今天寫(xiě)點(diǎn)技術(shù)干貨來(lái)回饋一下我的粉絲們。本來(lái)想繼續(xù)寫(xiě)對(duì)比學(xué)習(xí)（Contrastive Learing）相關(guān)類型的文章，以滿足我出一本A...

2021-11-05 標(biāo)簽：AI 編碼 CLS 3.6k 0

探討NLP技術(shù)落地的難點(diǎn)及如何降低開(kāi)發(fā)者門檻的問(wèn)題

AI 很火，但是 AI 的門檻也很高，普通的開(kāi)發(fā)者想要搭上這波 AI 紅利依然困難。

2019-01-10 標(biāo)簽：AI NLP 3.6k 0

從預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型看MLM預(yù)測(cè)任務(wù)

為了解決這一問(wèn)題，本文主要從預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型看MLM預(yù)測(cè)任務(wù)、引入prompt_template的MLM預(yù)測(cè)任務(wù)、引入verblize類別映射的Promp...

2022-11-14 標(biāo)簽：語(yǔ)言模型 nlp 3.6k 0

NLP大模型必備-FudanNLP開(kāi)源中文圖書(shū)集合CBook-150K

復(fù)旦大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室，自2019年起，自研了PDF處理工具DocAI，針對(duì)非掃描件PDF，具有能夠處理復(fù)雜格式、高效、高準(zhǔn)確率、可私有化部署等特點(diǎn)...

2023-04-25 標(biāo)簽：開(kāi)源自然語(yǔ)言處理 nlp 3.6k 0

天池公益賽“新冠疫情相似句對(duì)判定大賽”NLP賽道top指南

2020年初，新冠疫情席卷全球。除了“待在家，不亂跑”，我想還能從哪為抗擊疫情出點(diǎn)微薄之力呢？碰巧室友推送了一個(gè)天池公益賽“新冠疫情相似句對(duì)判定大賽”...

2021-02-10 標(biāo)簽：自然語(yǔ)言 nlp 3.6k 0

一種單獨(dú)適配于NER的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

? 本文首先介紹傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)在NER任務(wù)中的表現(xiàn)，然后介紹一種單獨(dú)適配于NER的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，這種方法生成的數(shù)據(jù)更具豐富性、數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。 0 前言 ...

2021-01-18 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)自然語(yǔ)言處理 nlp 3.6k 0

為什么感覺(jué)深度學(xué)習(xí)越學(xué)越懵?

就以你提到vae，cvae，生成模型來(lái)說(shuō)。這些最初的基礎(chǔ)是ae（auto encoder）算法，就是用一個(gè)encoder把一個(gè)原始高維向量（圖片，文字，...

2020-12-28 標(biāo)簽：AI 深度學(xué)習(xí)nlp 3.5k 0

谷歌大腦CMU聯(lián)手推出XLNet,20項(xiàng)任務(wù)全面超越BERT

谷歌大腦和CMU聯(lián)合團(tuán)隊(duì)提出面向NLP預(yù)訓(xùn)練新方法XLNet，性能全面超越此前NLP領(lǐng)域的黃金標(biāo)桿BERT，在20個(gè)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了性能的大幅提升，刷新了1...

2019-06-22 標(biāo)簽：谷歌 NLP 3.5k 0

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電子發(fā)燒友網(wǎng)于2006年10月成立，是一個(gè)以電子技術(shù)知識(shí)為核心，以工程師為主導(dǎo)的平臺(tái)。致立于為中國(guó)電子工程師的電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)等做出最大貢獻(xiàn)，促進(jìn)中國(guó)電子科技的穩(wěn)步發(fā)展。
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京瓷株式會(huì)社成立于1959年4月1日。川村誠(chéng)為現(xiàn)任代表取締役社長(zhǎng)。資本金為1，157億332萬(wàn)日元。截至2006年3月31日為止的年度銷售額達(dá)到1，181，489百萬(wàn)日元，集團(tuán)公司包括關(guān)聯(lián)公司在內(nèi)共計(jì)183家，員工61，468名。
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AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）=AI（人工智能）+IoT（物聯(lián)網(wǎng)）。 AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化、萬(wàn)物智聯(lián)化，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能追求的是一個(gè)智能化生態(tài)體系，除了技術(shù)上需要不斷革新，技術(shù)的落地與應(yīng)用更是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的核心問(wèn)題。
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74LS00是一個(gè)內(nèi)部擁有四個(gè)獨(dú)立的二輸入與非門電路，它滿足與非門的邏輯功能，可以實(shí)現(xiàn)與非門的邏輯功能。共有54/7400、54/74H00、54/74S00、54/74LS00。54XXX

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