原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm
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大部分的产品的年销售额都是几十万规模，用英文规范显示，就是多少 K ，而总计则超过了百万，则应该显示为 M。
简单来说这个佛萨奇FORGE原力项目基于币安链开发的智能合约dapp，公开透明，100%公开开源，玩家进出都是BUSD，没有什么平台币，没有套路，项目方也无法篡改，合约永续执行。
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】DeepMind碾压人类高手的AI围棋大师AlphaZero，下一个目标是数学算法！现已发现50年以来最快的矩阵乘法算法。 下围棋碾压人类的AlphaZero，开始搞数学算法了，先从矩阵乘法开始！ 在昨天DeepMind团队发表在Nature上的论文中，介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于为矩阵乘法等基本计算任务发现新颖、高效、正确算法的AI系统。 论文链接： https://www.nature.com/article
上回书说到Q-Learning介绍、算法原理，并引出了路径寻优的故事，这回我们仔细说一下如何利用Q-Learning算法解决这个问题。
作者：中润普达 中文语义识别技术的突破将推动人工智能产业化，从而形成可持续的大数据生态圈。 11月24日在北京召开的“2017互联网+智慧中国年会”上，中润普达CEO杜小军受邀在研讨会上做《人工智能与大数据生态》主题演讲，并分享了上述观点。 大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等新兴技术正在城市的综合治理中发挥越来越重要的作用，推动创新型的智慧城市快速迭代和应用升级，基于创新技术的突破，亟需在新的视角、新的评价体系下重新思考社会治理与城市发展的未来。数据正在重塑当今时代资源观，数据治理能力正在成为组织
现在的人工智能完全由数据来驱动，我们所见到的数据，比方说一张图片有三个通道，分为R（红）、G（绿）、B（蓝），每个通道是一个图层，相当于有三张图层，比如每一张图片是50*50像素，50*50*3就是整个数据的大小。这种数据在人工智能使用时，会被变成一个矩阵，相当于有一个50行50列高度3的矩阵，矩阵里面每一个小单元是一个数字，这个数字就是像素。从0到255反映颜色的色阶从少到多，三通道反映了点的颜色从而绘制了整个画面，这样的数据我们把它叫做原数据，把原数据送进我们的人工智能系统，学习完特征后，把结果读出来，“结果”其实是一个概率。
C-Eval 是全面的中文基础模型评估套件，覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代 …），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。不仅包含广泛的 NLP 任务，还能从众多高级 LLM 能力上对 LLM 进行评估。
机器之心报道 机器之心编辑部 DeepMind 的 Alpha 系列 AI 智能体家族又多了一个成员——AlphaTensor，这次是用来发现算法。 数千年来，算法一直在帮助数学家们进行基本运算。早在很久之前，古埃及人就发明了一种不需要乘法表就能将两个数字相乘的算法。希腊数学家欧几里得描述了一种计算最大公约数的算法，这种算法至今仍在使用。在伊斯兰的黄金时代，波斯数学家 Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi 设计了一种求解线性方程和二次方程的新算法，这些算法都对后来的研究产生了深远的影
智能合约，玩币人都比较清楚这个，都不陌生，而DApp在字母上比App多了一个“D”， “D”代表着“Decentralized”，意思为“分散式的”。DApp，就是Decentralized Application的缩写，翻译过来的意思就是去中心化应用，也称为分布式应用。
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
【AI100 导读】欢迎阅读《数学不好，也可以学好人工智能》系列的第六篇文章。如果你错过了之前的五部分，一定记得把它们找出来看一下！这篇文章作者会帮你学习数学符号，打下坚实的基础，将所有符号与现实结合
大数据文摘授权转载自智源社区 一直以来，DeepMind的Alpha系列工作，AlphaGo、AlphaStar等致力于棋类和游戏应用中战胜人类，而两个月前发布的AlphaTensor则把目标指向了科学计算领域，意在为矩阵乘法等基本计算任务自动设计更高效的经典算法，这一工作一经推出，效果显著，让人眼前一亮，甚至被知名AI主播Lex Fridman评价为值得「诺贝尔奖和菲尔兹奖」的工作。 AlphaTensor是如何做到的？其工作背后的灵感来源是什么？智源社区邀请到该工作第一作者Alhussein Fawzi
九层之台，起于累土：线性代数 ---- 必备的数学知识是理解人工智能不可或缺的要素，今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，而这些数学模型又都离不开线性代数（linear algebra）的理论框架。 在线性代数中，由单独的数 a 构成的元素被称为标量（scalar）：一个标量 a 可以是整数、实数或复数。如果多个标量按一定顺序组成一个序列，这样的元素就被称为向量（vector）。显然，向量可以看作标量的扩展。原始的一个数被替代为一组数，从而带来了维度的增加，给定表示索引的下标才能唯一地确定向量
