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人工智能过去、现在和未来

在回答人工智能达到了什么程度这个问题之前,需先了解人工智能概念是什么?...随着数据量增大,计算能力变强,深度学习影响也越来越大。2011 年之后,深度学习兴起,带动了现今人工智能发展高潮。 其次,AI 有哪些研究领域和分支?...人工智能研究领域主要有五层,最底层是基础设施建设,包含数据和计算能力两部分,数据越大,人工智能能力越强。...第四层为具体技术,如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业解决方案,如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上应用,这是我们所关心它能带来价值。...机器通过一系列数据进行判别,找出最适合一些策略而反馈给我们。 最后,说一下AI 未来是怎么样?也就是人工智能达到什么程度?

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NER过去、现在和未来综述-过去

图片评价指标使用实体级别的精确率、召回率、F1本文主要讲解NER历史使用过一些方法,如果更关注于现在使用功能一些方法,可以参考:基于词典和规则方法利用词典,通过词典先验信息,匹配出句子中潜在实体...模型可以有效地利用过去和未来输入特征。...CNN是一个非常有效方式去抽取词形态信息(例如词前缀和后缀)进行编码方法,如图。...暂且就以BERT为过去和现在分界点,关于NER现在,且听下回分解。...下篇:NER过去、现在和未来综述-现在图片ReferenceNER过去、现在和未来综述-过去篇NER过去、现在和未来综述-现在Conditional Random Fields: Probabilistic

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    GMIS 2017 | 伯克利教授Stuart Russell:人工智能过去、现在和未来

    Stuart Russell 是加州大学伯克利分校人工智能统计中心创始人兼计算机科学专业教授,一直关注人工智能领域发展。同时,他还是人工智能领域里标准教科书《人工智能:一种现代化方法》作者。...作为当天第一名演讲嘉宾,Stuart Russell 带领现场观众进行了一场关于《人工智能过去、现在和未来》探索,观往知来,全面解析人工智能奥秘。 ?...六十年代时,这个领域已经有一些可以看得到进展,人们是非常乐观;但到了七十年代左右,大家逐渐变得失望;在八十年代的人工智能寒冬之时,许多公司已经开始赔钱,人工智能成为一个大家不喜欢词语。...现在,人们开始认真地看待人工智能,迎来了人工智能爆炸奇迹。许多初创公司开始专注于人工智能发展,像谷歌、IBM 等巨头公司也投入到人工智能研究中。...过去五十年 AI 发展给人们一大启示——知识是非常重要,人类能够高效学习是因为一开始人类就有很多知识,知识使得人类能够从非常少案例中完成学习。

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    诺贝尔化学奖评述:生物领域人工智能过去、现在和未来

    Abriata概述了人工智能在结构生物学领域过去、现在和未来,从结构预测关键评估(CASP)实验和蛋白质工程实验室开始,到该领域如何通过人工智能模型进一步发展,以及如何最终全面“理解”生物学。...这无疑开创了化学和生物学新纪元,特别是肯定了人工智能(AI)对科学研究和各学科实际应用深远影响,2024年诺贝尔物理学奖也更广泛地肯定了这一点。...这种能力解决了生物学最持久挑战之一,也是人工智能在该领域应用自2020年AlphaFold 2“赢得”第14届CASP以来就代表着一场革命原因所在。...传统药物筛选方法受限于对接过程中构象变化,而新的人工智能模型则能在配体与蛋白质“共折叠”时同时采样目标构象,提高了药物发现效率与准确性。...随着全原子模型不断优化与高效化,人工智能驱动药物发现将迎来重大转变。这一变革将深刻影响制药、生物技术及医疗保健行业,有望降低药物开发成本,缩短实验研究周期。

