来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
语音和音乐是人类对声音最复杂、最独特的认知方式。这两个领域在多大程度上依赖于可分离的神经机制?这种专业化的神经基础是什么?对于这两个问题，虽然已经有了部分认识，但是对具体细节仍旧知之甚少。一些研究已经
陈丹琦团队提出了一种名为 Lory 的新型混合专家（Mixture-of-Experts，简称 MoE）模型，专门用于自回归语言模型的预训练。以下是对文章内容的详细解读。
本文主要探讨了人工智能在IT服务市场中的应用和重要性。随着人工智能技术的不断发展，IT服务市场也在逐渐采用人工智能技术来提高服务效率和生产力。文章提到，目前企业对于人工智能技术的需求十分旺盛，主要应用在IT服务中的自动化、智能化和自适应性等方面。同时，文章也指出了人工智能在IT服务市场中的局限性和挑战，如需要更多的证明点来提高人工智能的可靠性，以及需要更多的专注于创造性活动。
2022是关键的一年：协作式Web App颠覆了企业各个职能的运作方式；人工智能发展到关键的节点；市场环境的变化正在重塑企业等等。以下，是我认为对未来几年有意义的预测。
几年前，网络功能虚拟化（NFV）成为了网络领域最热门的话题之一，其承诺会带来动态虚拟网络并节约成本，目前大多数主要网络运营商正在进行调查和试验。然而，NFV还没有达到我们所预期的爆炸性增长和预期收益，这已经不是什么秘密了。为了实现NFV的承诺，需要提高厂商解决方案之间以及这些解决方案中各个组件之间的互操作性。
在科研领域，同行评审(review-rebuttal)是保证学术质量的关键环节。这一过程中的辩论和反驳非常具有挑战性。传统的同行评审生成任务通常集中在表面层面的推理。 研究人员发现，考虑论点背后的态度根源和主题可以提高反驳的有效性。
本文介绍了Spring框架的依赖注入，包括构造函数注入、setter方法注入、构造函数注入和注解方式。通过实际示例讲解了如何在实际项目中应用依赖注入，提高代码的灵活性和可维护性。
摘要：人类独特的认知能力源于特定局部神经模块之间的灵活相互作用，在功能专门化方面存在半球不对称。在这里，我们讨论这些计算设计原则如何提供一个构架，使一些最高级的认知操作成为可能，例如对世界结构的语义理解、逻辑推理和通过语言的交流。我们把重点放在卡尼曼的系统1和系统2上，从而与认知的双重加工理论相提并论。我们提出将这些思想与全球工作空间理论相结合，以解释信息产物在两个系统之间的动态传递。加深目前对神经认知不对称如何让人类变得特别的理解，可以点燃下一波神经科学启发的人工智能。
作为一门异常受欢迎的编程语言，Python的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python一直被诟病的就是它运行速度太慢。
这是「进击的Coder」的第 632 篇技术分享 来源：CSDN “ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ” 作为一门异常受欢迎的编程语言，Python 的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python 一直被诟病的就是它运行速度太慢。 在去年的 PyCon US 2021 大会上，Python 之父 Guido van Rossum 曾表示：要在 2022 年的 Python 3.11 中，将 Python 速度提高 2 倍，4 年内，速度提升 5 倍，以解决
VR和AR技术对于提高工业生产的效率作用很大。 在伦敦举行的VR & AR World大会上，波音技术工程师保罗·戴维斯分享了他们利用VR和AR技术提高生产效率、减少设计失误的案例。 众所周知，生产制
近日，来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出一种新型循环架构——循环独立机。它具备专门化特性，可以大幅提升模型在大量不同任务上的泛化性能。
大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而，直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍，这些障碍源于领域数据的异质性、领域知识的复杂性、领域目标的独特性以及约束的多样性（例如不同的社会规范、伦理标准、宗教信仰等）。领域专业化是让 LLMs 在许多应用中实际投入使用的关键甚至是前提。因此，随着 LLMs 开始应用在越来越多的领域中的，领域专业化的技术在近期获得了加速发展和关注，而一份全面且系统的回顾能更好地总结和引导这一领域的持续工作。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2302.03873v1.pdf
