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    因果性无法连接

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  • 分布式系统：一致性模型

    分布式系统中一个重要的问题就是数据复制，数据复制一般是为了增强系统的可用性或提高性能。而实现数据复制的一个主要难题就是保持各个副本的一致性。本文首先讨论数据复制的场景中一致性模型如此重要的原因，然后讨论一致性模型的含义，最后分析常用的一致性模型。 为什么需要一致性模型 数据复制主要的目的有两个：...

    文章 肖汉松 2019-03-11 17370浏览量

  • 郑南宁院士：如何利用脑认知和神经科学启发，构造一个健壮的人工智能

    本文讲的是郑南宁院士：如何利用脑认知和神经科学启发，构造一个健壮的人工智能， 在科技互联网行业一直鲜少出现在头排的泉城济南，因为 2017 中国自动化大会暨国际智能制造创新大会的举办，出现在了行业聚光灯下。 此次大会由中国自动化学会主办，山东大学、山东省自动化学会承办，聚集了国内外自动化、电气...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1209浏览量

  • 【CNN已老，GNN来了】DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位作者重磅论文，图网络让深度学习也能因果推理

    作为行业的标杆，DeepMind的动向一直是AI业界关注的热点。最近，这家世界最顶级的AI实验室似乎是把他们的重点放在了探索“关系”上面，6月份以来，接连发布了好几篇“带关系”的论文，比如： 关系归纳偏置（Relational inductive bias for physical constru...

    文章 技术小能手 2018-06-14 1867浏览量

  • 《云数据管理：挑战与机遇》一第二章

    本节书摘来自华章出版社《云数据管理：挑战与机遇》一书中的第二章，第2节，作者[美] 迪卫艾肯特·阿格拉沃尔（Divyakant Agrawal） 苏迪皮托·达斯（Sudipto Das）阿姆鲁·埃尔·阿巴迪（Amr El Abbadi）  更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 ...

    文章 华章计算机 2017-05-22 932浏览量

  • 《云数据管理：挑战与机遇》-2.1分布式数据管理

    本节书摘来自华章出版社《云数据管理：挑战与机遇》一书中的第2章，第1节，作者迪卫艾肯特·阿格拉沃尔，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 分布式数据管理 云计算建立在过去几十年计算机科学领域，尤其是在分布式计算和分布式数据管理领域积累的重要概念、协议和模型的基础上。本章...

    文章 华章计算机 2017-05-19 1082浏览量

  • Marcus十大理由质疑深度学习？LeCun说大部分错了

    昨天下午，一直对深度学习持质疑态度的纽约大学教授、人工智能创业者Gary Marcus在arxiv上发布了一篇长文，列举十大理由，质疑深度学习的局限性，在AI学术圈又掀起了一轮波澜。 Gary Marcus文章地址： https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/...

    文章 技术小能手 2018-01-04 1959浏览量

  • 大数据，小数据，哪道才是你的菜？

    美国著名科技历史学家梅尔文•克兰兹伯格Melvin Kranzberg曾提出过大名鼎鼎的科技六定律其中第三条定律是这样的[1]“技术是总是配“套”而来的但这个“套”有大有小Technology comes in packages, big and small”。 这个定律用在当下是非常应景的。因...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1439浏览量

  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）

    上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。 3.递归神经网络 为了理解RNN，我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时，我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列; 例如，将一系列声压转换成一系列的单...

    文章 【方向】 2018-04-15 1317浏览量

  • 【保卫深度学习】AAAI前主席回怼马库斯，LeCun参战

    神仙又打起来了：要不要继续做深度学习？ 又吵起来了。 我说的是Gary Marcus，这位纽约大学的心理学和神经科学教授，日前在arXiv上传了一篇论文，列举深度学习十大局限[1]，说DL其实并没有解决什么问题，引发了不小的讨论。 很快，著名机器学习专家、AAAI前主席Thomas Dietter...

    文章 技术小能手 2018-01-05 1712浏览量

  • 漫谈事务与分布式事务（4）- 最终一致性

    在上一篇文章里忽略了一点。   CAP 定理有一个缺陷，这个缺陷可以帮助我们“部分”摆脱 分布式困境。   总的来说，CAP 定理本身是完备的，但它并没有描述一个分布式系统何时产生分区，以及分区会持续多长时间。理论其实只限制：在分区发生的 时间内，系统只能在一致性（C）和可用性（A）之间二选一。 ...

