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機(jī)器學(xué)習(xí)法發(fā)現(xiàn)了可幫助抗生素殺死細(xì)菌的機(jī)制
（文章來(lái)源：動(dòng)脈網(wǎng)） 大多數(shù)抗生素的作用原理是對(duì)核心功能的干擾，例如DNA復(fù)制或細(xì)菌細(xì)胞壁的構(gòu)建。然而，這些都只是抗生素起作用的一部分。在一項(xiàng)關(guān)于抗生素作用的新研究中，麻省理工學(xué)院的研究
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人工智能助力血液測(cè)試 可使用機(jī)器學(xué)習(xí)尋找肺癌跡象
據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)的一組科學(xué)家最近開(kāi)發(fā)了一種血液測(cè)試，該血液測(cè)試使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)尋找肺癌的跡象。 據(jù)悉，該系統(tǒng)仍處于開(kāi)發(fā)初期，最終可能取代CT掃描，作為疑似肺癌患者的一線篩查手段。
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如何進(jìn)行人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)
拒絕簡(jiǎn)單“拼盤化” AI人才培養(yǎng)探索深度融合新模式 人工智能專業(yè)領(lǐng)域非常寬泛，應(yīng)用層次更是如此，應(yīng)該采用“人工智能+X”的復(fù)合發(fā)展模式，推動(dòng)人工智能高端人才建設(shè)，完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局
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機(jī)器學(xué)習(xí)或?qū)⒛軌蚪鉀Q時(shí)空問(wèn)題
（文章來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)整理） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以一種流行的方法進(jìn)行重要的計(jì)算，以統(tǒng)一廣義相對(duì)論的量子力學(xué)。 去年，令人驚嘆的發(fā)現(xiàn)是，事件地平線望遠(yuǎn)鏡向世界展示了黑洞陰影的第一個(gè)視圖。但是黑
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COVID-19會(huì)為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)造重要的高光時(shí)刻嗎
（文章來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)整理） COVID-19至少在短期內(nèi)將改變我們大多數(shù)人的生活和工作方式。對(duì)于通常依靠大量人工來(lái)審核內(nèi)容的Facebook，Twitter和Google等科技公司，這也構(gòu)成
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全自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)診斷COVID-19，無(wú)需人工輔助可極速完成
（文章來(lái)源：前瞻網(wǎng)） 新冠肺炎已在全球范圍內(nèi)傳播，許多地區(qū)的醫(yī)療資源不足。快速診斷COVID-19，發(fā)現(xiàn)預(yù)后差的高危患者，對(duì)早期預(yù)防和優(yōu)化醫(yī)療資源具有重要意義。 機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被利
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研究人員實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)早期肺癌篩查，以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)
（文章來(lái)源：36氪） 根據(jù) Nature 雜志發(fā)表的一項(xiàng)研究，斯坦福大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)早期肺癌患者的鑒別篩查。這一方法基于檢測(cè)血樣中的腫瘤源性 DNA（即液體活
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機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)有沒(méi)有影響
現(xiàn)今，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備無(wú)處不在，不像以往一樣讓人一看到就覺(jué)得驚奇。全世界正在使用的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備共有大約64億件，其中包括工業(yè)和家庭使用的各種裝置。在我們開(kāi)始深入探討消費(fèi)型物聯(lián)網(wǎng)之前，你可以先想想看以下這
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你需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)的技巧
一名25歲的男性駕駛員正在查看他的智能手機(jī)，這時(shí)，擁堵的車流開(kāi)始移動(dòng)。就在他踩下油門時(shí)，前方車輛由于擁堵而急剎車。眼看就要發(fā)生碰撞，幸好車載雷達(dá)系統(tǒng)以迅雷不及掩耳之勢(shì)介入進(jìn)來(lái)，配有自動(dòng)停車起步功
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隨著人工智能的發(fā)展，它將最終解鎖物聯(lián)網(wǎng)
（文章來(lái)源：金馬科技） 根據(jù)Gartner的調(diào)查，到2020年，全球?qū)⒂谐^(guò)200億臺(tái)互聯(lián)設(shè)備。當(dāng)今的企業(yè)已經(jīng)從強(qiáng)大的互聯(lián)勞動(dòng)力中受益匪淺，但是隨著支持物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的設(shè)備向前發(fā)展，市
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎樣的
擁有機(jī)器學(xué)習(xí)技能是不夠的。你還需要良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的工作知識(shí)。學(xué)習(xí)更多，并解決一些問(wèn)題。 因此，你已經(jīng)決定不再使用固定的算法并開(kāi)始編寫(xiě)自己的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。也許你已經(jīng)有了一種新的集群數(shù)據(jù)的新
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機(jī)器學(xué)習(xí)之感知機(jī)python是如何實(shí)現(xiàn)的
感知器PLA是一種最簡(jiǎn)單，最基本的線性分類算法（二分類）。其前提是數(shù)據(jù)本身是線性可分的。 模型可以定義為，sign函數(shù)是階躍函數(shù)，閾值決定取0或1。模型選擇的策略，利用經(jīng)驗(yàn)損失函數(shù)衡量算
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度下降法是怎樣的
最優(yōu)化問(wèn)題是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中非常重要的一部分，幾乎每一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心都是在處理最優(yōu)化問(wèn)題。 本文中我講介紹一些機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的且非常掌握的最優(yōu)化算法，看完本篇文章后你將會(huì)明白：
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人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)你有沒(méi)有掌握
我們經(jīng)?？吹竭@幾個(gè)熱詞： 人工智能（ ArtificialIntelligence ）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ MachineLearning ）和深度學(xué)習(xí) （DeepLearning） ，但是它們之間究竟
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有哪一些
機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行
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機(jī)器學(xué)習(xí)中樣本比例不平衡應(yīng)該怎樣去應(yīng)付
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，常常會(huì)遇到樣本比例不平衡的問(wèn)題，如對(duì)于一個(gè)二分類問(wèn)題，正負(fù)樣本的比例是 10:1。 這種現(xiàn)象往往是由于本身數(shù)據(jù)來(lái)源決定的，如信用卡的征信問(wèn)題中往往就是正樣本居多。樣本比例不
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機(jī)器學(xué)習(xí)需要具備哪一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
今天我們分享的內(nèi)容，主要是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。 一、機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)用到哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 第一部分，我們先來(lái)看一看機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)。我們可以先引用一個(gè)專家的定義。這個(gè)專家是
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人工智能面試會(huì)有偏心的現(xiàn)象嗎
人工智能（AI）正在被用來(lái)吸引求職者，并預(yù)測(cè)求職者是否適合某個(gè)職位……越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始使用人工智能來(lái)招聘，而許多求職者對(duì)此卻完全不知情。 招聘人員越來(lái)越多地使用人工智能來(lái)進(jìn)行第一輪篩選
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怎樣人工智能變得公平
算法是一面鏡子，映射了人類社會(huì)許多固有的偏見(jiàn)。 2014年，亞馬遜的工程師著手開(kāi)發(fā)一款人工智能招聘軟件，利用算法和數(shù)據(jù)分析來(lái)篩選候選人，以此避免人類招聘官身上特有的“感情用事”問(wèn)題。事與
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機(jī)器學(xué)習(xí)被高估了？
在Quora論壇上研究編程語(yǔ)言的Tikhon Jelvis回答說(shuō)：我發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)在很多方面都被高估了，無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)不足的人，還是更有害的，人們都對(duì)這一領(lǐng)域投入了大量的資金。 最普遍的看法
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