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    TLCP过去、现在与未来

    TLCP过去、现在与未来 1 起源 Internet和WWW出现,掀起了信息化浪潮而且经久不衰。如果现实世界一样,有价值数据和信息,引来了了各种攻击和威胁,信息安全变得越来越重要。...仅仅是简单在地址栏增加一个字母“S”,在用户几乎无感情况下,就近乎完美地解决了HTTP安全问题,包括数据传输安全问题和网站身份真实性问题。...图1 TLS发展示意图(摘自ttp://www.bewindoweb.com/271.html | 三颗豆子) 2 过去 密码算法是安全协议核心和基础,因此为了确保国家信息安全安全,国内HTTPS...主要不同体现在三个地方: 1)协议版本号不同,握手和加密协议细节不同; 2)协议采用主要是SM2/SM3/SM4算法,不同于TLS采用国际密码算法; 3)采用是SM2双证书体系。...随着应用场景拓展,以及技术不断迭代,在更远将来,TLCP本身也一定会吸收包括TLS1.3在内各种先进思想和技术,继续推出TLCP版本。

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    FPGA过去、现状和未来

    FPGA市场增长压力过去是巨大,现在仍然是巨大。鉴于FPGA产品知识产权成本,无法降低其价格,FPGA在征服新市场方面可能面临巨大失败。...高性能计算和数据中心 在过去几年中,FPGA试图在高性能计算(high-performance computing ,HPC)和数据中心市场中发力。...这说起来容易做起来难,但随着人工智能撕裂应用程序生态空间,机会正在增加。如今,一切都是人工智能完成,甚至石油和天然气地震成像等传统算法也加入了人工智能。...在人工智能构建块中需要一个科学和工程解决方案。...从另一个角度来看,随着人工智能芯片产生和消耗大量数据,FPGA将需要满足这个怪兽需求,并将输出数据快速转移走。随着满足人工智能处理新ASIC出现,FPGA可以为人工智能芯片公司提供差异化。

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    NFT 过去、现在和未来

    虽然只截屏以“拥有”NFT 很诱人,但它们用途远远超出了个人资料照片或 PFP。Cryptopunks,价值数百万基于像素化身,是 2017 年 10 月推出首批 NFT 之一。...2021 年 NFT 记录开始被打破,互联网上第一个病毒视频“查理咬了我手指”于 2021 年 5 月以 76 万美元价格售出;Nyan cat gif 作为 NFT 以 60 万美元价格售出,...新市场、去中心化应用程序和区块链解决方案鼓励 NFT 在各个领域得到更全面的应用。那么 NFT 工作原理到底是什么?过去:哪个项目开始了这一切?NFT 并非一夜之间家喻户晓。...根据投资者 Andrew Steinworld 说法,Colored Coins 推出表明比特币不仅仅是一种货币,而且在创建 NFT 等不同资产类别方面具有潜在实用性,但评估这些资产困难在于它们价值是确定每个人都同意它是什么...未来尽管 NFT 历史引人入胜,但随着 NFT 更广泛采用和更多品牌进入元宇宙, NFT 未来拥有无限机会,例如Phillp Plein和Clinique。

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    ChatGPT过去、现在与未来

    背景介绍 1.1 基本信息 依据Wiki百科介绍,ChatGPT是一种尚处于原型阶段的人工智能聊天机器人。ChatGPT由OpenAI公司在2022年11月30日发布。...1.1.1 研发组织 OpenAI 成立于 2015 年,由Elon Musk、Sam Altman等出资10亿美元成立,致力于研究安全、通用、对人类有益的人工智能技术。...在笔者看来,ChatGPT功能早在2020年就能通过基于GPT-3应用实现,且和当时应用同样使用GPT-3系列模型(旧应用模型也在伴随GPT-3模型升级而升级,故这些应用发展到今天应当同样在使用...图12 一个ChatGPT明显不可能正面回答问题(该问题仅作为明显违背内容安全一个示例,不代表作者和公司任何立场) 我们再构建一个虚拟环境,并假设两个不存在主体,且使用明显带有感情倾向词来证明我们要做事情是正确...具体来说目前已发现限制包含: 响应时间限制:ChatGPT文本生成是异步,即每生成一小段就会展现在用户UI中展示。

