👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 分布式人工智能初创于20 世纪70 年代，是一个快速发展的研究领域。 在过去的二十年内，它从分布式规划和优化到智能体之间的竞争和合作学习，以及在现实世界中的应用，都取得了令人欣喜的进展。有很多优秀的学者在从事这个领域的研究，AAMAS 会议也成为人工智能领域的顶级会议。 这二十年的发展可大致分为两个阶段： 前十年研究者主要关注的是分布式规划和优化，以及拍卖和博弈均衡的求解； 而后十年，随着深度学习的兴起，分布式人工智能转向智能体的学习方面，其中包括单智能
近年来，随着人工智能研究的逐步深入，针对多智能体系统的研究逐渐成为一个重要研究方向。在这一领域，研究者重点关注的问题是：决策不再由中心，而是自治的分布式多智能体决定，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence）研究应运而生。 随着分布式人工智能国际上在德州扑克 、星际争霸及国内王者荣耀等不同场景上取得突破性进展，分布式人工智能的研究群体也日益壮大，同时在工业界也获得了越来越多的关注。因此，国内学术界迫切希望举办一个新的会议，成为国内分布式人工智能的高水平交流平台
AI科技评论报道 编辑 | 吴彤 上海将于今年12月迎来第三届分布式人工智能国际会议，谷歌、微软等工业研究员将与国际高校教授一同亮相！ 近年来，随着人工智能研究的逐步深入，针对多智能体系统的研究逐渐成为一个重要研究方向。在这一领域，研究者重点关注的问题是：决策不再由中心，而是自治的分布式多智能体决定，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence）研究应运而生。 随着分布式人工智能国际上在德州扑克、星际争霸及国内王者荣耀等不同场景上取得突破性进展，分布式人工智能的研
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2023 大 展 鸿 兔 快要过年啦，很多小伙伴们是不是已经准备要回家过年了呢？ 如果往年春节你都是在玩手机、打游戏、怼亲戚……中度过，那么今年可以尝试着换一种过法，与书相伴，开启新的一年！ 如果你还没有安排自己的阅读计划，那就来看看博文视点的小编们都推荐了哪些书吧！ 人工智能类 01 ▊《因果推断与机器学习》 郭若城 程璐 刘昊 刘欢 编著 结合因果推断和机器学习的理论与实际应用 业界和学界多位因果机器学习专家倾力打造 本书是一本理论扎实，
在学习机器学习的这条路上， 埋头啃书肯定不是最好的方式， 书里的内容不一定是最丰富的， 牢固掌握还是要结合课堂经验+动手实践， 今天小编就要推荐一套，非常实用的机器学习入门课程，是那种有老师带着讲，有老师带着操作，有老师为你答疑，完整学完可以直接就业的实用课程—— ---- 每周二晚更新 《零基础入门机器学习》 （扫描下方二维码进入专栏） 本课程计划将用20+期直播课 从零基础开始讲解经典机器学习算法 从线性模型一直讲到神经网络，手把手带你学习常用框架。 本课程⾯向机器学习零基础的同学，几乎涉及入门机器
网络想要参与分布式训练不是新课题，Tofino可编程芯片也曾经沉迷其中。专题：可编程网络，勇往直前的走在AI路上：
在分布式算法改进后，算法因为分布式情况，存在通信、等待、同步、异步等问题，导致算法的空间复杂度、时间复杂度，没有达到预想的情况，针对机器学习的单体算法和分布式算法的优化方法，本节就来介绍相关原理和实现方法
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以数据为驱动力 实现可持续发展、决胜未来 数据治理 是当下企业谋求竞争优势和向高端发展进程中难得的一个机遇。 作为企业数字化转型的核心基础与痛点短板，不得不做，但又很难以做好…… 为了助推数字化发展与数据价值落地，帮助解决企业数字化转型中的常见问题，博文视点学院联合华矩科技推出《数据治理大讲堂》系列课程，聚焦企业数据治理的方方面面帮助各企业用户避开数据治理误区。 ▼ 企业数据战略到应用全流程指导 上新尝鲜，仅需229.9元！ （扫描下方二维码进入专栏） 通过本课程，你将系统了解—— ▼ 企业数字
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 有位朋友说，程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了，不过随着近期ChatGPT的爆火，可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力！ 面对ChatGPT带来的冲击，了解其背后的核心技术，才能在AI浪潮中狂飙！ 简单说，ChatGPT是通过预训练大语言模型，配以RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF，人类反馈强化学习）开发出来的AIGC产品，
