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    【华尔街日报】数据竞争价值:从商业分析到机器学习

    【新智元导读】 本文以较长的时间维度,从商业分析到机器学习,分析数据在企业中的竞争价值所在和变化。作者提出,数据驱动的AI越来越多地应用于需要智力和认知能力的任务领域,基于AI的工具也正在增强人类自己的认知能力,帮助人们处理大量信息及作出更复杂的决策。数据所代表的新型的资产类别的价值正在实现。 数据在今天是一个主要的竞争因素。这是由今天的科技巨头的兴起以及监管机构和决策者对他们采取的行动的数量所证明的一个事实,因他们对这些巨头的巨大数据资产所代表的创新的竞争壁垒产生担忧。当然,使用数据作为竞争优势并不新鲜。

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    论文阅读报告_小论文

    发表于 WWW 2012 – Session: Creating and Using Links between Data Objects 摘要:语义Web的链接开放数据(LOD)云中已经发布了大量的结构化信息,而且它们的规模仍在快速增长。然而,由于LOD的大小、部分数据不一致和固有的噪声,很难通过推理和查询访问这些信息。本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法,基于稀疏张量的因子分解,该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。此外,本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果,以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明,我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。 我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL,这是一种张量因子分解,它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果,如链接预测、实体解析或集体分类。与其他张量分解相比,RESCAL的主要优势在于:当应用于关系数据时,它可以利用集体学习效应。集体学习是指在跨越多个互连的实体和关系中自动开发属性和关系相关性。众所周知,将集体学习方法应用于关系数据可以显著改善学习结果。例如,考虑预测美利坚合众国总统的党籍的任务。自然而然地,总统和他的副总统的党籍是高度相关的,因为两人大部分都是同一党的成员。这些关系可以通过一种集体学习的方法来推断出这个领域中某个人的正确党籍。RESCAL能够检测这种相关性,因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法,将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量,并将介绍一些对算法的新扩展。 语义Web数据建模 让关系域由实体和二元关系类型组成。使用RESCAL,将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X,其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体,而第三个模态拥有m不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体,第j个实体)。否则,对于不存在的或未知的关系,Xijk被设置为零。通过这种方式,RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题,这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:,:,k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 设一个关系域由n个实体和m个关系组成。使用RESCAL,将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X,其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体,而第三个模态包含m种不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体,第j个实体)。否则,对于不存在的或未知的关系,Xijk被设置为零。通过这种方式,RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题,这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个切片Xk=X:,:,k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。

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    【实测】谷歌翻译特朗普就职演讲,正确率如何(附技术原理解析)

    【新智元导读】 美国新总统特朗普1月21日发表就职演讲,讲话内容受到国内高度关注。新智元使用谷歌翻译对特朗普就职演讲的内容进行了翻译实测,发现谷歌翻译的准确率相当高,对于阅读层面来说基本可以满足。文章后半部分带来谷歌2016年最重要的人工智能技术突破之一——基于神经网络的机器翻译技术原理解析。 谷歌基于神经网络的机器翻译在2016年取得了重要进展,是较为重要的一项人工智能技术,那么,这个技术实用性如何?翻译质量怎么样?乘着特朗普就职演讲发表的机会,新智元带来测评。 以下是新智元在谷歌翻译中输入特朗普就职演讲

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    贺福初院士:发达陷阱可能被跨越,中华文明复兴将开创人类文明新纪元

    【新智元导读】回溯历史越久,展望未来越远。文明的创造是整个人类史上最大的革命力量。中共十九大开启全党全国新时代的新长征,我们不仅要跨过全面建成小康社会的“草地”、攀登建设社会主义现代化强国的“雪山”,更要实现中华民族伟大复兴,通过加强文明交流互鉴,构建人类命运共同体,开创人类文明的新纪元。在此语境下,认识和发现“文明演进惯性定律”意义极为重大,这种定律预断了新的大智慧文明必然在美洲以外的大陆兴起;但也告诫我们,只有调动一切内外之力打破固有文明的强大惯性,才能在固有文明的产床上诞生新文明。 纵观文明长河

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    涨姿势!用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析

    大数据文摘作品 编译:王一丁、修竹、阮雪妮、丁慧、钱天培 英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来。无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢?语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等任务上取得了惊人的成就。 具体怎么操作?效果又如何呢

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    早报:北京暂停虚拟地址工商注册 联合办公企业将受冲击

    1、北京暂停虚拟地址工商注册 联合办公企业将受冲击 北京的一些创业型企业和联合办公企业,正因为一些政策变化而受到影响。近日,有媒体报道称北京市朝阳区、丰台区、海淀区工商行政管理分局已经暂停受理共享办公空间、孵化器等虚拟地址工商注册登记。界面新闻记者致电优客工场工作人员,对方表示,海淀区、丰台区、朝阳区工商局的确已经发文,要求暂停虚拟地址工商注册,此前已经通过审核的则不受影响。其他区暂未公布相关政策,但预计其他区工商部门也会陆续跟进该政策。北京市某区工商局工作人员表示,该区已经暂停虚拟地址工商注册,企业进行

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    请你列举一款今年比较火的moba手游,并说说它受欢迎的原因。

    王者荣耀 1.单局时长手游特征:轻量-碎片化时间 常规的moba由于单局时间长(25分钟左右),直接移植手游端显得太臃肿,王者荣耀针对这一块做了很好的一些设计改动,举例: a.随时可以买装备 b.线上补给手段更多 c.地图非“直接缩小”,而是缩小了角色跑图时间 对于moba而言,减少对局时间的核心方法是加快战斗节奏,分析常规端游moba就知道,角色的对拼是建立在“玩家认为自己有把握赢”,细化这一条,就体现在:“我装备现在比你好”“我血量状态更好”“我队友马上到”。所以你可以看到王者做了以上这些改动。核心就是细化“加快战斗节奏”的因素。 2.降低上手难度 最典型的是取消了补刀,一方面不需要补刀,玩家可以将精力更多的聚焦在“打架”,同样加快了战斗节奏。另一方面就是 补刀这一琐碎的操作 特别是在手游端,实现上可能会导致操作比起端游更复杂外,还会劝退一下无moba经验的玩家。 3.英雄与世界观搭建 王者为了让玩家上手快,理解快,不仅在基础规则上做了改动。在英雄取材上也选用了经典的三国等题材,玩家接受度高,比较“亲民”。 4.技能设计 moba的核心输入就是英雄,所以英雄技能设计至关重要,这一块,除了移植一些端游的技能,可以看到在技能机制这块,王者是做了“操作简化”的,同样也是服务于 降低上手难度 这一核心目的。另外 技能操作简单,也能变相的加快战斗节奏,如果技能难,都打不中,那战斗显然不容易发生。 5.基础流量 王者火的原因,除开一些设计层面的优秀设计,离不开腾讯的强大基础流量扶持 6.运营 内容垂直运营+赛事体系搭建 很快就把王者这款游戏扶到了 电竞高度 加快了品牌建立 知名度也越来越高。联合众多的直播平台,各大主播的介入,迅速拉活了整体氛围。

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