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    Cilium过去指向其未来

    当然,思科收购及其与其他工具集成也将对其未来发挥作用。 但它最初存在理由是什么?...作为其创建者,编写了 Cilium 代码第一行,Thomas Graf,他是 Isovalent 首席技术官,他在 3 月份 KubeCon + CloudNativeCon Europe 演讲中描述了他所说四项支柱...组织通常会混合搭配不同环境,跨越不同云环境和本地环境。“我们希望将 Cilium 基本上也带到世界其他地方。因此,简单性、可扩展性、安全性,不需要十几种不同工具。...这种集成带来了向基础设施管理更统一方法迈进,与行业向融合智能解决方案趋势保持一致,这些解决方案可以支持动态云原生应用程序。”...“利用 Tigera 开发 Calico 进行第 3 层,补充了 Cilium 功能,允许对网络分段和安全策略采用稳健方法。

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    XDR过去、现状与未来

    过去,面对安全需求,我们只需要不断增强此闭环中各项能力即可。 而当下,随着数字化时代到来,业务多样性增加、业务变化速度加快、以及技术架构复杂度提升等变化给企业安全带来更高挑战。...我们把思路跳脱出传统网络安全,看看完整业务风控体系是如何做。...而关键上层风控体系,往往也会包括事前、事中、事后闭环,即事前监测逻辑、事中识别逻辑、事后处置逻辑、以及关联起来后调优逻辑。通过这样一个体系,形成智能高效一个OODA循环。...基于以上业务风控体系,我们看到至少如下三大优势。 多场景适配能力; 业务场景关联能力; 业务闭环,持续优化迭代能力。...数据侧联防联控通过情报共享可以解决,但行为侧联防联控仍缺乏有效机制,XDR通过标准化行为搭建逻辑和安全运营商业模式,有机会打造“行为”侧联防联控平台。 第二、更智能未知风险识别能力。

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    NFT 过去、现在和未来

    在开始学习一门新概念之前,了解它历史是很有必要过去:第一个NFT是什么时候诞生? 就像创新技术情况一样,NFTs并不是突然冒出来,一夜之间成为家喻户晓名字。...彩色硬币由比特币小面额组成,可以小到一个satoshi,一个比特币最小单位…. 彩色硬币代表了比特币能力巨大飞跃,然而,它们缺点是,只有当每个人都认同它们价值时,它们才能代表特定价值。...这些数字猫在2017年加密热潮中大受欢迎,当时售价高达600 Eth(或17.2万美元),吸引了世界各地主流关注。 从那以后,我们看到了成千上万NFT项目取得了巨大成功。...令人兴奋所有权细分发展将如何改变普通消费者投资方式?从试图拥有美国宪法一部分,到拥有最昂贵加密朋克之一一小部分,可能性真的是无穷无尽。...结尾 现在,我们已经知道了 NFT 过去、现在和未来,而对于未来样子,希望你有自己想象,这让 NFT 变得更加多样且充满期盼!

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    Filecoin过去、现在和未来

    Filecoin网络是在互联网架构变革中期推出。在这场变革中,脆弱中心化服务(依赖于受信任方),正在被基于可验证计算弹性去中心化解决方案所取代。...互联网服务正在从低效中心化单体服务转移到网络边缘,这其中推手是正在崛起p2p市场。...首先是区块链史前时代,介绍那些孕育分布式账本技术和概念,然后介绍Filecoin立项以来故事,从过去、到现在,再到未来。...他们开创性论文还非正式地提出了加密哈希函数概念:一种将任意大小数据映射到固定大小字符串不可逆算法。...密码学哈希函数发明,以及度量这些单向函数安全性碰撞阻力概念发展,为在不侵犯隐私情况下认证数据提供了一种安全手段。

