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周五
2019-10-25

面向神经机器翻译的篇章级单语修正模型
《面向神经机器翻译的篇章级单语修正模型》[1]是EMNLP2019上一篇关于篇章级神经机器翻译的工作。针对篇章级双语数据稀缺的问题，这篇文章探讨了如何利用篇章级单语数据来提升最终性能，提出了一种基于目标端单语的篇章级修正模型（DocRepair），用来修正传统的句子级翻译结果。 1、背景近几年来，神经机器翻译迅速发展，google在2017年提出的Transformer模型[2]更是使得翻译质量大幅提升，在某些领域已经可以达到和人类媲美的水平[3]。然而，如今的大部分机器翻译系统仍是基...
新的人工智能编程语言超越了深度学习
麻省理工学院的一个研究小组正在努力让初学者更容易进入人工智能的领域，同时也帮助专家推动这一领域的发展。在本周的编程语言设计和实现会议上，研究人员描述了一种名为“Gen”的新型概率编程系统。用户从人工智能技术应用的多个领域(如计算机视觉、机器人和统计)编写模型和算法，而无需处理方程或手工编写高性能代码。GEN还让专家研究人员编写以前不可行的复杂模型和推理算法(用于预测任务)。例如，在他们的论文中，研究人员证明，一个简短的GEN程序可以推断三维身体的姿势，这是一项困难的计算机视觉推理任务，在自治...
未来十年大数据工程师即将失业？自动化建模平台已实现零基础建模
人工建模需要花费很多时间进行数据预处理、模型选择、变量选择、调参、模型评估等，自动化建模将原本需要数周乃至数月的模型开发过程大幅缩短，甚至只需要几分钟就能找到最佳的模型。这样就可以在不同的业务场景中，针对不同的群体，快速建立大量不同的模型。飞贷金融科技即将在 11 月初上线公测其自动化建模平台，InfoQ 记者专访飞贷金融科技副总裁兼首席数据官林庆治，提前揭秘该平台背后的技术细节。在日常的建模工作中，我们都或多或少会思考一个问题：建模可不可以被自动化？自动建模与机器学习的未来会如何发展？...
Photoshop 2020来了，人工智能让设计更轻松
Photoshop Elements 2020版前几天，Adobe 发布了最新版本的Photoshop Elements 2020，基于Adobe Sensei AI的强大功能，Photoshop Elements 2020为使用者带来了一系列的一键式照片效果和照片编辑工具。视频连接：https://v.qq.com/x/page/u3010esqw7r.html Photoshop Elements 2020旨在整合Adobe的Sensei AI，使用功能强大的机器学习技术来实现创...
跨平台移动端框架UniApp的应用实践
引言 CRM改造项目需要研发涵盖网上营业厅（web版）主要业务能力的移动端掌厅APP，项目整体开发周期较短，且要求支持多平台上线（IOS、安卓、H5等）。每个平台要求相对一致的展示效果和用户体验，多端多尺寸设备的适配效果和SDK接入都成为痛点，引入一套跨平台的Hybrid（混合开发）框架势在必行。一、移动端跨平台技术演进以往最早的以Cordova为代表的Hybrid开发，主要依赖于WebView。但是WebView是一个很重的控件，很容易产生内存问题，而且复杂的UI在WebView上...
谷歌面试题解析：单位换算
这是“谷歌面试题解析”系列的又一篇文章。在这些面试题被泄露之前，我曾在谷歌的面试中使用过它们。离开谷歌后，我成了Reddit的工程经理，但我仍然想把这些面试题分享出来。之前已经分享了动态规划、矩阵求幂和查询同义词，这一次，我想要深入探究一个全新的问题。免责声明：虽然面试候选人是我的工作职责之一，但这篇文章仅代表我的个人观察、个人经历和个人观点。如果有任何错误，请不要将它们归咎于谷歌、Alphabet、Reddit或任何其他个人或组织。寻找新的面试题在上一篇文章中，我介绍了我最喜欢的一...
程序员们该如何破局！
新读者可能不知道，老读者都晓得，虽说现在转身做了自媒体，但我是实打实的程序员一枚，在一家创业公司写程序写了五年，做产品做了两年，只是因为写代码时期喜欢写博客，各种因缘际会，现在做自媒体，成了一位自由职业者。我写程序那会，特别流行远程办公，那会一直有个梦想，希望有一天成为一名远程办公的自由职业者，主要是我这人特别不喜欢打卡，有一台电脑，随时随地可以办公，就是我梦想的生活。只是没想到，这份梦想现在靠写字达成了，有时候，我就觉得，人生很奇妙，未来真的没法规划。以前写程序那会，我特别喜欢深夜，...
各种NLP操作难实现？谷歌开源序列建模框架Lingvo
Lingvo 是一个能够为协作式深度学习研究提供完整解决方案的 Tensorflow 框架，尤其关注序列到序列模型。Lingvo 模型由模块化构件组成，这些构件灵活且易于扩展，实验配置集中且可定制。分布式训练和量化推理直接在框架内得到支持，框架内包含大量 utilities、辅助函数和最新研究思想的现有实现。过去两年里，Lingvo 已被数十个研究人员在 20 篇论文中协作使用。本文作为对框架各个部分的介绍，概述了 Lingvo 的基本设计，同时还提供了展示框架能力的高级功能示例。自然语言处理...
没有中台，但有微服务和PaaS，一样吗？
