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研究のアイデアがない場合は、信頼できる機械学習のための革新的なアイデア1,000個をご紹介します。

I. はじめに1. まず話をしましょう約4〜5年前、私はカーネギーメロン大学（CMU）の博士課程の...

コンピューティングパワーがボトルネックにならないように、Xiaohongshu の機械学習の異種ハードウェア推論を最適化する方法

多くの企業が GPU コンピューティング能力の開発を組み合わせて、自社の機械学習の問題に対するソリュ...

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光速画像認識について学ぶ: 1ナノ秒未満

この記事はAI新メディアQuantum Bit（公開アカウントID：QbitAI）より許可を得て転載...

ロボットの台頭：伝統産業を変革する新技術

アルゴリズムの時代が到来しました。 Google、Amazon、AppleなどのIT大手が開発した、...

データ変換率が低いと機械学習に深刻な影響を与える可能性がある

そのため、データ変換率が低いと機械学習の有効性が著しく低下する可能性があることに注意することが重要で...

スマートシティが公衆衛生危機の影響を緩和する方法

IETスマートシティジャーナルに掲載された論文「COVID-19パンデミック：新たな流行に対応するた...

ディープラーニングデータセットを管理するための新しいアプローチ

ハブの紹介 Activeloop の Hub は、Numpy のような配列にデータを配置するオープン...

Meituanグラフニューラルネットワークトレーニングフレームワークの実践と探索

著者 | Fu Haoxian、Peng Xiangzhou 他グラフニューラルネットワークの長期的...

機械分野におけるLDAトピックモデルを説明する記事

[[211903]]序文このブログ投稿では、第一レベルの数学的導出の観点から LDA トピック モデ...

今後10年間でAIはどのように発展するでしょうか? iFLYTEKの劉清鋒氏はこう語った。

[[379731]] iFLYTEKは、流行病によって大きな影響を受けているにもかかわらず、人工知...