河南最快超算平台启用，加速智慧城市和人工智能应用
2 月 16 日，河南省最快超级计算机在郑州大学（郑州）超算中心正式投入使用。郑州大学超算中心的设备在软件的调度作用下形成了一个紧耦合的全面系统，借助高性能计算集群强大的计算能力，以深度学习硬件为优化工具，使用大数据分析的方法，对包括政务云学习在内的众多应用进行支撑。
【动手学计算机视觉】第十一讲：卷积层与池化层
近几年出现了很多经典、优秀的卷积神经网络模型，单从网络架构来说，很多都是采用的AlexNet、VGG这些经典网络作为基本的模块，它们所采用的组件大同小异，如果学习卷积神经网络仅仅为了能够搭建一个跑得通的模型，那是没有意义的，因为目前开源项目随处可见，而且千篇一律，实现一个CNN网络模型所需代码不过几十行。其中真正重要的是里面的卷积层、池化层、批量正则化、Dropout这些行之有效的技术。所以，要想学习卷积神经网络，首先应该了解这些概念，当对这些内容有了了解之后会发现搭建网络轻而易举。