这篇文章在草稿箱里待了很久了，断断续续，有了一点灵感就写一点，代表着我对「人工智能」VS「美学」的 一些思考，今天整理成文，分享给大家~
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
自 2017 年被提出以来，Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构，一直稳居语言建模方面 C 位。
区块链系统首先是分布式系统，而一致性是分布式系统的基础问题，要保证系统满足不同程度的一致性，则就要用到共识算法。
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
AI 科技评论按：2018 年 5 月 31 日-6 月 1 日，中国自动化学会在中国科学院自动化研究所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班，主题为「深度与宽度强化学习」。
本文介绍了数学符号、数学概念、集合、符号逻辑、推理规则、事实、定理和证明等，以及它们在计算机科学和编程中的使用。
经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络（CNNs）的成功，卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。
清华大学计算机科学与技术系副教授张敏 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天下午，清华大学计算机科学与技术系副教授张敏参与了【人工智能科学与艺术论坛】的讨论，并发表了《当人工智能“科学遇到艺术”的一点杂谈》主题演讲。张敏教授认为，人工智能与人的智能，不应该也从来就不是对立关系，人
目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流，人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。其中基于深度学习的人机对话交换系统（智能机器人）是人工智能最有潜力的领域，甚至被称作人工智能的皇冠。相对于传统的页面简单交互，人机对话系统更能读懂你的内心世界与想法。
清华大学计算机科学与技术系副教授张敏 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天下午，清华大学计算机科学与技术系副教授张敏参与了【人工智能科学与艺术论坛】的讨论，并发表了《当人工智能“科学遇到艺术”的一点杂谈》主题演讲。张敏教授认为，人工智能与人的智能，不应该也从来就不是对立关系
“我从来不相信什么懒洋洋的自由，我向往的自由是通过勤奋和努力实现的更广阔的人生，那样的自由才是珍贵的、有价值的；我相信一万小时定律，我从来不相信天上掉馅饼的灵感和坐等的成就。做一个自由又自律的人，靠势必实现的决心认真地活着。
刚刚结束的研究生考试中，今年的数学卷让每一个考生恨得咬牙切齿，大家不仅在心里无数次亲切的问候了出题老师，还默默的点了一首《凉凉》送给自己 这幅哀鸿遍野的场景，不仅迅速使“考研数学”登上了微博热搜榜，还
前不久，腾讯位置服务刚刚升级了物流行业解决方案，推出了助力高效物流的“9大利器”。货车运输作为物流行业的关键一环，对于物流企业的降本增效具有重要意义。对此，腾讯位置服务聚焦货运环节，带来了货车运输“三件套”，包括货车路线规划、货车导航SDK、货车距离矩阵。 货车路线规划 对于经常跑货物运输的货车司机来说，下面这些问题一定是他们所关心的： 从出发地到目的地走哪条路线最为合理，大概需要花多长时间 沿途是否有限高/限重等路段导致无法通行，甚至影响行车、道路安全 沿途是否会经过限行路段，具体的限行
来源：ScienceAI本文约2000字，建议阅读9分钟一个以 AlphaGo 等人工智能系统为原型的新计算机程序解决了组合学和图论中的几个未解决问题。 去年 3 月，爱荷华州立大学（Iowa State University）的数学家 Leslie Hogben 和 Carolyn Reinhart 收到了一个惊喜。特拉维夫大学的博士后研究员 Adam Wagner 通过电子邮件告诉他们，他已经回答了他们一周前发表的一个问题——尽管不是通过任何通常的数学或蛮力计算技术。相反，他使用了游戏机。 论文链接
京东大数据研发部与中科院、美国西北大学、美国加州大学伯克利分校等相关机构合作，深度参与技术研究，在即将举行的第三十二届美国人工智能顶级国际会议AAAI-2018中，京东大数据研发部共有3篇论文被接收，这也是单个部门首次同时3篇论文入选。AAAI-2018美国人工智能协会（AAAI）是人工智能行业领域顶级协会，该协会主办的年会是人工智能领域最具影响力的学术会议。此次会议的论文接收率为24.6%。京东集团副总裁、大数据研发部负责人翁志表示，京东大数据团队专注于数据挖掘处理能力的提升和机器学习、模式识别、人机交互
但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？
3. 由于对一个联合动作-状态只有一个总奖励值，而不是每个智能体得到一个自己的奖励值，因此只能用于合作环境，而不能用于竞争对抗环境。
我们开始看4月的新论文了，这是来自北京大学人工智能研究所、北京大学智能科学与技术学院的研究人员发布的Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation（PiSSA）方法。
