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數(shù)據(jù)中心最新文章

角逐數(shù)據(jù)中心，賽靈思新CEO亮出殺手锏

3月16日，Victor Peng來(lái)到北京，首次以CEO的身份向中國(guó)媒體描繪了賽靈思的新愿景與戰(zhàn)略藍(lán)圖，并送上一份見面禮，又一次給大家?guī)?lái)震撼！

發(fā)表于：3/21/2018

賽普拉斯推出全新Excelon?F-RAM?高速、高可靠性的非易失性存儲(chǔ)器系列

賽普拉斯推出全新Excelon?F-RAM?高速、高可靠性的非易失性存儲(chǔ)器系列

發(fā)表于：3/20/2018

學(xué)界 | 新型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IndRNN：可構(gòu)建更長(zhǎng)更深的RNN（附GitHub實(shí)現(xiàn)）

近日，澳大利亞伍倫貢大學(xué)聯(lián)合電子科技大學(xué)提出一種新型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) IndRNN，不僅可以解決傳統(tǒng) RNN 所存在的梯度消失和梯度爆炸問題，還學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系；此外，借助 relu 等非飽和激活函數(shù)，訓(xùn)練之后 IndRNN 會(huì)變得非常魯棒，并且通過堆疊多層 IndRNN 還可以構(gòu)建比現(xiàn)有 RNN 更深的網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的 RNN 和 LSTM 相比，使用 IndRNN 可以在各種任務(wù)中取得更好的結(jié)果。同時(shí)本文還給出了 IndRNN 的 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)，詳見文中 GitHub 鏈接。

發(fā)表于：3/20/2018

觀點(diǎn) | 為什么深度學(xué)習(xí)仍未取代傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)？

本文作者認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)只是一種計(jì)算機(jī)視覺工具，而不是包治百病的良藥，不要因?yàn)榱餍芯鸵晃兜厥褂盟?。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)仍然可以大顯身手，了解它們可以為你省去很多的時(shí)間和煩惱；并且掌握傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺確實(shí)可以讓你在深度學(xué)習(xí)方面做得更好。這是因?yàn)槟憧梢愿玫乩斫馍疃葘W(xué)習(xí)的內(nèi)部狀況，并可執(zhí)行預(yù)處理步驟改善深度學(xué)習(xí)結(jié)果。

發(fā)表于：3/20/2018

放棄并購(gòu)幻想，重視自主研發(fā)—從博通高通并購(gòu)案被特朗普否決說起

小時(shí)候，鄉(xiāng)村集市十分喧囂，這邊耍猴賣藝表演精彩，那邊套圈打槍熱鬧非凡。百姓擁擠圍觀，戲至高潮大聲叫好，興之所至鼓掌喝彩。但塵埃落地，人群散去，總有不少鼓掌喝彩之人發(fā)現(xiàn)自己的錢包已在圍觀叫好中被偷走了，再懊悔或者罵娘，已于事無(wú)補(bǔ)。

發(fā)表于：3/20/2018

4年，1500名工程師，如何變革整個(gè)FPGA行業(yè)？

2018年1月29日，全球最大的 FPGA 廠商Xilinx（賽靈思）迎來(lái)了公司歷史上第四任CEO，Victor Peng，他也是賽靈思公司歷史上首位華人CEO。對(duì)于賽靈思來(lái)說，Victor Peng先生并不是一個(gè)新人。

發(fā)表于：3/20/2018

我為什么看好開源的RISC-V

科技進(jìn)步使得數(shù)據(jù)傳輸量大增，處理器運(yùn)算效能也須跟著提升，RISC-V技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生。RISC-V透過開源標(biāo)準(zhǔn)協(xié)作推動(dòng)處理器之開放性與延伸性，提升效能，使數(shù)據(jù)傳輸、擷取及保存更有效率，以滿足如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興應(yīng)用。

發(fā)表于：3/12/2018

貴陽(yáng)創(chuàng)建“人像大數(shù)據(jù)”系統(tǒng) 提高智慧城市管理水平

近日，記者從貴陽(yáng)市公安局召開的建設(shè)“人像大數(shù)據(jù)”體系通氣會(huì)上獲悉，全市公安機(jī)關(guān)將通過共建、共治、共享的模式，建設(shè)“人像大數(shù)據(jù)”體系，全面提升政府社會(huì)治理能力，提高智慧城市管理水平。

