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未来5-10年，NLP将走向成熟
微软对联也是世界上第一次采用机器翻译的技术来模拟对联全过程。 现在，已经可以用电脑来模拟整个猜字谜和出字谜的过程了，我们也把这个功能放在了微软对联的网站上。 往后，更进一步，我们还会用人工智能技术来发展中国最经典的文化，包括绝句和律诗等。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。
1.4K71发布于 2018-02-12 - 来自专栏人工智能头条
未来5-10年，自然语言处理将走向成熟
微软对联也是世界上第一次采用机器翻译的技术来模拟对联全过程。 现在，已经可以用电脑来模拟整个猜字谜和出字谜的过程了，我们也把这个功能放在了微软对联的网站上。 往后，更进一步，我们还会用人工智能技术来发展中国最经典的文化，包括绝句和律诗等。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。
85230发布于 2018-07-20 - 来自专栏算法修养
pta习题集 5-10 切分表达式——写个tokenizer吧
[先说点出题背景] 这个题是为低年级同学、学C语言的同学准备的，因为，对这部分同学，这个题目编写起来略有一点复杂。如果是高年级、学过了正则表达式（Regular Expression）的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题，应当发现这题比较简单吧。哦，对了，什么是tokenizer？请自行查询解决。反正在此处不应翻译成“令牌解析器”。 [正题] 四则运算表达式由运算数（必定包含数字，可能包含正或负符号、小数点）、运算符（包括+、-、*、/）以及小括号（(和)）组成，每个运算数、运算符和括号
1.2K60发布于 2018-04-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-10 线性回归的可解释性
上面使用了波士顿房价的13个特征，通过在全部数据集上进行拟合，不进行train_test_split方法是因为此时我们并不需要验证模型的性能，只是对得到结果的系数进行解释。
1.5K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏腾讯云原生团队
ImageApparate(幻影)镜像加速服务让镜像分发效率提升 5-10 倍
ImageApparate(幻影) 为了解决这个问题，腾讯云容器服务 TKE 团队开发了下一代镜像分发方案ImageApparate(幻影), 将大规模大镜像分发的速度提升 5-10倍。 ? 如上所述，相比于传统的下载全部镜像的方式，ImageApparate 在容器全部启动时间上都有 5-10倍 的提升。
1.7K10发布于 2021-02-25 - 来自专栏企鹅号快讯
Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生
达·芬奇是一个远程操作系统，外科医生坐在控制台上，操作灵巧操作的控制装置，通过患者体内的小工具进行模拟。 而上文所介绍的STAR，是通过整合一些不同的技术解决了软组织的挑战。 在计算机模拟中，CC-Cruiser能够以98.87％的准确度区分患者和健康个体。评估疾病严重程度时，在三个关键指标（晶状体混浊面积、密度和位置）上，准确度都超过了93％。 而且，人的交流和情感互动是医疗当中不可或缺的，而模拟人类的情感对于机器来说非常具有挑战性。 医患之间面对面的互动，将成为人类智能的最后堡垒之一。
1.6K60发布于 2018-01-05 - 来自专栏python前行者
模拟鼠标和键盘模拟
–模拟键盘输入字符串 k.press_key(‘H’) –模拟键盘按H键 k.release_key(‘H’) –模拟键盘松开H键 k.tap_key(“H”) –模拟点击 H键 k.tap_key(‘H’,n=2,interval=5) –模拟点击H键，2次，每次间隔5秒 k.tap_key(k.function_keys[5]) –点击功能键F5 k.tap_key(k.numpad_keys[5],3) –点击小键盘5,3次 联合按键模拟 例如同时按alt+tab键盘 k.press_key(k.alt_key) –按住alt键
4.4K20发布于 2019-03-25 光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升
物理碰撞检测光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升第三阶段：内存优化通过JavaScript特有的内存管理技术：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释// 使用对象池减少
23010编辑于 2025-07-19- 来自专栏c++与qt学习
银行排队模拟（离散事件模拟）
1.银行排队模拟程序简介： ? 2.算法所需要的数据结构和相当解释说明 ? 3.事件算法运行时的某个状态 ? 初始化 ? 生成随机数后要做的事情 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
2.1K12发布于 2021-03-12 - 来自专栏js笔记
模拟reactiverefshallowReactiveshallowRef
ref基于reactive,shallowRef基于shallowReactive
68720编辑于 2022-10-25 - 来自专栏图形学与OpenGL
模拟试题A
https://blog.csdn.net/wpxu08/article/details/70208378 模拟试题A 一、单项选择题（2′*12=24′） 1．下面各种坐标变换中，会产生变换前后维度的改变的是