    文章 长源 2014-04-08 1183浏览量

  • 云数据库POLARDB优势解读系列文章之⑤——会话读一致性

    作者 武藏等 POLARDB架构 我们知道，POLARDB是一个由多个节点构成的数据库集群，一个主节点，多个读节点。对外默认提供两个地址，一个是集群地址，一个是主地址，推荐使用集群地址，因为它具备读写分离功能可以把所有节点的资源整合到一起对外提供服务。 MySQL读写分离解决和引入的问题 用过M...

    文章 乙休 2018-11-30 6174浏览量

  • 深度学习在高德驾车导航历史速度预测中的探索与实践

    导读 驾车导航服务是数字地图提供的核心功能。通常而言，用户在发起导航之前会对比高德前端展示的三条路线（如下图），以决定按照哪条路线行驶。 而预估到达时间是用户参考的最为重要的指标之一。给定一条路线，对应的预估到达时间的计算需要两组信息输入，分别是实时路况信息和历史速度信息（历史速度信息指的是对...

    文章 高德技术小哥 2019-08-14 4243浏览量

  • 客服是人工智能落地的黄金场景（智能服务圆桌现场实录）

    几乎所有人都看好人工智能的前景，却有很多人看不清人工智能的现在。10月12日，杭州云栖大会上，一场“为客户服务插上AI之翼”智能服务的圆桌吸引了众多参会者的关注和热议。圆桌嘉宾不仅有来自阿里系的几大人工智能客服产品——阿里云云博士、淘宝淘小蜜、蚂蚁金服小蚂答的核心负责人，还有智能客服领域耕耘多年的...

    文章 阿里云支持与服务 2017-10-18 5476浏览量

  • 新数学框架“终极算法”理论提出，或让机器诞生意识

    一位来自台湾国立中正大学的退休教授Daniel j.Buehrer，最近发表的一篇论文提出一种新的数学框架，可能会导致机器意识的诞生。论文题为“A Mathematical Framework for Superintelligent Machines”（超级智能机器的数学框架）。 机器人意识是人...

    文章 技术小能手 2018-04-19 1106浏览量

  • Graphical Model在收藏夹作弊行为识别上的应用

    总述 Graphical Model通常应用在问题本身带有多个相互联系的变量的场景，并提供了一种基于图的表达方式让你去建模这些联系从而挖掘潜在的因果关系。在本文中，我们创新性地将概率图模型应用到了淘宝平台收藏作弊行为检测的任务中，取得了远超传统分类模型的结果（Top1%记录中召回60%的作弊行为）...

    文章 名然 2018-03-19 1853浏览量

  • 信息系统项目管理01——信息化和信息系统

    第一章 信息化和信息系统 考选择，非常重要 @[toc] 1.1 信息系统与信息化 1 信息的质量属性（第3页） （1）精确性，对事物状态描述的准确性（2）完整性，对事物状态描述的全面程度，完整信息包括所有重要事实（3）可靠性，信息的来源、采集方法、传输过程是可以信任的，符合预期（4）及时性，获...

    文章 阿墨呦 2020-12-11 81浏览量

  • 分析网络超时问题的最佳实践

    对于云上的用户来说，业务日志里面报超时问题处理起来往往比价棘手，因为1) 问题点可能在云基础设施层，也有可能在业务软件层，需要排查的范围非常广；2) 这类问题往往是不可复现问题，抓到现场比较难。在本文里就分析下如何来分辨和排查这类问题的根本原因。 业务超时 != 网络丢包 由于业务的形态不同，软件...

    文章 怀知 2019-05-13 6659浏览量

  • 分析网络超时问题的最佳实践

    作者：怀知 对于云上的用户来说，业务日志里面报超时问题处理起来往往比价棘手，因为1) 问题点可能在云基础设施层，也有可能在业务软件层，需要排查的范围非常广；2) 这类问题往往是不可复现问题，抓到现场比较难。在本文里就分析下如何来分辨和排查这类问题的根本原因。 业务超时 != 网络丢包 由于业务的形...

    文章 技术课堂的搬运工~ 2020-03-31 143浏览量

  • 2018最佳GAN论文回顾（上）

    我很高兴今年参加了一个研究项目，这要求我必须熟悉大量用于计算机视觉方面的深度学习领域的资料。我对过去两、三年内取得的进展感到惊讶，这真的非常令人兴奋和鼓舞，所有不同的子领域，如图像修复、对抗性样本、超分辨率或是三维重建，都大大得益于近期的发展。然而，有一种神经网络，它受到了大量的宣传和炒作 — 生...