發(fā)表于：3/10/2018

數(shù)據(jù)安全：高校數(shù)據(jù)鏈條中最重要的一環(huán)

2017年微信和華為的數(shù)據(jù)之爭(zhēng)引起了大家的關(guān)注。先不論哪一方有理，單這個(gè)事件就將大數(shù)據(jù)的重要性展示給了人們，而數(shù)據(jù)安全問題則是大數(shù)據(jù)時(shí)代首先需要面對(duì)的關(guān)鍵問題。

發(fā)表于：3/10/2018

CVPR 2018 | UNC&Adobe提出模塊化注意力模型MAttNet，解決指示表達(dá)的理解問題

北卡教堂山分校 (UNC) 虞立成等人近日發(fā)表的 CVPR 2018 論文提出了模塊化注意力模型 MAttNet，將 Referring Expression（指示表達(dá)）分解為三個(gè)模塊：主語(yǔ)、位置和關(guān)系，并基于句子和圖片的聯(lián)合注意力解析，解決基于指示表達(dá)的目標(biāo)定位問題。實(shí)驗(yàn)表明 MAttNet 在基于自然語(yǔ)句的目標(biāo)檢測(cè)和分割兩種任務(wù)上都大幅優(yōu)于前文的方法。該論文已被 CVPR 2018 錄取，并提供了代碼以及 demo。

發(fā)表于：3/8/2018

業(yè)界 | 對(duì)話鄭宇: 做城市計(jì)算比AlphaGo難多了, 但這就是我在京東金融繼續(xù)All in的事

京東金融和城市計(jì)算的關(guān)系是什么？這要從剛剛加入公司的鄭宇說起。鄭宇說，京東金融的城市計(jì)算，是一盤很大的棋。

發(fā)表于：3/8/2018

業(yè)界 | 谷歌推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化庫(kù)Lucid，推進(jìn)模型的可解釋性工作（附GitHub）

近日，谷歌在 distill 上發(fā)文《The Building Blocks of Interpretability》探討了如何結(jié)合特征可視化和其他可解釋性技術(shù)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何做出決策，同時(shí)谷歌還發(fā)布了 Lucid（及其 GitHub），一套研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具和 colab notebooks，使得借助 Lucid 再現(xiàn)文中的可視化變得極其簡(jiǎn)單。微信圖片_20180307205207.jpg

發(fā)表于：3/7/2018

百度網(wǎng)盤：老版本APP明天起無(wú)法使用QQ登錄

3月5號(hào)晚百度網(wǎng)盤官方微博放出公告：宣布明天起老版本百度網(wǎng)盤APP的QQ帳號(hào)登錄功能將無(wú)法使用。

發(fā)表于：3/7/2018

觀點(diǎn) | 下一步研究目標(biāo)：盤點(diǎn)NLP領(lǐng)域最具潛力的六大方向

在開始你的研究之前，了解目標(biāo)領(lǐng)域中最重要的研究方向是很重要的任務(wù)。本文中，德國(guó)海德堡大學(xué)的計(jì)算語(yǔ)言學(xué)在讀博士 Sebastian Ruder 為我們介紹了 NLP 領(lǐng)域里最具潛力的幾個(gè)研究方向。

發(fā)表于：3/5/2018

南京大學(xué)周志華教授綜述論文：弱監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)通過學(xué)習(xí)大量訓(xùn)練樣本來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，其中每個(gè)訓(xùn)練樣本都有一個(gè)標(biāo)簽標(biāo)明其真值輸出。盡管當(dāng)前的技術(shù)已經(jīng)取得了巨大的成功，但是值得注意的是，由于數(shù)據(jù)標(biāo)注過程的高成本，很多任務(wù)很難獲得如全部真值標(biāo)簽這樣的強(qiáng)監(jiān)督信息。因此，能夠使用弱監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是可取的。本文綜述了弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的一些研究進(jìn)展，主要關(guān)注三種弱監(jiān)督類型：不完全監(jiān)督：只有一部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)具備標(biāo)簽；不確切監(jiān)督：訓(xùn)練數(shù)據(jù)只具備粗粒度標(biāo)簽；以及不準(zhǔn)確監(jiān)督：給出的標(biāo)簽并不總是真值。

發(fā)表于：3/5/2018

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