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    微服务过去与现在

    微服务历史 再介绍什么是微服务之前,我们先了解一下微服务架构历史,也就是微服务是如何提出来。...马丁·福勒(Martin Flower) 随后,微服务架构逐渐成为一种非常流行架构,一大批技术框架和文章都涌现出来,越来越多公司借鉴和使用微服务架构相关技术。...微服务现状 再看一下微服务架构现状,这个是InfoQ在今年发布架构设计趋势图(https://www.infoq.com/articles/architecture-trends-2022/)...早期大众,由实用主义者组成,约占所有人34%。 晚期大众,由保守派组成,约占所有人34%。 落后者,由怀疑论者组成,约占所有人16%。 最后一种落后者,在这个图里没画出来。...我们可以看到微服务是在晚期大众这个阶段,说明微服务架构技术已经发展非常成熟了,已经被80%以上大部分人所使用了。 总结 2011年5月,在威尼斯附近架构研讨会上,开始讨论了“微服务”。

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    Fragment 过去、现在和将来

    Fragment 现状 我们想法产生改变,还是 2011 年事,到今天已经经历了很长时间。这期间我们花费了很多精力去重新构思 Fragment 定位。...其实我们希望挑个时间发布 Fragment 2.0 版,它将只包含那些新、好用 API。...这种问题是由于切入 Fragment 和它动画位于之前 Fragment 层级之下导致。...而我们想要实现则是一种同时支持单一回退栈和多重回退栈模型,好让屏幕上不可见 Fragment 也能保存自己状态,从而避免状态丢失。与此相关使用场景,比较典型就是底部导航一类导航视图。...您也可以通过视频回顾 2019 Android 开发者峰会演讲 —— Fragment 过去、现在和将来: 视频连接:v.qq.com/x/page/z302…

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    OpenResty 过去、现在和未来(上)

    今天主要想和大家分享下 OpenResty 过去,现在和未来。...我第一份工作是在 Yahoo 中国搜索部门,我当时有很多很碎业务,比如搜索结果相关推荐,或者垂直搜索,还有下拉列表自动提示,很多这种很碎功能在搜索部门。...现在这个产品已经不存在了,是很多年前淘宝一个产品。它有很复杂业务逻辑,对性能也有比较高要求,同时后台数据量是很恐怖,淘宝大部分商家数据都会在这里展现,进行各种维度和搜索分析。...只用非常少机器,就能处理非常复杂数据库相关查询,因为它数据源很多,所以这里面有复杂关系型融合还有分表逻辑。...这个应用背后数据平台,就是用我自己设计一种类似关系型语言来表达,然后我自己实现编译器,处理这种业务描述,生成高度优化 Lua 代码。

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    Postgresql IO 对于PG 过去,现在 , 未来 (1 过去和我们曾经解决问题)

    (口头禅听不懂) 下面这是简单与POSTGRESQL IO 有关设计,这一个部分,至少有15-20年时间,这里buffer pool是shared buffer pool一部分,这些部分被bufferIO...这里操作是直接内存对内存操作,在硬件层面,所以这里操作都是自动 让我们回到数据写出,这里之前操作是写一个head lock ,数据来自于shared buffer pool要写出数据,首先我们要异步将日志写入到磁盘在我们写数据到磁盘之前...这里我们改进walwriter同时对于buffer replacement 我们优化了,让替换操作不用维护成本非常高 linked lists 模式,或者多次进行buffer 替换行为,以及定期...internally,相对于其他系统LINUX在这方面做是很出色.另外buffer 数据替换过程也使用 doublebuffer方式,这浪费了不少内存,尤其在使用了 shared buffer...回答:对windows 非常糟糕,远远不如LINUX(大家注意这个小哥是微软公司开发者),然后这个小哥说了一句,哦不我意思是,我对WINDOWS 方面的经验有限,我是说metadata 读取部分要慢一些