    文章 【方向】 2019-01-11 4505浏览量

  • 网络取证原理与实战

    原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://chenguang.blog.51cto.com/350944/1660017   网络取证原理与实战 一、分析背景 网络取证技术通过技术手段，提取网络犯罪过程中在多个数据源遗...

    文章 shy丶gril 2016-05-25 4135浏览量

  • 深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）

    作者：珞神 近年来，音视频会议产品提升着工作协同的效率，在线教育产品突破着传统教育形式的种种限制，娱乐互动直播产品丰富着生活社交的多样性，背后都离不开音视频通信技术的优化与创新，其中音频信息内容传递的流畅性、完整性、可懂度直接决定着用户之间的沟通质量。自 2011 年 WebRTC 开源以来，无论...

    文章 视频云技术小编 2021-01-25 16浏览量

  • 深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）

    作者：珞神 来源：深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除） 近年来，音视频会议产品提升着工作协同的效率，在线教育产品突破着传统教育形式的种种限制，娱乐互动直播产品丰富着生活社交的多样性，背后都离不开音视频通信技术的优化与创新，其中音频信息内容传递的流畅性、完整性、可懂度直接决定着用户之间的沟...

    文章 视频云技术小编 2021-01-25 104浏览量

  • 发明了互联网和AI的美军机构长文预测：人类正与机器合二为一

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 想说明DARPA是什么，莫过于看它曾经带给我们什么：互联网、无人驾驶汽车、手持电子设备、人工智能…… 近日DARPA负责人发布5千字长文，详细的告诉我们：人类正在跨越一个新的技术边界。推荐仔细阅读。 作者：Arati Prabhakar，DARPA...

    文章 行者武松 2018-03-14 1363浏览量

  • NLP如何突破深度学习的能力边界？

    1. 背景 从本质上可以知道，语言就是一套逻辑符号，这意味着NLP处理的输入是高度抽象并且离散的符号，它跳过了感知的过程，而直接关注各种抽象概念，语义和逻辑推理。正是由于NLP涉及到高层语义、记忆、知识抽象以及逻辑推理等复杂的认知特性，导致基于数据驱动和统计学习的深度学习模型在NLP领域遇到了比较...

    文章 好好、学习 2020-03-25 379浏览量

  • NLP 如何突破深度学习的能力边界？

    --------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”，关注我，随时分享机器智能最新行业动态及技术干货---------- 1. 背景 从本质上可以知道，语言就是一套逻辑符号，这意味着 NLP 处理的输入是高度抽象并且离散的符号，它跳过了感知的过程，而直接关注各种抽象概念，语义和逻辑推理。正是由于 N...

    文章 机器智能技术 2020-04-22 163浏览量

  • 【独家】一文读懂非关系型数据库（NoSQL）

    前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统（RDBMSs）来处理，其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。 但随着信息化的浪潮和...

    文章 行者武松 2017-05-01 1768浏览量

  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍

    本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍，利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车，在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军，还能做梦、画画，帮助进行科学发现，但同时它们也深深地让其发明者困惑，谁也没有料到所谓的“深度学习”算法能做得这么好。没有基本的原则指引这些学习系...

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  • 理解偏倚：可靠结果的先决条件

    ◆ ◆ ◆ 前言 事实证明用数据从事一些非常合理的事情是非常容易的，比如求合，做切片，求均值等，而得出的答案却有2000%的错误！在这篇文章中，我想通过使用一些非常简单，直观的图片来说明为什么是这样的。为了解决这个问题，我们用由Judea Pearl（其他提出者之一）提出的框架来设计一个非常棒...

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  • ChangeStreams使用及原理

    一、概述（一）什么是 ChangStreamsChangeStreams 功能是基于 MongoDB Oplog 实现的，Oplog 提供增量数据， ChangeStreams 在 Oplog 之上包裹一层应用，对外提供一个 A...

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  • 生物智能与AI——关乎创造、关乎理解（下）

    无监督学习，迁移学习和工程设计 AI系统与人类学习之间的另一个主要差异在于AI系统所需的大量标记数据才可以达到人类级别的性能。例如，最近的语音识别系统在11940小时的语音训练后才能对齐转录。如果我们每天大声地听到另一个人类阅读文本两个小时，那么我们需要16年才能获取到这个数据集。AlphaGoz...

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