这都是一些经典面试材料抄袭的"经典"的答案，没有一点权威意义,不一提，今天我们就从官方RFC文档一探究竟
如果你没有听（用）过 Json Schema，请允许我首先简单介绍一下。JSON Schema 是用于验证 JSON 数据结构的工具，如果你厌恶对 Json 数据各种 if else 的判断和校验，那该工具非常适合。它的官网：JSON Schema | The home of JSON Schema，先看一个简单的例子，假设我们有下面的 Schema：
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
选自GitHub 作者：Adam Bouhenguel 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。 GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）定义
流不是存储元素的数据结构;相反，它通过一个计算操作的管道，从一个数据源，如数据结构、数组、生成器函数或i/o通道中传递元素
Mixtral 8x7B 的推出， 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构， 那么，什么是MoE呢？
为什么开发软件这么贵？为什么我的团队交付软件的速度这么慢？为什么我的软件发布赶不上计划？为什么开发一个软件要花这么长时间？
Python猫注： 在今年 5 月的 Python 语言峰会上，Guido van Rossum 作了一场《Making CPython Faster》的分享（材料在此），宣告他加入了激动人心的“香农计划”，旨在 4 年内提升 Python 性能至 5 倍。近日，Guido 上了一档英文播客节目（时长 30 分钟），谈论了他正在做的与高性能相关的工作，解答了几个问题。播客作者整理了一份内容纪要，本文是对该纪要的翻译。注：文末有音频及文稿下载
昨天，TVM、XGBoost、cxxnet等机器学习工具的作者陈天奇宣布，自己所在的华盛顿大学新成立了一个实验室，组织代号“SAML”。
前三章让我从三个世界开始学习，并且逐渐从最初认识到物理世界，生物世界与数字世界的概念与关系，他们之间互相结合的作用与效果。到对于数据的进一步探索与应用，尤其是科学数据三个法则的介绍，让我认识到逐渐发展并形成的数据化的趋势。而以数据交换为媒介的信息产业的发展，引出了关于信息的结构、含义与效用的进一步讨论与探索。此外，通过学习，我还通过现实例子二维码的分析，以实际和理论相结合的方式，对信息的编码与其意义有了更深一步的认知。最后还对数据与信息的关系进行了梳理和举例。然而，不可否认的是以数据为驱动的新一代信息革命快速引领着知识的生产与传播。知识在世界的发展中总是有着不可忽视的重要地位。那么知识的定义、形式到底是什么？获取知识的渠道又有哪些？如何判断知识的是非和对错？以及如何平衡知识专业化和综合化的矛盾？第四次章《知识升华》为我解答了这些疑惑。
选自 Medium 作者：Adi Fuchs 机器之心编译 机器之心编辑部 在上一篇文章中，前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 解释了 AI 加速器诞生的动机。在这篇文章中，我们将跟
本篇文章是C++类和对象讲解的第三篇，将对前两篇未提及的知识进行收尾。如果你还没有看过前两篇文章的话，请点击这里（第一篇、第二篇）。如果你已经看完了这两篇文章，你应该会觉得，某种意义上来讲，类和对象的知识也许称不上难，或者说难在杂乱。而本篇文章的知识似乎使杂乱度更上一层楼了。不过希望我对这些知识的整理能帮助你更好的理解这部分知识。
在讨论了数据架构和数据结构之后，接下来的问题是数据架构和数据结构之间的区别是什么？数据模式、数据结构和数据模型是如何正式命名的？
人工智能和机器学习可以做很多事，完成许多任务，有些事任务AI很擅长，有些则没那么擅长，目前的趋势表明，翻译就属于AI非常擅长的那种任务。
虽然推出还不到 3 年，Transformer 已成为自然语言处理（NLP）领域里不可或缺的一环。然而这样流行的算法却需要极高的算力才能实现足够的性能，这对于受到算力和电池严格限制的移动端来说有些力不从心。
按照发布计划，Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。
nlohmann/json是一个C++的读写JSON的组件，号称使用现代C++范式写的。简单看了一下，这个组件确实包含了很多cpp11以上的特性，在vs2015及一下的版本甚至没办法正常编译。要正常使用需要vs2017及以上版本才行。
