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資訊、行業(yè)分析、行業(yè)前景等多角度的、由AI驅(qū)動(dòng)完成深度檢索與編寫(xiě)的深度研究報(bào)告工具。使用模式：1.深度模式--適用于中長(zhǎng)度的深度報(bào)告，約5000字左右2.專家模式---適用于長(zhǎng)文深度報(bào)告，約1-20000字3.行業(yè)研究模式---適用于行業(yè)產(chǎn)業(yè)研究還有更多模式，歡迎探索。產(chǎn)品亮點(diǎn)：1
資訊、行業(yè)分析、行業(yè)前景等多角度的、由AI驅(qū)動(dòng)完成深度檢索與編寫(xiě)的深度研究報(bào)告工具。使用模式：1.深度模式--適用于中長(zhǎng)度的深度報(bào)告，約5000字左右2.專家模式---適用于長(zhǎng)文深度報(bào)告，約1-20000字3.行業(yè)研究模式---適用于行業(yè)產(chǎn)業(yè)研究還有更多模式，歡迎探索。產(chǎn)品亮點(diǎn)：1
研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)“深度學(xué)習(xí)算力”的研究，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型的進(jìn)步取決于算力的大幅提高，具體來(lái)說(shuō)，計(jì)算能力提高10倍相當(dāng)于三年的算法改進(jìn)，那么深度學(xué)習(xí)的發(fā)展僅僅是需要研究算法了嗎，研究算法才是程序員的出路嗎？
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
的動(dòng)力。物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí)，屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或
強(qiáng)大的動(dòng)力。物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí)，屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污
等人（2017）以時(shí)間順序的方式描述了深度學(xué)習(xí)模型的演變。該短文簡(jiǎn)要介紹了模型，以及在 DL 研究中的突破。該文以進(jìn)化的方式來(lái)了解深度學(xué)習(xí)的起源，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和未來(lái)的研究做了解讀。Goodfellow 等人（2016）詳細(xì)討論了深度網(wǎng)絡(luò)和生成模型，從機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）基礎(chǔ)知識(shí)、深度架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)出發(fā)，對(duì)近年來(lái)的
數(shù)據(jù)的一個(gè)非常常見(jiàn)的屬性是具有順序結(jié)構(gòu)，例如視頻中的幀、蛋白質(zhì)的氨基酸序列或句子中的單詞。開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理序列數(shù)據(jù)一直是過(guò)去幾年來(lái)最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語(yǔ)言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動(dòng)，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和問(wèn)題回答兩個(gè)
的動(dòng)力。物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí)，屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或
姿勢(shì)估計(jì)也能看做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，重點(diǎn)在于圖片中人物的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，例如膝蓋、手肘、頭部等。2D的姿勢(shì)估計(jì)是計(jì)算機(jī)的核心問(wèn)題，此類的數(shù)據(jù)集和卷積架構(gòu)也比較多，早期的堆疊沙漏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)衍生的各種變種算法，牢牢占據(jù)了姿態(tài)檢測(cè)的半壁江山。最近的網(wǎng)絡(luò) HRNet，能夠通過(guò)并行連接高分辨率到
其實(shí)自從2018年三大佬靠深度學(xué)習(xí)拿了圖靈獎(jiǎng)之后，基本宣告深度學(xué)習(xí)容易解決的問(wèn)題做的差不多了，這兩年這個(gè)領(lǐng)域沒(méi)有太大的突破。時(shí)至今日，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有哪些值得追蹤的前沿研究？
按給定條件，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為基于模式的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（model-based RL）和無(wú)模式強(qiáng)化學(xué)習(xí)（model-free RL），以及主動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（active RL）和被動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí) （passive RL） 。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的變體包括逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)、階層強(qiáng)化學(xué)習(xí)和部分可觀測(cè)系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。求解強(qiáng)化