机器之心报道 编辑：小舟 DeepMind 的研究科学家和工程师亲自讲授了一套强化学习课程，目前已全部上线。 DeepMind 作为全球顶级 AI 研究机构，自 2010 年创建以来已有多项世界瞩目的研究成果，例如击败世界顶级围棋玩家的 AlphaGo 和今年高效预测的蛋白质结构的 AlphaFold。 近几年，DeepMind 联合伦敦大学学院（UCL）推出了一些人工智能线上课程，今年他们联合推出的「2021 强化学习系列课程」现已全部上线。该课程由 DeepMind 的研究科学家和工程师亲自讲授，旨在
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近降温严重，寒冬将至，小伙伴们要做好防寒保暖呀~~ 天气的寒冬用衣物抵御，大环境的寒冬就得靠提升自身实力来抵御了！ 本期书单为大家为大家带来的是11月的15本新书，无论是想增强技术实力，拓展知识面，还是做好稳健的财务系统，让自己有足够的底气稳稳地度过寒冬，都可以从这份书单中找到答案！ ---- 01 ▊《安卓传奇：Android缔造团队回忆录》 [美] Chet Haase 著 徐良 译 安卓初创团队亲自书写的早期成长史 伟大产品的源头，
若要看见一个真实的中国，必然要将目光放置于以农业、农村、农民为代表的「三农」身上。
精彩回顾 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.do
很多人都不知道会写作有多赚 ▪ 你经常在朋友圈看到的刷屏的GQ实验室一篇头条广告价格是100万左右； ▪ 一个10万用户的账号，一年至少可以赚100万； ▪ 那些写作能力好的人接一篇软文的单子，能赚5000—10000； ▪ 电商文案的需求很庞大，而且不需要很好的写作能力； ▪ 对于出书，很多人以为不赚钱，其实我有个朋友今年出书，首印3万册，即书出版一个月内他就能拿到了15万左右的版税...... ▪ 对于工作机会，只要你写作能力强，不说多，年薪30万的工作很容易找。 即使你不想靠写作直接赚钱也建议你
区块链是一个去中心化的分布式账本，在其上面有像比特币和以太坊这样的加密货币在运行着；区块链也许是下一代的互联网；区块链是一项信息技术；区块链是一个无需信任的网络；区块链是一个为机器经济服务的M2M/物联网支付系统；区块链还是一个规模化的共识机制，这是我们一直在等待的一项技术——可以把我们引入到一个友好型的机器智能时代的技术。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 物理知识和深度学习已经成为了解决现实问题的绝佳组合，但如何更有效地将物理模型引入深度学习领域缺少一个全面的综述。慕尼黑工业大学计算机科学副教授 Nils Thuerey 团队编写的这本书籍对基于物理的深度学习展开了详尽的介绍。 书籍地址：https://arxiv.org/pdf/2109.05237.pdf 项目地址：https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning 网站地址：https://www.physics
机器之心报道 编辑：泽南、蛋酱 这是一个从图形和游戏转型成为 AI 芯片霸主，进而引领世界的故事。 黄老板终于站上了 C 位。 昨晚，《时代》杂志发布了 2021 年度的「最具影响力 100 人」。在这份名单中，不仅有各国政要，演艺界和体育明星，还入选了一批科技界的领军人物。与往年不同的是，今年最受关注的是黄仁勋、伊隆 · 马斯克和蒂姆 · 库克。 虽然英伟达的市值不及苹果和特斯拉，但黄仁勋当仁不让地成为了封面人物。 「人工智能正在改变世界，而黄仁勋创办的公司制造的硬件在这其中意义重大。」时代杂志写道。
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
从双人围棋比赛到多人德扑博弈，从相对静态的场景到动态变化的复杂环境，从单智能体到多智能体…… 这些研究趋势无一例外在向分布式 AI（Distributed Artificial Intelligence）靠拢，即智能学习、感知与决策分散在场景中的多个独立终端上。由于去中心化、分布式的特点，分布式 AI 可以更为灵活、适应更多场景、成本更为低廉，由此备受瞩目，成为了如今人工智能的前沿科研方向之一。 近年来，结合算法博弈论、运筹学优化算法以及强化学习等相关研究，分布式 AI 为人工智能领域提供了一个新的探索维度
根据新电商平台拼多多于11月12日发布的2020年第三季度财报显示，截至9月底，平台年度活跃买家数达7.313亿，同比增长36%，一年强劲增长了1.95亿活跃买家。其中，第三季度单季增长了4810万。
