《国家新一代人工智能标准体系建设指南》发布

为加强人工智能领域标准化顶层设计,推动人工智能产业技术研发和标准制定,促进产业健康可持续发展,国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等五部门近日联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》,提出到 2021 年,明确人工智能标准化顶层设计,研究标准体系建设和标准研制的总体规则,明确标准之间的关系,指导人工智能标准化工作的有序开展,完成关键通用技术、关键领域技术、伦理等 20 项以上重点标准的预研工作。到 2023 年,初步建立人工智能标准体系,重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准,并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法[……]

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Kaggle 上线 arXiv 完整数据集

众所周知,arXiv 是我们搜索、浏览和下载学术论文的重要工具。近 30 年来,arXiv 为公众和研究社区提供了开放获取学术论文的服务。这些论文涉及物理学的庞大分支和计算机科学的众多子学科,如数学、统计学、电气工程、定量生物学和经济学等等。

arXiv 上研究论文数量之多有利也有弊。一方面,对于在自身研究领域迅速成长的研究生,以及致力于用科研为公众提供服务的研究者而言,这一丰富的信息库可以提供极有效的助力。另一方面,arXiv 有时在搜索时也有不便。

与此同时,Kaggle 通常是数据科学家和机器学习工程师寻求有趣数据集、公开笔记和赛题的重要平台。研究者可以利用 Kaggle 上[……]

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2020 年中国人工智能商业落地研究报告

7 月 10 日,在 2020 世界人工智能大会云端峰会·未来城市论坛,亿欧公司副总裁、亿欧智库研究院院长由天宇发布了《2020 年中国人工智能商业落地研究报告》,其中包括 2020 中国人工智能商业落地价值潜力 100 强、成熟企业 60 强、以及人工智能发展投入十大城市三大榜单,集中呈现中国人工智能商业落地最新进展。[……]

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《人工智能安全标准化白皮书(2019版)》发布

全国信息安全标准化技术委员会2019年第二次工作组“会议周”上,《人工智能安全标准化白皮书)》正式发布。白皮书由中国电子技术标准化研究院、清华大学、百度、华为、360、阿里巴巴等 29 家企事业单位共同编制。白皮书调研了人工智能发展情况,梳理了国内外人工智能安全的法规政策和标准化现状,分析了人工智能安全的风险挑战和属性内涵,研究给出了人工智能安全标准化体系框架,提出了人工智能安全标准化工作建议。[……]

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IDC 新零售白皮书《智能互联: 赋能零售新时代》

近日,高通联合国际知名市场研究机构 IDC 发表了最新的研究成果《智能互联 – 赋能零售新时代》白皮书。在这一新蓝海前,企业可在新价值、新技术、新生态三方面着力,挖掘新零售的全新商机。

核心观点

  • 『新零售』和『传统零售』是一对相对的概念,回顾零售行业发展历程,每一次新技术的溁入应用,都催生出相对于当时来说新的零售模式,即当时时代背景下的『新零售』。
  • 2016 年以来的新零售包括传统零售门店的数字化改造和由数字化技术应用带来的新兴业态,其本质是以数字化的思维和持续的技术投入为依托,以提供无摩擦、不间断的卓越消费体验为使命而持续进行的数字化转型,IDC 将其概括为『体验式零售』。[……]

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开源教程 「NLP-Tutorial」

这个项目并不复杂,但却包含了基本的嵌入式表征模型、CNN、RNN、注意力模型、Transformer 等的 13 个重要模型的核心代码实现。整体而言,基本所有代码都是作者自己完成的,当然都会借鉴已有的实现。很多模型都同时有 TensorFlow 和 PyTorch 两种版本,但像 Transformer 和 BERT 等拥有谷歌官方实现的模型,作者只提供了 PyTorch 实现。据作者介绍,随后他计划将添加 Keras 版本的实现。

引入瞩目的是,这个项目中几乎所有模型的代码实现长度都在 100 行左右(除了注释和空行外),很多预处理、模型持久化和可视化等操作都被简化或删除了。因此精简后[……]

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2020 年新一代人工智能 GPU 选型

Lambda 日前发布测评报告 —— 深度学习模型越来越强大的同时,也占用了更多的内存空间,但是许多GPU却并没有足够的显存(Video RAM)来训练它们。那么如果你准备进入深度学习,什么样的 GPU 才是最合适的呢?下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的 GPU,并将它们进行了横向比较,一起来看看吧!

截至 2020 年 2 月,以下 GPU 可以训练所有当今语言和图像模型:

  • RTX 8000:48GB VRAM,约 5500 美元
  • RTX 6000:24GB VRAM,约 4000 美元
  • Titan RTX:24GB VRAM,约 2500 美元

以下[……]

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