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    学习资源 | 来自NOAA的AI与环境科学学习资源(七)

    AI,机器学习/深度学习技术(包括深层神经网络,DNN)在许多领域和应用中取得了很大的进展,包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域,人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而,直到最近,在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是,AI在这些领域的应用在不断增加,而且取得了令人鼓舞的结果,其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加,将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器,一系列新传感器,以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战,AI已经成为潜在的解决技术。

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    非升即走的985高校青年教师们,现在都还在为了论文数目拼命

    现今很多青年教师都面临着这样的窘境:发不到足够数量的论文,就会在六年之后、临近35岁左右被迫离开学校,重新面对就业市场。对于他们来说,离开熟悉、高学术压力的地方,去一个新环境,也并不意味着轻松。 青年教师所面临的是这样一项制度:新入职的老师不再有编制,只签三年或六年的预聘合同,到期时由校学术委员会投票定去留,留下的晋升副教授,否则就只能离开。这项起源于北美的终身教职制,在国内叫做“非升即走”,最近十年,全国39所985高校中至少已有34所施行了这项新的考核制度。 每年发表论文数目作为是否留下的重要标准,因此

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    如何快速高效地学习互联网新技术

    我们生活在一个振奋人心的时代,区块链、人工智能、大数据,现在各种新技术层出不穷,那么如何快速高效地学习互联网新技术呢?我认为首先思想要主动求变,敢于跳出自己的舒适区,对任何技术都抱有开放的心态。贪图安稳是人的本性。而这种本性往往会阻碍你的发展。人所能了解的知识的多少,取决于自己的舒适区有多大,舒适区越大,与外界接壤的范围越大,就越感觉自己的无知。 互联网是一个知识更新很快的行业,只有真正有热情并掌握了好的学习方法的人,才能走的长久。我们平常用于学习的时间比较少,提高单位时间价值尤为重要,最简单易行且代价

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    从Spring Cloud到Service Mesh,微服务架构治理体系如何演进?

    在这个数字化转型时代,为了适应业务快速发展,互联网基础技术服务逐渐“微服务化”。近年来容器技术的快速发展,服务封装及部署的成本越来越低更是加速了这一变化。 如今,微服务已成为构建现代云应用的主导模式,它将单个组件分解为独立的服务,服务拆得越细,服务的粒度越小,可组装性就越好。在此基础上,围绕特定的业务功能,可以在业务有需求的时候快速构建相应应用。 与此同时,“大平台、微服务”已经成为一个典型技术特征。当然,微服务架构下,服务之间的调用关系变得更加复杂,以往的开发、测试、运维模式会不可避免的要进行重构或调整,

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    【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

    【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华(Awesome)知识资料收录整理,使得AI从业者便捷学习和解决工作问题!在专知人工智能主题知识树基础上,主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成,并保持动态更新!另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学,请加入我们专知AI创作者计划,共创共赢!专知为大家呈送专知主题荟萃知识资料大全集荟萃 (入门/进阶/综述/视频/代码/专家等),请大家查看!专知访问www.zhuanzhi.ai, 或

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