作者：Tom Phelan以及Joel Baxter，BlueData，2019年4月30日
2023年10月18日，香港科技大学校长叶玉如在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛数字经济高级别论坛上提出了一个引人深思的观点：“数字经济是多个学科领域交叉融合，我们需要的人才既要懂得经济学，也要理解人工智能、大数据、区块链等前沿科技。传统的学科设计已不能满足数字经济发展的需求。大学需要创新课程设计、教学方式以及创造环境，来培养能够综合了解问题并提出创新解决方案的跨学科人才。”
关于“区块链”，有人以为只与比特币相关，其实不然，区块链是一种颠覆传统计算方法的新科技。传统计算和信息交流都有一个计算中心，而区块链却没有中心，凡是区块链上的任何数据和物体都是一个相对独立却互联互通的计算中心，这是有利于人工智能、物物智联、数据智联的新科技。 区块链技术的特点如下： 1、数据区块链是比特币金融系统中的重要概念，记录了整个比特币网络上的交易记录数据，并且这些数据是被所有比特币节点共享的，通过数据区块，我们可以查询到每一笔比特币交易的历史。 例如：有甲、乙、丙三个人，甲和乙的所有资金都由丙来保管
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用－－机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
无法阻挡的技术潮。 来源 |人人都是产品经理翻译团队 @李小新 翻译发布 人工智能和区块链是促进各行业创新和转型的主要技术，对这一点各行业已达成共识。每种技术都有其自身的技术复杂性和商业价值，但如果将两种技术结合使用，可能是对整个技术（甚至人类）的重新定义。 本文想讨论下AI和区块链结合的可能性，会从相关定义、挑战、优势和相关公司几个方面讨论。 1.引言 大家对人工智能都很熟悉了，但对区块链和加密货币还相对陌生，所以下面将简单介绍下区块链的原理。 区块链是一种安全、去中心化、不可篡改的数据库，其中的数据
（a）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
1） 逻辑思维 ： 思维过程是串行的，具有严密性，可靠性，容易形式化 。 2） 形象思维 ： 依靠直觉，思维过程并行协同式，形式化困难，但在信息变形或者缺少的情况下仍有可能得到比较满足的结果 。 3） 顿悟思维 ： 不定期，非线性，穿插于形象思维 与 逻辑思维之中 。
中兴智能视觉大数据报道：人工智能和区块链是当今市场上最热门的两种技术趋势。区块链代表着沟通和交易记录的革命，在陌生人之间建立信任并增加出处、透明度和隐私。而人工智能承担了难以置信的复杂任务，并运用巨大的计算能力将这些任务完成得近乎完美。那么，这些迥然不同的技术是如何结合起来创造更多机会的呢？虽然这两种技术都是使用完全不同的技术方法创建的，但它们可以相互提供很多东西。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 曾刷新ImageNet纪录的尤洋，回国创业了！ 尤洋，何许人也？ 他是LAMB优化器的提出者，曾成功将预训练一遍BERT的时间，从原本的三天三夜一举缩短到一个多小时。 作为一个通用的神经网络优化器，LAMB优化器无论是大批量还是小批量的网络都可以使用，也无需在学习率之外调试超参数。 据英伟达官方GitHub显示，LAMB比Adam优化器可以快出整整72倍。 微软的DeepSpeed，用的也是LAMB方法。 而这是尤洋在谷歌实习时作为论文一作提
刚刚，美国国家科学基金会（NSF）的一份公告显示，作为基础 AI 研究的非国防主要联邦资助机构，NSF 正在引领美国进行关键的人工智能投资，这些投资几乎覆盖所有的社会领域。
像DALL-E 2和最近发布的ChatGPT这样热闹的新一代AI工具的大火，至少说明了一点：AI不仅还在以惊人的速度发展，而且还在加速。
SuperNIC 是一种用于 AI 云数据中心的网络加速器，可在 GPU 服务器之间提供强大且无缝的连接
AI 科技评论报道 编译 | 陈大鑫 今日，美国国家科学基金会（NSF）一份最新公告显示，作为基础人工智能研究的非国防主要联邦资助机构，NSF 正在领导美国作出关键的人工智能投资，几乎覆盖所有的社会领域，以确保美国的健康、福利和安全。 不难看出，面对各个高科技领域日益激烈的全球竞争，美国在人工智能等领域的投资从未像现在这样至关重视。 NSF 表示，推进人工智能需要的不仅仅是投资研究资金，还需要建立强大、可持续的人工智能研究和创新生态系统，以促进根本性的进步，同时加快研究成果向市场和实践的转化；催化联邦、
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
