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- 人工智能如何改变数据中心设计
- 随着2023年至2026年间全球人工智能系统支出将翻一番，数据中心容量显然将迅速增加以满足需求。然而，令人惊讶的是，过去一年许多数据中心运营商踩下了新项目的刹车并放缓了投资，2022-23年间伦敦的空置容量下降了6.3%。这种反直觉的趋势背后有什么原因？为了解释这一点，我们需要了解与人工智能计算和支持其基础设施相关的一些问题人工智能如何改变数据中心基础设施数据中心的构建一直都是围绕着CPU供电展开的，以应对传统的计算工作负载。然而，AI计算需要GPU驱动的机架，与同等容量的CPU相比，它会消耗更
- 人工智能 . 科技周边 1300 2023-10-10 15:05:07
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- 机器学习模型的可扩展性问题
- 机器学习模型的可扩展性问题，需要具体代码示例摘要：随着数据规模的不断增加和业务需求的不断复杂化，传统的机器学习模型往往无法满足大规模数据处理和快速响应的要求。因此，如何提高机器学习模型的可扩展性成为了一个重要的研究方向。本文将介绍机器学习模型的可扩展性问题并给出具体的代码示例。引言机器学习模型的可扩展性是指模型在面对大规模数据和高并发的场景下，能够保持高效的
- 人工智能 . 科技周边 1632 2023-10-10 14:29:02
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- 麦肯锡：2022年人工智能应用率翻倍
- 可以自动跟随顾客的购物车和比人类采摘黄瓜速度更快的机器人，更容易成为抓人眼球的头条新闻，但人工智能和机器学习技术最引人注目的应用通常是在看不见的幕后。越来越多的组织开始将人工智能和机器学习驱动的工具应用于后台流程，例如文档处理、数据输入、员工入职和工作流自动化，它们发现了显著的效率提升。几十年来，通过自动化提高后台生产力的能力已经很明显，但随着先进的人工智能和机器学习工具的出现，使自动化可以实现的目标发生了一步变化，包括在医疗保健等高度监管的行业。（来源：AI生成）“过去，人工智能被认为是一项复
- 人工智能 . 科技周边 1129 2023-10-10 14:21:03
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- IDC：2023 年上半年加速服务器市场达 31 亿美元，GPU 服务器依然占主导地位
- 10月9日消息，据IDC咨询官方公众号消息，IDC今日发布《中国半年度加速计算市场（2023上半年）跟踪》，其中显示，2023年上半年加速服务器市场规模达到31亿美元，同比2022年上半年增长54%。IDC同时表示，今年加速服务器市场中，GPU服务器依然占主导地位，市场份额达88%，为30亿美元（本站备注：当前约219.3亿元人民币）。同时NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器以同比17%的增速占有了8%的市场份额，达到2亿美元（当前约14.62亿元人民币）。根据厂商销售额来看，2023
- 人工智能 . 科技周边 1360 2023-10-10 14:17:09
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- 人脸生成技术中的声纹特征保护问题
- 人脸生成技术是近年来快速发展的技术之一，它利用人工智能和深度学习算法来生成逼真的虚拟人脸。然而，人脸生成技术也引发了一些隐私和安全方面的问题，其中之一就是声纹特征保护问题。声纹特征是指通过分析人的语音信号来识别和验证其身份的一种生物特征。在人脸生成技术中，声纹特征的保护是非常重要的，因为声纹特征可以被用于声纹识别系统，用于身份认证等目的。然而，人脸生成技术在
- 人工智能 . 科技周边 1299 2023-10-10 13:42:22
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- 【论文解读】基于图的自监督学习联合嵌入预测架构
- 一、简要介绍本文演示了一种学习高度语义的图像表示的方法，而不依赖于手工制作的数据增强。论文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构（I-JEPA），这是一种用于从图像中进行自监督学习的非生成性方法。I-JEPA背后的idea很简单：从单个上下文块中，预测同一图像中不同目标块的表示。指导I-JEPA产生语义表示的核心设计选择是掩膜策略；具体来说，(a)预测图像中的几个目标块，(b)采样足够大规模的样本目标块（占图像的15%-20%），(c)使用足够丰富的（空间分布）上下文块，是至关重要的。根据经验，当与视
- 人工智能 . 科技周边 689 2023-10-10 13:41:05
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- 语音情感识别技术中的口音差异问题
- 语音情感识别技术中的口音差异问题，需要具体代码示例随着语音识别技术和人工智能的迅猛发展，语音情感识别成为了一个备受关注的研究领域。准确识别说话人的情感状态对于人机交互、情感分析等领域具有重要的意义。然而，在实际应用中，由于不同说话者之间的口音差异，导致了情感识别性能的下降。本文将讨论语音情感识别中的口音差异问题，并给出具体的代码示例。口音是指说话者在发音中所
- 人工智能 . 科技周边 1183 2023-10-10 13:25:11
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- 聚类算法中的聚类效果评估问题
