简介：在马尔可夫模型中，每个状态代表了一个可观察的事件，所以，马尔可夫模型有时又称作可视马尔可夫模型（visible Markov model，VMM），这在某种程度上限制了模型的适应性。在隐马尔可夫模型（HMM）中，我们不知道模型具体的状态序列，只知道状态转移的概率，即模型的状态转换过程是不可观察...
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本年度《发展报告》的组织和策划工作得到了CCF各专业委员会和广大会员的大力支持与积极响应，共收到23份反映不同方向进展的报告申请。CCF学术工作委员会组织评审，遴选出具有代表性的高水平报告共14篇。本《发展报告》包含体系结构、计算机视觉、理论计算机科学、信息系统、网络与数据通信等方向的报告，从碳中和...
京都奖是由稻盛和夫创办的国际奖项，被认为是亚洲诺贝尔奖。▼ 图片来源：2021 年京都奖每年，该奖项会颁发给为科学进步、文明发展以及人类精神的丰富和提升做出卓越贡献的个人。京都奖分为先进技术、基础科学、艺术与哲学三个类别，每个类别包括四个领域，共计 12 个领域。三个类别各颁发一个奖项，每个类别的奖...
简介：马尔可夫模型是一个很大的概念，从模型的定义和性质来看，具有马尔可夫性质、并以随机过程为基础模型的随机过程/随机模型被统称为马尔可夫模型。基本原理：若随机过程满足马尔可夫性，则称为马尔可夫过程。在该模型中，存在两个假设：（1）随机过程满足马尔可夫性性；（2）状态转换矩阵不随时间的变化而变化。主要...
简介：Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可以通过堆叠Tr...
在信息技术驱动的数字化时代，人工智能理论、方法与技术已经得到了广泛应用，但其局限性也正日益凸显。以深度神经网络为代表的人工智能理论与方法发展迅速，但仍无法突破莫拉维克悖论，获得人类与生俱来的认知能力。在脑科学与人工智能间搭建桥梁，启发人工智能走向认知智能，成为一种迫切需求。 ...
简介：MTCNN主要由三个框架组成，分别是PNet，RNet，ONet。基本原理：Proposal Network (P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。并用该边界框做回归，对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制（NMS）来合并高度重叠的候选框。Refine N...
在过去的 10 年里，性能最好的人工智能系统——比如智能手机上的语音识别器或谷歌最新的自动翻译器——都是由一种称为「深度学习」的技术产生的。深度学习实际上是一种称为神经网络的人工智能方法的新名称，70 多年来一直时兴时衰。神经网络最初是由 Warren McCullough 和 Walter Pit...
近日，AICC2021人工智能计算大会期间，浪潮信息与IDC联合发布《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》，旨在通过宏观经济、技术成熟度、AI劳动供给、行业及地域四大方面综合考量和评估我国人工智能发展水平，为推动产业AI化发展提供参考和行动指南。 报告指出，AI芯...
简介：残差网络是由来自Microsoft Research的4位学者提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜。 残差网络的...
简介：YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率，实现端到端的物品检测。基本原理：模型采用卷积神经网络结构。开始的卷积层提取图像特征，全连接层预测输出概率...
导 读“机器能思考吗？”人工智能的目的是让机器模仿人的思考和行为，包括学习、推理、预测等。“机器能促进基础研究吗？”人工智能在深刻影响并改变基础科学的研究范式。 “人工智能如何赋能基础研究？”基于科学大数据的自主涌现，加速了科学发现过程。图1 人工智能赋能科学发现 “机器能思考吗?” 阿兰...
简介：自组织映射(Self-Organizing Maps, SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法, 是通过模拟人脑对信号处理的特点而发展起来的一种人工神经网络。基本原理：SOM网络结构如图所示,它由输入层和竞争层(输出层)组成。输入层神经元数为 n,竞争层由m 个神经元组成的一维或...
由联合国可持续发展目标全球协作项目工作委员会指导，中国人工智能学会主办、软银机器人（上海）有限公司协办、CAAI机器人文化艺术专委会、吉林省科学技术协会、吉林省机器人学会竞赛工作委员会、吉林省赛搏科教研究院等共同承办的“软银杯”2021年国际青年人工智能大赛计划于2021年11月20-2...
简介：生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互...
从古到今，明智的有才之士已经讨论过教育问题，并且就这些问题反复明白地表达了他们的观点，我丝毫不能以权威自居。作为教育领域的半个门外汉 ，除了个人经验和个人信念之外，什么也没有，谈论教育问题的勇气从何而来？ 如果这真是一个学术探讨的问题，人们可能会对这些考虑三缄其口。但是对于...
大家有这样的经历吗？前一秒刚在聊天软件上跟朋友分享了一款产品，下一秒就能在其他 App 中看到这款产品的广告推送，不了解内情的人说不定还会感慨一句：“好巧哦。”但这真的是巧合？显然不是。如今，越来越多的第三方 App 在我们不知情的情况下，开始收集用户的个人数据，例如性别、年龄、喜好、购物习惯等，再...
简介：长短期记忆（long short-term memory,LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说就是比普通RNN在更长的序列中有更好的表现。基本原理：LSTM是一种特殊的RNN，主要通过三个门控逻辑实现(遗忘、输入、输出)。包含三个阶段：...
简介：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。基本原理：传统神经网络的结构比...
来源：学习时报作者：徐浩然复杂系统科学，也称复杂性科学（Complexity Science），兴起于20世纪80年代，是系统科学发展的新阶段，也是当代科学发展的前沿领域之一。复杂系统科学的发展，不仅引发了自然科学的变革，而且日益渗透到哲学、人文社会科学领域。著名物理学家霍金曾预言：21世纪是复杂性...