在工作中，我们经常需要发送大量邮件。手动发送既费时又容易出错。本教程将教你如何使用Excel和Outlook，通过简单的VBA代码实现邮件的自动群发，提高工作效率。
AI Trends是专注于人工智能业务和技术的领先行业媒体渠道。它旨在让高管们保持领先地位。频率约为每周11个帖子。粉丝n / a。推特粉丝1,769。
机器之心专栏 机器之心编辑部 在近期举办的国际神经网络验证大赛 VNN-COMP 中，来自卡内基梅隆大学 (CMU)、美国东北大学、哥伦比亚大学、加州大学洛杉矶分校(UCLA) 的成员共同开发的工具α,β-CROWN 获得了第二届国际神经网络验证大赛总分第一。本文将深入解读「α,β-CROWN」的细节。 神经网络常常被视为「黑盒」函数：虽然它们常常可以很好的拟合训练数据集，但我们通常很难精确的刻画神经网络所表达的函数。例如下图中，两个神经网络虽然在有限个点上测试结果都几乎一样，但是 Network 2 在
DAO代表去中心化自治组织。自2016年以来就一直存在，现在DAO正处于成为主流的边缘，并有可能成为下一个相关趋势。 可能因为疫情的原因，Web3技术正变得越来越成熟，越来越多的人在寻找新的工作方式。正如最近统计局公布的数据：截止2021年底，国内灵活就业人员已经达到2亿人。 这样大的一个数据，也可能标志着DAO的工作方式正在成为主流的道路之上。
致命的冠状病毒仍以前所未有的速度出现在世界各地，许多区块链和加密行业的重要成员都在关注全球的呼声，并迅速采取了有意义的行动——无论是直接参与相关的研究还是通过捐赠资金或资源材料，如口罩，消毒设备等。
近期，吸粉千万的东方甄选直接把直播间搬到了果园、稻田里，10分钟不到就将1万单的桃子售罄。另外，“新抖”平台监测显示，东方甄选近30日直播销售额为6.05亿元，场均销量为31.74万件，场均销售额约为1925万元。
机器之心报道 作者：蛋酱 426个单位及行业机构、391个创新成果和项目、1403名学者专家……每一个曾站上吴文俊人工智能科学技术奖颁奖台的成员，共同创造出了中国AI的黄金时代。 1956年，「人工智能」概念诞生于美国达特茅斯学院的一次研讨会，当人们对其寄予厚望、以为机器很快能够变得和人一样智能的时候，现实却起起落落。 直到深度学习的出现，让人类离梦想成真又近了一步。 2011年，微软首次将深度学习应用于语音识别，取得了重大突破。微软研究院和谷歌的研究人员先后采用深度神经网络技术降低语音识别错误率20％
本文整理12册容易被忽略的人工智能书籍，有经典入门内容、有理论加深内容，现在大家都很关注怎样能够更快做出结果，往往忽略了一些基础内容，这些书籍，希望各位“闲暇”时，可以“阅读”一番。
联合创始人兼CEO马克·扎克伯格表示，他希望汇款就像发送照片一样简单：数字化、即时、免费且安全。
日前，拼多多创始人黄峥在致股东信中宣布将辞任董事长职位，交棒给现任CEO陈磊。黄峥手中1:10的超级投票权也将失效，名下股份的投票权将委托拼多多董事会以投票的方式来进行决策。并且明确承诺，个人名下的股票在未来3年内继续锁定，不出售。
AI 科技评论消息，12 月 9 日上午，被誉为「中国智能科学技术最高奖」的吴文俊人工智能科学技术奖在苏州举行颁奖典礼。本届吴文俊人工智能奖共对 70 项人工智能成果授奖，包括吴文俊人工智能最高成就奖 1 项，吴文俊人工智能杰出贡献奖 1 项，吴文俊人工智能自然科学奖 14 项，吴文俊人工智能技术发明奖 13 项，吴文俊人工智能科技进步奖 18 项、吴文俊人工智能科技进步奖企业技术创新工程项目 11 项、吴文俊人工智能科技进步奖科普项目 1 项，吴文俊人工智能优秀青年奖 11 项。这 70 个获奖项目覆盖 56 所高校、48 家企业和 7 家研究院所。
最近区块链技术在国外是一个非常火的技术，它被认为是一种颠覆性的技术，是未来的主流技术，但在国内却很少讨论，而我司研究者寥寥，这是我觉得比较吃惊的，所以决定站出来说一说。
首先回答什么是边缘计算。 什么是边缘计算？ 根据边缘计算联盟（ECC）2017年11月发布的版边缘计算参考架构2.0，对边缘计算的定义如下： 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。 边缘计算的特点： 1、联接性。 联接性是边缘计算的基础。所连接物理对象的多样性及应用
近日,上映的科幻巨作《流浪地球2》中,拥有超强算力和自我意识的人工智能量子计算机MOSS让人惊叹。这台维系人类社会生存的“唯一核心工具”决定了人类的命运。影片中,MOSS满足上万台行星发动机的协同运作
今天，我们来聊聊联邦学习（Federated Learning）。人工智能和大数据领域的人对于这个新兴词汇一定不陌生，但关于这个连名字都有多种叫法的技术（联邦学习、联合学习、联盟学习......）究竟是如何实现的，很多人只是一知半解。
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