4.4K10发布于 2018-10-09 - 来自专栏软件工程
死锁模拟
造成死锁的原因 系统资源不足 进程运行推进的顺序不合适 资源分配不当 破解死锁,防止死锁 https://www.runoob.com/java/thread-deadlock.html 死锁模拟 package com.algorithm.future.lock; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @description: 死锁模拟 * @author
70220编辑于 2021-12-24 - 来自专栏章鱼的慢慢技术路
模拟链表
一、问题描述 有一串已经从小到大排好序的数2 3 5 8 9 10 18 26 32.现需要往这串数中插入6使其得到的新序列仍符合从小到大的排列。 二、问题分析 我们可以用一个数组data来存储每个序列中的每一个数，再用一个数组right来存放序列中每一个数右边的数是谁。 1 2 3 4 5 6 7 8
88240发布于 2018-06-04 - 来自专栏小北的博文
模拟电路
一切都是原子构成，一个简单的原子模型可以简化成带正电荷的原子核在中央，周围环绕有若干个带负电的电子。同性相斥，异性相吸。
98340编辑于 2023-10-21 - 来自专栏Khan安全团队
令牌模拟
在我们正在运行的进程的当前线程上设置该令牌，即模拟。 我们将看到如何实现我们的目标，窃取团队进程中存在的任何令牌，这三个动作将通过使用两组不同的Winapi调用来执行。 能够执行模拟操作以及我们进程的当前执行线程获取受害进程/线程身份的关键基于以下因素： 基于自主控制的足够访问权限，即我们是谁以及我们属于什么组。 有权在我们运行的进程中进行模拟（SeImpersonatePrivilege）。 令人惊讶的是，强制性完整性控制，即我们的过程与目标相比的完整性水平，不会影响，将所有工作委托给上述任意控制。 这个函数的美妙之处在于它允许我们模拟一个远程线程，但要注意！如果这个线程没有提供关联的令牌，而是模拟进程的主令牌或主令牌（O_o）。奢侈品，对吧？ 我们没有成功的原因是管理员组没有使用令牌的权限，所以只需从任何允许它并模拟它的系统进程中窃取令牌就足够了，然后采取行动使用新身份执行对ImpersonateLoggedOnUser()的新调用。
1.9K10编辑于 2022-01-18 - 来自专栏该溜子的专栏
【算法】模拟
//每一次都是一个新的StringBuilder StringBuilder temp = new StringBuilder(); //模拟 len = ret.length(); for(int left = 0 , right = 0 ; right < len ; ){ //2:模拟有几个相同的数
40610编辑于 2024-12-30 - 来自专栏zxctscl个人专栏
【算法】模拟
个人主页 ： zxctscl 如有转载请先通知 前言 模拟算法就是根据题目所给的照葫芦画瓢。 考察的是代码能力。 步骤：1.模拟算法流程（一定得自己先过一遍流程） 2.把流程转化为代码 1. 1576. 替换所有的问号 1.1 分析 题目的意思很显而易见，遍历一遍字符串如果是？ 外观数列 4.1 分析 模拟题目的意思 找到连续相同的字符解释一下，可以利用双指针来进行，如果两个指针指向的位置字符相同就一直走，不一样就停下来，中间元素的个数就是指针的差值；然后让左边指针指向右边指针的位置 数青蛙 5.1 分析 模拟 用一个哈希表时刻记录每一次字符出现的情况。 croakOfFrogs) { string t = "croak"; int n = t.size(); vector<int> hash(n); // ⽤数组来模拟哈希表
44810编辑于 2024-04-15 - 来自专栏Web 开发
原生OR模拟
我最近又陷入了模拟控件和原生控件的纠结中。 早期我们做PC端网页开发，就已经讨论过一次模拟控件（表单）和原生控件（表单），当初各种各样的理由，我们很推崇原生控件（标准化、语义化、渐进增强） 但是最近这两年接触Mobile端的网页开发后，我的立场摇摆了 模拟控件 优点：完美还原交互，兼容性强 设计还原能力，就不用说了，自己写的业务实现，可以完美实现各种交互效果（当然仅限于当前科技范畴了） 而兼容性，因为采用的是最基础的手段，所以满大街的设备都会支持，并且都当做普通的
83100发布于 2018-08-08 - 来自专栏新智元
【AI全球大战医生】Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生
达·芬奇是一个远程操作系统，外科医生坐在控制台上，操作灵巧操作的控制装置，通过患者体内的小工具进行模拟。 而上文所介绍的STAR，是通过整合一些不同的技术解决了软组织的挑战。 在计算机模拟中，CC-Cruiser能够以98.87％的准确度区分患者和健康个体。评估疾病严重程度时，在三个关键指标（晶状体混浊面积、密度和位置）上，准确度都超过了93％。 而且，人的交流和情感互动是医疗当中不可或缺的，而模拟人类的情感对于机器来说非常具有挑战性。 医患之间面对面的互动，将成为人类智能的最后堡垒之一。
1.2K60发布于 2018-03-20 - 来自专栏AI科技评论
百度王海峰Quora精华整理：未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？
2、未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？ 机器翻译、语义理解、问答和对话技术将会有重大突破。这些技术将会被广泛应用，并最终改变人与计算机、人与各种硬件设备、以及人与人之间的沟通方式。
1.5K40发布于 2018-03-12
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