明天就国庆放假了，正好赶上中秋节，首先祝大家“双节”快乐！ 不管是出去玩，还在一个人在家里，在宿舍，在自己的小房子“玩”，祝大家都能找到自己的乐趣！但是呢， 安全第一！ 想乘着国庆好好学习一把的童鞋， 也别太拼， 学习一会儿就休息一下。然后我想说，我国庆要出去“嗨”一下了，so 这期间不能更新了。。 ============================== 好，接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念，混淆矩阵，confusion matrix，第一个听说混淆矩阵的时候，稀里糊涂的看不懂，等到我明白了机
无论是在机器学习还是深度学习中，Python 已经成为主导性的编程语言。而且，现在许多主流的深度学习框架，例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的，所以本文，我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
序言 标题来自一个很著名的梗，起因是知乎上一个问题：《锅炉设计转行 AI，可行吗？》，后来就延展出了很多类似的问句，什么“快递转行AI可行吗？”、“xxx转行AI在线等挺急的”诸如此类。 其实知乎原文是个很严肃的问题，很多回答都详尽、切题的给出了可行的方案。AI的门槛没有很多人想象的那么高，关键在于你是满足于只是看几个概念就惊呼“人工智能将颠覆xxxx行业，xxxx人将失去工作”、“人工智能将会毁灭人类”，还是你真的打算沉下心来学一些人工智能的知识，学习用另外一种方法和视角了解这个世界。 所以本文其实也
机器之心报道 机器之心编辑部 在一篇被 ICML 2021 接收的论文中，MIT 的一位计算机科学博士生及其业界大佬导师为矩阵乘法引入了一种基于学习的算法，该算法具有一个有趣的特性——需要的乘加运算为零。在来自不同领域的数百个矩阵的实验中，这种学习算法的运行速度是精确矩阵乘积的 100 倍，是当前近似方法的 10 倍。 矩阵乘法是机器学习中最基础和计算密集型的操作之一。因此，研究社区在高效逼近矩阵乘法方面已经做了大量工作，比如实现高速矩阵乘法库、设计自定义硬件加速特定矩阵的乘法运算、计算分布式矩阵乘法以及在
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
来自瑞士、英国和新加坡的科学家提出了一种新的量子算法，其进行数据分析的速度可超越传统机器学习算法，相关成果已发表在《物理评论快报》上。 计算机“思考”的一种方法是分析大型数据集之间的关系。新加坡国立大学量子技术中心（Centre for Quantum Technologies，CQT）的研究人员证明了量子计算机比经典计算机能更快地进行这类分析，分析的数据类型也比以前预期的更广。 该研究团队提出的“量子线性系统算法”在2月2日出版的《物理评论快报》（Physical Review Letters）上发表。将
语音助理、智慧家电、购物推荐⋯⋯ 人工智能替我们的生活中带来便利，但却也让不少人担心人工智能发展到最后，是否会产生自主行为，形成电影中机器挑战人类的情节。 在图像辨识、语言翻译和动态时报排序等都用到大量人工智能的Facebook，希望破除这个迷思。Facebook的AI研究部门负责人Yann LeCun认为，多数的害怕来自于不理解，「我们希望告诉人们AI并非魔法，而是严谨的科学。」因此在部落格上发布三段浅显易懂的影片，替大家上一堂AI入门课。 人工智能比人类厉害的地方：辨识出大量数据中的模式 大部分的人工智
7月8日，为期三天的2021 年世界人工智能大会（WAIC）于上海世博展馆拉开序幕。本届大会继续秉持「智联世界」的理念，以「众智成城」为主题，集聚全球范围内的人工智能创新思想、技术、应用、人才和资本，推动全球科技的创新协同。8日下午，星云Clustar受邀出席同期举办的「2021 WAIC· 隐私计算学术交流会」，并进行了基于联邦学习的安全矩阵分解框架的论文分享。
我国智能驾驶车辆起源于1980年，然而在1992年国防科技大学研发真正第一辆智能车。2003年，清华大学研发的THMR-V可在清晰的车道线上完成车道保持，而且它的最高时速可达到150km/h，如图1所示。
来自瑞士、英国和新加坡的科学家提出了一种新的量子算法，其进行数据分析的速度可超越传统机器学习算法，相关成果已发表在《物理评论快报》上。 计算机“思考”的一种方法是分析大型数据集之间的关系。新加坡国立大学量子技术中心（Centrefor Quantum Technologies，CQT）的研究人员证明了量子计算机比经典计算机能更快地进行这类分析，分析的数据类型也比以前预期的更广。 该研究团队提出的“量子线性系统算法”在2月2日出版的《物理评论快报》（PhysicalReview Letters）上发表。将来，
深度学习是机器学习领域的一个分支，也可以说是该领域近些年来的最大突破之一。
羿阁 编译整理 量子位 | 公众号 QbitAI Batch大小不一定是2的n次幂？ 是否选择2的n次幂在运行速度上竟然也相差无几？ 有没有感觉常识被颠覆？ 这是威斯康星大学麦迪逊分校助理教授Sebastian Raschka（以下简称R教授）的最新结论。 在神经网络训练中，2的n次幂作为Batch大小已经成为一个标准惯例，即64、128、256、512、1024等。 一直有种说法，是这样有助于提高训练效率。 但R教授做了一番研究之后，发现并非如此。 在介绍他的试验方法之前，首先来回顾一下这个惯例究竟是怎
物联网与人工智能结合的发展趋势，对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。
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