不是所有业务都必须进行中台化，也不是所有中台建设都是一个充满矛盾的过程，优秀的微服务设计和完美的PaaS架构与中台也还是有所差异的。本文，InfoQ采访了ThoughtWorks首席咨询师王健，听他分享中台建设的实施路径。中台、微服务和PaaS 一个概念代表一个新的边界。如果边界的定义不清楚，很多事情是没办法继续聊下去的。有关中台的基本概念已经有了很多介绍，大部分企业对于中台建设已经有了初步想法和规划，无论是解决数据孤岛问题、还是提高快速创新能力，中台都是可选的解决方案。然而，面对这...
从本地原生到云原生，Alibaba Dragonwell静态编译的实践与挑战
近些年来，云原生（Cloud Native）的概念席卷业界，其核心元素之一就是如何提高云上业务的响应速度。随着应用微服务化、容器化程度的不断提高，应用的执行响应速度也在不断提升，逐渐触及到了Java程序速度提升的天花板——Java自身的启动运行开销。虽然Java从最初的单独解释执行演进到JIT（实时编译）和AOT（提前编译）后，在运行时peak performance和冷启动性能方面都取得了大幅进步，但如虚拟机启动、代码解释执行、JNI调用、反射开销、静态初始化检查开销等Java虚拟机和运行时...
Arm和Docker合作推出与平台无关的安全系统API
在Arm和Docker的支持下，PARSEC（Platform AbstRaction for SECurity）定义了一个通用的软件标准来处理对象存储和加密服务的安全性问题。该计划重点关注由容器化服务组成的现代系统架构，并努力让多种语言能够更容易地使用安全技术。 PARSEC用各种流行的编程语言建立了一个面向开发人员的库生态系统。每个库都高度符合工效学标准，并且易于使用。这个不断增长的生态系统让基础设施计算、边缘计算和安全物联网等广泛用例的安全措施变得唾手可得。 PARSEC承诺将会覆盖...
ADG连环排坑实战，希望你别遇到
老马也有失蹄时，万万没想到，这次当了一回“头痛医头，脚痛医脚”的庸医。先来介绍下这次当庸医的情况吧：客户的一套三节点的RAC，上线了三年时间，随着业务量越来越大，数据库运行越来越慢。客户为了缓解特殊时间段的业务促销压力，决定搭建一套单机的ADG来分摊原生产库上的一部分查询压力。 ▲ Data Guard架构由于业务的实时性较高，ADG配置采取了LGWR和ASYNC的模式来进行Redo变化的传输。在搭建环境之后的第二天，一个只读查询业务便迁移了过来。该业务的特点是并发高，实时性要求高。由于上...
构建端到端的联邦学习 Pipeline 生产服务
导读：本次分享的主题为构建端到端的联邦学习 Pipeline 生产服务。联邦学习的优势在于能够保证参与各方在数据不出本地，保持数据独立性的情况下，多方共建模型，共同提升机器学习效果。联邦机制下，安全隐私有了优势，但技术上也会面临更多挑战。作为一个工业级的框架，端到端的联邦学习 Pipeline 致力于完成高弹性、高性能的联邦学习任务，主要包括建模、训练、模型管理、生产发布和在线推理几个方面。本次将为大家分享如何灵活调度管理复杂的联邦学习任务、可视化联邦建模的实现以及在线联邦推理服务的思考与实践，...
一文读懂深度学习中的卷积运算与图像处理
在人工智能深度学习技术中，有一个很重要的概念就是卷积神经网络CNN（ConvolutionalNeuralNetworks）。卷积神经网络被广泛地运用到计算机视觉中，用于提取图像数据的特征，其中发挥关键作用的步骤就是卷积层中的卷积运算。卷积到底是什么？深度学习中的卷积运算与传统的信号与系统中的卷积算子有什么不同？为什么卷积运算可以提取图像的特征呢？下面一文三分钟让你读懂卷积运算与图像处理。了解卷积运算卷积一词最开始出现在信号与系统中，是指两个原函数产生一个新的函数的一种算子。卷积运算在运算过程可...
Model 3 的这枚摄像头，马斯克终于透露了它的用处
摘要其实在大家着急猜测的时候，特斯拉已经在思考能够让它发挥作用的场景了。好似打了一场翻身仗，刚刚公布了 Q3 财报的特斯拉，扬眉吐气，重拾华尔街信心。只不过在经历过短暂的欣喜之后，特斯拉依然要面对现实，如何在下一季表现维稳甚至有所突破，可能还是件令马斯克“头秃”的事情。但其实抛开这些数字，车企最终还是得用产品说话，好的用户体验可能远比财报上那些冷冰冰的数字重要。之前我们曾提到过特斯拉在Model 3车型上部署了一枚驾驶室摄像头，但 Model 3 用户手册上给出的说明是“该摄像头目前尚...
卖了 18 个月机器人之后，傅盛聊了聊他的心得
摘要不仅仅是关于机器人发展背后的逻辑。 2018 年 3 月 21 日，猎豹移动发布了多款机器人，当时傅盛对极客公园（id:geekpark）表示在此后的 18 个月内，机器人能否量产和走向市场，是猎豹带着旗下猎户星空能否再迈出一步的关键。时间转瞬即逝，在今年 10 月 20 日的世界互联网大会上，傅盛在演讲中透露猎户星空机器人服务人次已超 1.3 亿，语音交互频次日均超 200 万次，超 5000 台机器人值守超 800 家客户，智能服务机器人已实现量产。时间刚好 18 个月，消除了...

周四
2019-10-24

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