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    闲聊 - 回顾过去

    对于过年,总有一种说不出欢悦、欣喜和久久期待,却也是许多游子一年中期盼,当然,也包括那些在外求学莘莘学子们......前言 小时候,希望自己快点长大,长大了,却发现遗失了童年;单身时,开始羡慕恋人甜蜜,恋爱时,却怀念单身时自由。...很多事物,没有得到时总觉得美好,得到之后才开始明白:我们得到同时也在失去,想要什么,不想要什么,都得自己去选择。...spring-cloud-swagger 如何自学 慕课网(适合0~3年): https://www.imooc.com/ 资源分享/互换/购买 阅读优秀作品/博客 加入交流群相互交流学习 总结 熬过几个无人知晓秋冬春夏...,撑过去一切都会顺着你想要方向走...

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    消息队列过去、现在和未来

    在软件架构演进历史中基于 Service-oriented architecture(SOA)[64]设计模式一直是主角,而 RPC 一直是 SOA 架构软件默认模式,所以过去程序之间绝大部分通信方式是同步通信...因为过去服务之间基于 RPC 通信,如果两个服务跨云或者跨数据中心有可能因为超时、网络故障等原因导致通信失败,而异步通信这种情况大大降低。...由于异步通信优势,使得跨云、跨地域基于 Serverless 构建大规模业务系统成为可能。这将为未来数字化企业构建大规模人工智能、物联网、自动驾驶等系统打开了更多可能性。...同时,这种通信方式给企业构建业务系统带来了更多可能性。过去用户业务系统基本在一个云上构建,但基于多云构建业务系统会让用户避免厂商锁定、成本更低、竞争力更强。...冯嘉.展望Apache RocketMQ5.0 | 谈RocketMQ过去、现在和未来.Likes.2018. https://www.likecs.com/show-204717665.html

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    SaaS 行业过去,现在和未来

    我个人认为,这一期:无论是从对话逻辑严谨性,深度上,还是对行业回顾,发展趋势解析,都有很多亮点和值得思考之处。有时间朋友,可以点击【上文】去听听。...目前现实是,SaaS能否真正适用,扎根于中国这片广袤土地中,都还在探索中。Gen 1 还没走通情况下,直接进入Gen 3,跨度着实有些大。 不过,国内也有在做。...与成熟资本社会不同,通常,我国很多行业/产业发展:呈现多阶段并举,混合型,甚至是跳跃性前进,而不是按部就班,有逻辑和层次演进;整个国家工业和信息化历程亦如此。...2)产生背景/前提 企业业务云化  SaaS普及率高,企业使用多个软件 随着SaaS应用增多,开放API接口相互嵌入成为多数SaaS企业选择 3)基本特征 与服务交互是通过基于WebAPI进行。...对于Vendor,产品黏贴性更高,一旦客户数据集成到Vendor平台上,替换成本更高。 对于客户,更能聚焦对客户有真正价值数据和服务,主要是通常为客户提供是原始数据价值。

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    CICD 和 DevOps 过去和未来

    在 IT 技术世界里,十年前活动已经称得上是“远古事件”,但不得不说,DevOps 理念最初是脱胎于敏捷运动,或者至少是在敏捷运动讨论范围内。...持续集成本质上是手工测试和源码管理“程序化”。 可编程基础设施以及自带 API 云资源是手工安装和配置“程序化”。 持续交付和部署是手工发布“程序化”。...在过去几年间,众多新模式、新技术、新工具和新服务涌现出来,帮助工程师从“未知”向“已知”迈进。 1. 蓝 / 绿部署 “效果验证”始祖是“蓝绿部署”法。这种方法简单粗暴,但也广泛流行。...当前,已经有第一批解决这些问题产品和服务涌现了出来。 1. 机器学习和人工智能 有人已经开始尝试使用机器学习和人工智能技术来解读 IT 环境产生日志和监控数据。...另一方面,应用机器学习和人工智能辅助进行应用部署、扩容、功能开关和效果验证实践仍是一块处女之地,尚未在业界开展。 2.

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