意力在深度學(xué)習(xí)中可以大致理解為對(duì)于某一個(gè)向量關(guān)注的程度如何，這個(gè)向量可能表示的是圖像中的某一局部區(qū)域或是句子中的某個(gè)詞，使用注意力向量來(lái)估計(jì)關(guān)注的部分和其他元素之間的關(guān)系強(qiáng)弱，并將不同部分的值的和用注意力向量加權(quán)得到的結(jié)果作為目標(biāo)的近似值。雖然注意力有助于解決遠(yuǎn)程依賴中的挑戰(zhàn)，但
用于序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的一個(gè)非常常見(jiàn)的屬性是具有順序結(jié)構(gòu)，例如視頻中的幀、蛋白質(zhì)的氨基酸序列或句子中的單詞。開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理序列數(shù)據(jù)一直是過(guò)去幾年來(lái)最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語(yǔ)言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動(dòng)，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和
等多模態(tài)信號(hào)共同傳達(dá)。因此，結(jié)合 多模態(tài)深度學(xué)習(xí) 的 AI Agent 在情感理解中具有廣闊的前景。 本文將探討AI Agent如何在多模態(tài)情感分析中建模，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)高效的情感識(shí)別。 二、AI Agent與多模態(tài)情感分析框架 2.1 AI Agent在情感分析中的角色 AI Agent可被視為一個(gè)具備
+智能，見(jiàn)未來(lái) 博士招聘 邊緣AI研究工程師 邊緣AI研究工程師 領(lǐng)域方向：邊緣云 工作地點(diǎn)： 深圳、上海 邊緣AI研究工程師 邊緣云 深圳、上海 崗位職責(zé) 1、邊緣AI模型的自動(dòng)壓縮和加速； 2、端邊云協(xié)同的自適應(yīng)AI框架研究； 3、端邊云協(xié)同分布式學(xué)習(xí)&推理算法研究； 4、前沿AI方法在端邊云協(xié)同場(chǎng)景下的應(yīng)用。
優(yōu)化器（optimizer）領(lǐng)域的論文數(shù)量龐大，但真正帶來(lái)顯著突破的寥寥無(wú)幾。1. 優(yōu)化器研究的現(xiàn)狀“數(shù)百篇論文，SOTA僅改進(jìn)幾次”：優(yōu)化器（如Adam、SGD變體等）是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的核心組件，每年有大量論文提出"新"優(yōu)化器，但絕大多數(shù)僅在特定實(shí)驗(yàn)設(shè)置下表現(xiàn)略好，或通過(guò)"微調(diào)超
構(gòu)和產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)，設(shè)計(jì)AI算法來(lái)區(qū)分不同類型的云服務(wù)針對(duì)這些參數(shù)的敏感度和深層次的依賴；通過(guò)持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)采集和對(duì)應(yīng)的AI算法來(lái)識(shí)別架構(gòu)能力的現(xiàn)狀并且制定相應(yīng)的策略來(lái)持續(xù)提升架構(gòu)設(shè)計(jì)以及產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的質(zhì)量； 2.負(fù)責(zé)研發(fā)工具AI應(yīng)用平臺(tái)能力建設(shè)，AI使能研發(fā)作業(yè)的全生命周期中，實(shí)現(xiàn)極速、智能、可信的DevOps
對(duì)工具的流程和業(yè)務(wù)能夠比較熟悉，通過(guò)數(shù)據(jù)智能能力的建設(shè)和落地，提升華為云DevSecOps工具在業(yè)界的競(jìng)爭(zhēng)力。高性能、高可靠的落地產(chǎn)品方案。 崗位要求 1、熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架，如Tensorflow、caffe、Pytorch等，在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。
天才少年招聘 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)技術(shù)研究 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)技術(shù)研究 領(lǐng)域方向：AI 職位名稱： 聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)專家 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)技術(shù)研究 AI 聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)專家 挑戰(zhàn)課題方向簡(jiǎn)介 CDP涉及到多方數(shù)據(jù)融合，在數(shù)據(jù)融合過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全保護(hù)和隱私保護(hù)成為了產(chǎn)品成功的關(guān)鍵。我們需
天才少年招聘 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究 領(lǐng)域方向：算法 職位名稱： 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)專家 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究 算法 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)專家 挑戰(zhàn)課題方向簡(jiǎn)介 多模態(tài)學(xué)習(xí)已成為當(dāng)今AI領(lǐng)域的重點(diǎn)突破方向，也是將來(lái)我司的AI和友商競(jìng)爭(zhēng)要攻克的關(guān)鍵戰(zhàn)略方向。該課
