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    八小时降水预报的神经天气模型

    以高精度提前几分钟到几周预测天气是一项基本的科学挑战,会对社会的许多方面产生广泛的影响。许多气象机构采用的当前预报基于大气物理模型,尽管在过去几十年中已有显着改进,但本质上受到其计算要求的限制,并且对支配它们的物理定律的

    作者:RainNight 2021-09-26 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    如何获取一段时间内的日期列表

    ## ***如何获取一段时间内的日期列表*** ***给出一个开始时间和一个结束时间,需要列出这个时间段内的日期列表并同时判断是周几。*** ``` * Date: 2021/9/22 11:18 上午 */ class

    作者:RainNight 2021-09-24 所属分类:[PHP]

    通过数据回显加速神经网络训练

    在过去十年中,神经网络训练速度的显着提高使得将深度学习技术应用于许多重要问题成为可能。在摩尔定律的曙光中,随着通用处理器的改进停滞不前,机器学习社区越来越多地转向专用硬件以产生额外的加速。例如,GPU和TPU优化高度并行

    作者:RainNight 2021-09-23 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    了解大规模数据的形态

    理解复杂数据集之间的差异和相似性是处理数据时经常出现的一个有趣的挑战。将这个问题形式化的一种方法是将每个数据集视为一个图表,这是一个关于项目如何相互关联的数学模型。图被广泛用于对对象之间的关系进行建模——互联网图将相互引

    作者:RainNight 2021-09-23 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    使用神经网络在表格中寻找答案

    世界上的大部分信息都以表格的形式存储,可以在网络上或数据库和文档中找到。这些可能包括从消费品的技术规格到金融和国家发展统计数据、体育成绩等等。目前,人们需要手动查看这些表格以找到问题的答案,或者依赖提供特定问题(例如,关

    作者:RainNight 2021-09-23 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    将机器学习应用于……酵母?

    人类具有悠久的历史和酵母,绑植物驯化的开始-面包(或啤酒)酵母,酿酒酵母,几千年来一直被用来使谷物以面包(或啤酒)的形式更容易消化。今天,酵母仍然有很大的影响,生物学家采用它作为生物研究的模式生物,特别是遗传学,因为它很

    作者:RainNight 2021-09-23 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    使用损失条件训练优化多个损失函数

    在很多机器学习的应用模型的表现不能用一个简单数字来概括,而是依赖于几个性质,其中一些甚至是相互排斥的。例如,学习的图像压缩模型应该在最大化其质量的同时最小化压缩图像的大小。通常不可能同时优化所有感兴趣的值,因为它们从根本

    作者:RainNight 2021-09-23 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    具有深度强化学习的芯片设计

    现代计算的革命在很大程度上得益于计算机系统和硬件的显着进步。随着摩尔定律和登纳德缩放的放缓,世界正在转向专用硬件,以满足指数增长的计算需求。然而,今天的芯片需要数年时间来设计,导致需要推测如何为2-5年后的机器学习(ML

    作者:RainNight 2021-09-23 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    探索机器人学中的进化元学习

    更准确的快速发展模拟器引擎已经给机器人技术研究人员产生足够量的可用于训练真正的机器人策略的数据的一个独特的机会-世界部署。然而,将经过训练的策略从“模拟到现实”移动仍然是现代机器人技术的最大挑战之一,因为模拟和真实领域之

    作者:RainNight 2021-09-23 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

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