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中润普达—大数据和人工智能产业发展,离不开中文认知技术的突破

作者:中润普达 中文语义识别技术的突破将推动人工智能产业化,从而形成可持续的大数据生态圈。 11月24日在北京召开的“2017互联网+智慧中国年会”上,中润普达CEO杜小军受邀在研讨会上做《人工智能与大数据生态》主题演讲,并分享了上述观点。 大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等新兴技术正在城市的综合治理中发挥越来越重要的作用,推动创新型的智慧城市快速迭代和应用升级,基于创新技术的突破,亟需在新的视角、新的评价体系下重新思考社会治理与城市发展的未来。数据正在重塑当今时代资源观,数据治理能力正在成为组织

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session和cookies会话机制详解session management会话管理的原理servlet&jsp中的session会话管理机制cookie的更多用处

web请求与响应基于http,而http是无状态协议。所以我们为了跨越多个请求保留用户的状态,需要利用某种工具帮助我们记录与识别每一次请求及请求的其他信息。举个栗子,我们在淘宝购物的时候,首先添加了一本《C++ primer》进入购物车,然后我们又继续去搜索《thinking in java》,继续添加购物车,这时购物车应该有两本书。但如果我们不采取session management会话管理的话,基于http无状态协议,我们在第二次向购物车发出添加请求时,他是无法知道我们第一次添加请求的信息的。所以,我们就需要session management会话管理!

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Nat. Rev. Genet. | 通过可解释人工智能从深度学习中获得遗传学见解

今天为大家介绍的是来自Maxwell W. Libbrecht,Wyeth W. Wasserman和Sara Mostafavi的一篇关于人工智能对于基因组学的可解释性的研究的综述。基于深度学习的人工智能(AI)模型现在代表了基因组学研究中进行功能预测的最先进水平。然而,模型预测的基础往往是未知的。对于基因组学研究人员来说,这种缺失的解释性信息往往比预测本身更有价值,因为它可以使人们对遗传过程有新的认识。作者回顾了可解释人工智能(xAI)新兴领域的进展,以启发生命科学研究人员对复杂深度学习模型的洞察力。之后,作者分类讨论了模型解释的方法,包括直观地理解每种方法的工作原理及其在典型高通量生物数据集中的基本假设和局限性。

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PNAS:功率谱显示白质中明显的BOLD静息态时间过程

准确描述血氧水平依赖(BOLD)信号变化的时间过程对功能性MRI数据的分析和解释至关重要。虽然多项研究表明白质(WM)在任务诱发下表现出明显的BOLD反应,但尚未对WM自发信号波动的时间过程进行全面的研究。我们测量了WM内一组区域的功率谱,这组区域的的静息态时间序列是独立成分分析显示为同步活动。根据它们的功率谱,在每个成分中,体素明显地分为两类:一组显示出一个单独的峰,而另一组在更高的频率上有一个额外的峰。它们的分组具有位置特异性,其分布反映了独特的神经血管和解剖结构。重要的是,两类体素在功能整合中的参与存在差异,这体现在两类体素在区域间连接数量上的差异。综上所述,这些发现表明,WM信号在本质上是异质性的,并依赖于局部的结构-血管-功能关联。

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