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| 本文作者： 恒亮 | 2017-02-14 10:09 |
情人節(jié)降至，百度推出基于 AI 的魅力值測(cè)評(píng)和詩(shī)歌自動(dòng)生成主題功能
百度搜索在近日推出了基于人工智能技術(shù)的“情人節(jié)用臉撩，開(kāi)啟桃花運(yùn)”功能，迎接情人節(jié)。用戶在百度搜索 App 中需用語(yǔ)音說(shuō)一句“開(kāi)啟桃花運(yùn)”即可進(jìn)入主題頁(yè)面。該頁(yè)面包含兩大核心功能：一個(gè)是“自拍撩漢/妹指數(shù)”，即根據(jù)照片顏值打分的功能，另一個(gè)則是輸入姓名/地點(diǎn)后自動(dòng)生成專屬詩(shī)歌的功能。
詳情：http://m.ozgbdpf.cn/news/201702/nyTmxpTMd4sRooJX.html
密歇根大學(xué)發(fā)明超微型深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)Micro Mote，體積比指甲蓋還小，功耗僅288微瓦
近期在美國(guó)舊金山舉辦的IEEEE國(guó)際固態(tài)電路研討會(huì)上（IEEE International Solid-State Circuits Conference ，ISSCC)上，來(lái)自美國(guó)密歇根大學(xué)的David Blaauw和Dennis Sylvester教授向公眾展示了他們最新的研究成果：一系列名為Micro Mote的超微型計(jì)算機(jī)。
根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同，這些Micro Mote的外設(shè)、體積和功耗也不盡相同。值得一提的是，其中一款集成了深度學(xué)習(xí)功能的Micro Mote只需要288微瓦（microwatts）的功耗就可以運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)報(bào)道，密歇根大學(xué)的研究者是通過(guò)重新設(shè)計(jì)芯片架構(gòu)的方式實(shí)現(xiàn)了這一突破。
TensorFlow 與 Apache Spark 結(jié)合：雅虎開(kāi)源“TensorFlowOnSpark”
雅虎昨日宣布開(kāi)源 TensorFlowOnSpark。
它使得深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 能與 Apache Spark 中的數(shù)據(jù)集兼容。對(duì)于使用 Spark 來(lái)處理不同類型數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)和開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，這無(wú)疑是一個(gè)好消息。TensorFlowOnSpark 的開(kāi)源代碼，已基于 Apache 2.0 協(xié)議在 GitHub 上發(fā)布。
雷鋒網(wǎng)詳細(xì)報(bào)道：http://m.ozgbdpf.cn/news/201702/XwhHugKHTk86WQso.html
開(kāi)源地址：https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark
微軟公布口語(yǔ)翻譯語(yǔ)料庫(kù)
近日，微軟亞洲研究院通過(guò)官方微博宣布公開(kāi)微軟口語(yǔ)翻譯語(yǔ)料庫(kù)：Microsoft Speech Language Translation (MSLT) Corpus。該語(yǔ)料庫(kù)允許研究人員對(duì)照一套包含法語(yǔ)，德語(yǔ)和英語(yǔ)的多回合雙語(yǔ)對(duì)話數(shù)據(jù)集，衡量其自有對(duì)話翻譯系統(tǒng)的質(zhì)量和有效性，旨在幫助人們標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試其各自對(duì)話語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)的運(yùn)行效果。
值得一提的是，上周晚些時(shí)候，微軟剛剛開(kāi)源了Graph Engine（分布式圖處理引擎）和基于該引擎的一種可用于子圖和路徑查詢的數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言LIKQ （Language-Integrated Knowledge Query）。
詳情：http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404073301877124705
語(yǔ)料庫(kù)地址：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54689
Graph Engine和LIKQ語(yǔ)言開(kāi)源地址：https://github.com/Microsoft/GraphEngine
Python正式遷移到GitHub
Python 正式遷移到源碼托管平臺(tái) GitHub，擁抱了 Git 版本控制系統(tǒng)。
Python 社區(qū)早在2014年就開(kāi)始討論是否遷移到 GitHub 以改進(jìn)開(kāi)發(fā)流程，當(dāng)時(shí) Python 使用的版本控制系統(tǒng)是 Mercurial，而 GitHub 只支持 Git 版本控制系統(tǒng)，所以這也意味著 Python 需要遷移到 Git。2016 年 1 月，Python 項(xiàng)目正式宣布遷移到 GitHub，從 Mercurial 切換到 Git 。
詳情：http://www.cnbeta.com/articles/584379.htm
開(kāi)源地址：https://github.com/python/cpython
最新課程：牛津大學(xué)2017自然語(yǔ)言處理課程（附視頻及PPT）
近日，網(wǎng)上公開(kāi)了牛津大學(xué)2017年希拉里學(xué)期（Hilary term）深度自然語(yǔ)言處理（Deep Natural Language Processing）課程的相關(guān)視頻及PPT。
該課程主要由牛津大學(xué)副教授Phil Blunsom擔(dān)任主講，得到了谷歌DeepMind，Nvidia和Microsoft Azure的大力支持，目前更新到第8課（共10課）。
課程介紹：http://www.cs.ox.ac.uk/teaching/courses/2016-2017/dl/
視頻及PPT地址：https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
精品博客：波士頓每個(gè)月發(fā)生幾起持械搶劫？這里有一份基于Python的時(shí)間序列預(yù)測(cè)詳解
今天推薦一個(gè)基于Python語(yǔ)言的時(shí)間序列預(yù)測(cè)教程。原作者在scikit-learn、SciPy和NumPy等庫(kù)的基礎(chǔ)上，利用1966年1月至1975年10月，近十年間發(fā)生在美國(guó)波士頓的持械搶劫數(shù)據(jù)，基于ARIMA模型，對(duì)波士頓地區(qū)的持械搶劫案件進(jìn)行了預(yù)測(cè)。以本例中搭建的預(yù)測(cè)框架和工具為參考，用戶可以將類似技術(shù)擴(kuò)展到其他的時(shí)間序列預(yù)測(cè)場(chǎng)景之中。
雷鋒網(wǎng)后續(xù)將推出本文的中文版，敬請(qǐng)期待。
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