回答:首先如果真的DNA上运行SQL，生命科学直接引起数据的大革命了。1，什么是SQL？SQL全称是Structured Query Language，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存储和查询语言，而SQL在DNA运行，就是把数据存储在DNA上，用的时候拿出来，从而实现把DNA当硬盘一样用。2，实现的依据:每个细胞23对染色体，2万多个基因，31亿个碱基对，由于结构和硬盘不同，能够储存足够多信息，...
wall2flower
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回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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回答:作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，计算机科学与技术专业（计科）是比较传统的计算机专业，该专业具有三个特点，其一是比较注重基础学科知识，尤其比较注重数学方面的知识学习，会开设较多的数学类课程；其二是比较注重计算机基础知识，会构建一个相对比较全面的知识结构，整体偏向于技术方案的学习；其三是后期的实践方向比较丰富，既有软件方向也有硬件方向，这与高校的资源整合情况有比较密切的关系...
Clect
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回答:人工智能涉及到的知识结构比较复杂，是一个典型的多学科交叉领域，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学和语言学等诸多内容。正因如此，人工智能领域的研发需要克服诸多困难，每一次进步都需要付出巨大的努力。虽然人工智能已经经过了60多年的发展，但是目前人工智能依然处在行业发展的初期。编程语言是实现人工智能产品的一个重要工具，不少编程语言都可以完成人工智能产品的开发任务，比如C、Python、Java、C...
xuhong
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回答:顶尖AI人才：10%在中国，50%在美国主导人工智能（AI）研究和开发的约半数顶尖人才集中于美国。AI是数据经济的核心技术。如果负责最尖端研究的群体薄弱，中国的竞争力有可能下降。加拿大的AI初创企业「Element AI」根据2018年内在21个国际学会上发表的论文调查了作者人数和经历，统计了顶尖AI人才的分布。调查显示，全球有2.24万AI方面的顶尖人才。其中约半数在美国（1万295人），其次是...
happyfish
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回答:我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……所以，没有明确一个具体的方向。编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。但是，现在因为人工智能的火起来的pytho...
刘东
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...到来之际，让我们一起展望在今年数据科学、机器学习和人工智能领域会有怎样的发展趋势。 首先让我们快速回顾一下，去年我们曾做出了哪些预测。 2018年预测回顾 预测1 模型生产和数据准备都将越来越自动化。 大型的数据...
深度学习泰斗 Geoffrey Hinton 的名字在当今的人工智能研究界可谓是如雷贯耳，他曾发明了玻尔兹曼机（Boltzmann machine），也首先将反向传播（Backpropagation）应用于多层神经网络；不仅如此，他还有 Yann LeCun 和 Ilya Sutskever 等大牛级...
... SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍 线性回归/逻辑回归/softmax 回归 AILearning 第5章_逻辑回归 AILearning 第8章_回归 CS229 ...
人工智能的智能水平在某些领域已经十分强大，但是人工智能究竟是如何变得智能的呢？是否和人一样需要有人给它上课、需要没日没夜的做作业呢？今天小编就为大家探秘一下深度神经网络的训练和推理，看看聪明的神经网...
...吴恩达等为首的四大深度学(tiao)习(can)天王。深度学习和人工智能的春天离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始，深度学习算法的成熟令人工智能技术实现飞跃，包括微软、苹果、谷歌、Facebook、国内BA...
...研究神经网络系统最早的专家，在1980年代中期，他就是人工智能技术的先驱（他提到在16岁时就开始思考神经网络）。自那时起，以模拟人脑为原理的神经网络被认为是一种在处理计算机视觉和自然语言等棘手问题方面很有前途...
人工智能的主流算法Deep Learning深度学习的历史，堪称Deep History, 也是深度学习三剑客Geoff Hinton, Yann LeCun 和Yoshua Bengio共同走过的30年艰难而辉煌的不悔人生。他们如何从当年的地下小团体成为今天引领人工智能的风云人物，我们...
小西：小迪小迪，我发现人工智能发展史上很多事情都跟下棋有关呐。 小迪：是啊，人工智能发展史还是要从下棋说起，棋类游戏很多时候都被人类看做高智商游戏，在棋类游戏中让机器与人类博弈自然再好不过了。早在176...
...生的影响，做跨尺度的分析恰是计算神经科学的长处。3. 人工智能：对生物大脑的理解帮助人工智能，类似仿生学。此处请看后文。4. 脑科及心理医生：每一个好的计算模型都可以帮助设计新的治疗方法。最典型的例子-老年痴...
简评：如果人工智能犯了错怎么办？ 乘客看到了停车标志，突然感到一阵恐慌，因为他搭乘的自动驾驶汽车反而开始加速。 当他看到前面的铁轨上一列火车向他们疾驰而来时，他张开嘴对前面的司机大声喊叫，但他突然意识...
...称之为「灾难性忘却」（catastrophic forgetting），俨然成了人工智能实现与真实世界与时俱进路上的绊脚石。之前解决这个问题的一个方法是将神经网络接入一个外部记忆装置，这个装置储存着机器学习过的一切信息。但是，问题...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