STP营销或STP三步曲，这里S指Segmenting market，即：市场细分；T指Targeting market，即：选择目标市场；P为Positioning，即：市场定位。正因为如此，营销大师菲利普·科特勒认为：当代战略营销的核心，可被定义为STP。
默认网络是近年来静息态研究中最典型的研究发现，但该网络最初的发现却是来源于任务态研究。可以说，默认网络在连接静息态研究和任务态研究成果方面起到了至关重要的作用。因此，在脑科学研究中具有举足轻重地位的研究者对该网络都给予了很高的关注力度。例如，思影科技公众号在之前为大家带来的Marcus E. Raichle教授关于默认网络所写文章，直接点击即可阅览：
我们广泛使用IRC(网上交谈)与我们自己以及社区进行沟通。我在Freenode网络的Qt频道上闲逛，尽我所能帮助别人。
上线近一年的「搜一搜」，一度被看作微信颠覆移动搜索的重要布局。但发展至今，搜一搜虽然也在不断拓展信息外延，却更多承担起微信内部信息疏导、流量分配的作用。 在这个已经不断完善入口当中，共有「朋友圈」、「资讯」、「公众号」、「小说」、「音乐」、「表情」等 6 大分类。因此，用户进入到搜一搜，本身就是带有极强的目的性的，它必然是为了满足用户在朋友圈、公众号等入口上无法精准抵达的信息诉求。 所以，搜一搜的方向变成了微信针对用户需求的分类实现。而随着微信生态中微商城、电商小程序的发展成熟，在搜一搜中加入商业购物不
【新智元导读】 Karpathy在文章中谈到了AlphaGo技术中一些很酷的部分，以及，从围棋的7大属性出发，谈到了AlphaGo常常被人忽视的一些局限性。 我最近有幸跟几个人聊到了AlphaGo与柯洁等棋手的比赛。特别是，大多数的报道都是大众科学+PR的混合体，所以，最常见的问题就变成了“AlphaGo的突破性表现在什么地方？”“AI研究者如何看待AlphaGo的胜利”以及“ 胜利的意义在哪？” 我想，针对这些问题，我有一些自己的想法。 一些很酷的部分 AlphaGo 是由一系列相对来说比较基础（sta
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
现代虚拟化数据中心结构必须满足某些要求，以加快应用程序部署并支持DevOps需求。例如，结构需要支持转发表的缩放、网段的缩放、第2层网段扩展、虚拟设备移动性、转发路径优化和虚拟化网络，以便在共享物理基础设施上支持多租户。
Java 8对于程序员的主要好处在于它提供了更多的编程工具和概念，能以更快，更重要的是能以更为简洁、更易于维护的方式解决新的或现有的编程问题。今天来探究一下Java8中的函数式接口
高中一年级，应该是最早接触函数这个概念的时间，印象很深刻，毕竟是高考压轴大题，但它却是必修一第二章的内容。
Python是一种高级编程语言，以其简洁性、易读性和丰富的生态系统而闻名。这种语言在数据科学、机器学习、Web开发、自动化和脚本编写、科学计算和可视化等领域中具有绝对的优势。
使用UNIQUE关键字，可以指定索引中的每条记录都有一个唯一的值。 更具体地说，这确保了索引(以及包含索引的表)中的两条记录不能具有相同的排序值。 默认情况下，大多数索引使用大写字符串排序(使搜索不区分大小写)。 在本例中，值“Smith”和“SMITH”被认为是相等的，而不是唯一的。 CREATE INDEX不能指定非默认索引字符串排序规则。 通过在类定义中定义索引，可以为各个索引指定不同的字符串排序规则。
尽管名为GraphQL，但它并不是一种简单的查询语言。这是一个全面解决现代应用与云服务之间连接问题的方案。因此，它构成了现代应用程序开发堆栈中一个新的重要层的基础:数据图。这个新层将公司的所有应用程序数据和服务集中在一个地方，具有一致的、安全的、易用的界面，这样任何人都可以在最小的摩擦下使用它。
英国研究人员团队开发了一个人工智能项目，可以学习在迷宫里走捷径以实现目标。在这一过程中，程序开发出类似人脑的结构，学习导航技巧。
与HashSet相比，由于使用了内部位向量表示，因此它是特定 Enum 常量集的非常有效且紧凑的表示形式。
目前深度学习的繁荣过度依赖算力的提升，在后摩尔定律时代可能遭遇发展瓶颈，在算法改进上还需多多努力。
作者|Audrey 编译|Nancyzxll Vala 娟卷 选文|康欣 非常开心，我能够借Robotiq公司的官方博客揭开自动化的神秘面纱，并帮助大家初步认识和感知自动化这个理念。希望在读完这篇文章后，您能对自动化视觉检测系统有更多的了解。 记得在一个图像处理的会议上，一位学者讲述了关于颜色感知的事情。他谈到自己曾经和一位潜在的客户探讨这个问题。那个客户说“我觉得颜色感知很容易，因为这个自动化的视觉系统只需要告诉我们某一部分是绿色或者不是。”听起来确实很简单的，是不是？那么，现在请您回忆下，最后一次决定
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