- 聚类算法中的聚类效果评估问题，需要具体代码示例聚类是一种无监督学习方法，通过对数据进行聚类，将相似的样本归为一类。在聚类算法中，如何评估聚类的效果是一个重要的问题。本文将介绍几种常用的聚类效果评估指标，并给出相应的代码示例。一、聚类效果评估指标轮廓系数（SilhouetteCoefficient）轮廓系数是通过计算样本的紧密度和与其他簇的分离度来评估聚类效
- 人工智能 . 科技周边 1732 2023-10-10 13:12:11
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- 图像去噪技术中的边缘保留问题
- 图像去噪技术是数字图像处理领域研究的重要方向之一。其目标是消除图像中的噪声，提取出更清晰、更真实的图像信息。在图像去噪过程中，边缘保留是一个重要的问题。边缘是图像中物体和背景之间的界限，通常包含着图像中的重要信息。保留边缘在图像处理中至关重要，因为它可以保持图像的细节和结构，并防止图像过度平滑导致失真。在图像去噪中，边缘保留有两个主要的挑战：第一是如何准确的
- 人工智能 . 科技周边 1443 2023-10-10 12:57:03
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- 文本情感分类中的情感倾向性问题
- 文本情感分类中的情感倾向性问题，需要具体代码示例【引言】随着社交媒体和在线评论的普及，人们对文本情感分析越来越感兴趣。情感分类是一种研究文本情绪的方法，可以帮助我们理解人们对特定话题的情绪倾向。在文本情感分类中，情感倾向性问题是一个重要的研究方向。本文将探讨情感倾向性问题，并提供一些具体的代码示例。【情感倾向性问题】情感倾向性问题是指我们需要判断文本中的情绪
- 人工智能 . 科技周边 1196 2023-10-10 12:53:08
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- 数据增强技术对模型训练效果的提升问题
- 数据增强技术对模型训练效果的提升问题，需要具体代码示例近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的突破，但在某些场景下，由于数据集规模较小，模型的泛化能力和准确性难以达到令人满意的水平。这时，数据增强技术就能发挥其重要作用，通过扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。数据增强（dataaugmentation）是指通过对原始数据进行一系列转换和
- 人工智能 . 科技周边 2593 2023-10-10 12:36:23
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- 更通用、有效，蚂蚁自研优化器WSAM入选KDD Oral
- 深度神经网络（DNNs）的泛化能力与极值点的平坦程度密切相关，因此出现了Sharpness-AwareMinimization(SAM)算法来寻找更平坦的极值点以提高泛化能力。本文重新审视SAM的损失函数，提出了一种更通用、有效的方法WSAM，通过将平坦程度作为正则化项来改善训练极值点的平坦度。通过在各种公开数据集上的实验表明，与原始优化器、SAM及其变体相比，WSAM在绝大多数情形都实现了更好的泛化性能。WSAM在蚂蚁内部数字支付、数字金融等多个场景也被普遍采用并取得了显著效果。该文被KDD'
- 人工智能 . 科技周边 910 2023-10-10 12:13:09
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- 机器学习模型的可解释性问题
- 机器学习模型的可解释性问题，需要具体代码示例随着机器学习和深度学习的快速发展，越来越多的应用场景中使用的是黑盒模型，如深度神经网络和支持向量机等。这些模型在解决各种问题时具有很强的预测性能，但其内部的决策过程却很难被解释和理解。这引发了机器学习模型的可解释性问题。机器学习模型的可解释性是指能够清晰、直观地解释模型的决策依据和推理过程。在某些应用场景中，我们不
- 人工智能 . 科技周边 1265 2023-10-10 10:28:46
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- 语音识别技术中的音频质量问题
- 语音识别技术中的音频质量问题，需要具体代码示例近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在实际应用中，语音识别系统常常面临音频质量问题，这严重影响了系统的准确性和可靠性。本文将重点探讨语音识别技术中的音频质量问题，并提供一些具体代码示例。首先，音频质量问题对语音识别系统的影响主要体现在两个方面：语音信号的清
- 人工智能 . 科技周边 1068 2023-10-10 10:25:11
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- 基于深度学习的图像攻击检测中的准确度问题
- 基于深度学习的图像攻击检测中的准确度问题引言随着深度学习和图像处理技术的迅猛发展，图像攻击也日益变得复杂和隐蔽。为了保障图像数据的安全性，图像攻击检测成为了当前研究的焦点之一。尽管深度学习在图像分类和目标检测等领域取得了许多重大突破，但其在图像攻击检测中准确度仍然存在一定问题。本文将就该问题进行讨论，并给出具体的代码示例。问题描述目前，针对图像攻击检测的深度
- 人工智能 . 科技周边 977 2023-10-10 09:58:41
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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