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一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法

傳統(tǒng)基于協(xié)同過濾和矩陣分解的靜態(tài)表示推薦算法，不能很好地體現(xiàn)用戶的動態(tài)興趣。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行序列推薦，但存在序列之間的長距離依賴性差、各項(xiàng)目的區(qū)分度差等問題。由此提出一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法，根據(jù)Word2vec算法，引申item2vec和user2vec，初始化用戶和項(xiàng)目的固定表示嵌入矩陣，通過結(jié)合注意力機(jī)制和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long ShortTerm Memory,LSTM)解決序列之間的長距離依賴性差和區(qū)分度差問題。利用記憶網(wǎng)絡(luò)獲取用戶的動態(tài)鄰居，加強(qiáng)用戶的動態(tài)表示，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的推薦。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法相比其他算法推薦效果顯著提高。

發(fā)表于：12/15/2020

融合懲罰因子和時間權(quán)重的協(xié)同過濾推薦算法

協(xié)同過濾算法是一種經(jīng)典的推薦算法，思想是依據(jù)近鄰用戶或者相似物品對目標(biāo)進(jìn)行推薦，常被應(yīng)用在各類推薦系統(tǒng)中。但傳統(tǒng)算法過分考慮熱門物品對評分的影響，而忽略了冷門物品對用戶興趣特征度量的貢獻(xiàn)，也未考慮用戶興趣動態(tài)變化的問題。對此，提出一種新的相似度改進(jìn)算法，改進(jìn)后的協(xié)同過濾算法將物品熱門懲罰因子和時間數(shù)據(jù)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計算，優(yōu)化了用戶相似度計算方法，形成了一種新的相似性度量模型。利用MovieLens電影推薦數(shù)據(jù)集驗(yàn)證改進(jìn)后的算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法將推薦平均絕對誤差(MAE)與傳統(tǒng)算法相比降低了13.2%，推薦質(zhì)量有了明顯提升。

發(fā)表于：12/15/2020

認(rèn)知升維與實(shí)踐加速：解讀“與眾不同”的城市智能體

　　第二十二屆中國國際高新技術(shù)成果交易會在今年的“雙 11”隆重開幕。本屆盛會可以說結(jié)出了累累碩果。　　據(jù)了解，3300 多家海內(nèi)外展商參展，展示高新技術(shù)項(xiàng)目超過 9000 項(xiàng)，其中有 1790 項(xiàng)新產(chǎn)品和 767 項(xiàng)新技術(shù)是首次亮相，涵蓋了現(xiàn)在主流的人工智能、智能制造、智能駕駛、5G 商用、8K 超高清等諸多領(lǐng)域，這不僅是一場高新科技成果的展示和交易，更是一個全新未來的開啟節(jié)點(diǎn)。

發(fā)表于：12/15/2020

智慧彩超，做幸福家庭的守護(hù)神

　　在新冠抗疫的前線，超聲診斷正起著越來越重要的作用，因?yàn)樗鼰o損傷、非介入的特點(diǎn)，可以在更短時間內(nèi)檢測病人的同時，保障醫(yī)護(hù)人員安全，還能發(fā)現(xiàn)血凝塊等嚴(yán)重癥狀。

發(fā)表于：12/14/2020

基于Star-Gan的人臉互換算法

基于Star-Gan的人臉互換算法易旭，白天(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 軟件學(xué)院，安徽合肥 230026)基于深度學(xué)習(xí)的人臉互換算法會因背景人臉環(huán)境的明亮程度、人臉表情、姿勢等因素影響換臉效果，現(xiàn)階段的人臉互換模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判別器結(jié)構(gòu)能通過全卷積網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)人臉局部一致性的效果。生成器將Unet結(jié)構(gòu)的編碼器的特征輸出作為輸入，能考慮多層信息細(xì)節(jié)。整體模型架構(gòu)采用Star-Gan的模型，引入實(shí)例歸一化層能保證圖像的獨(dú)立性。最后在Face-Forensics++人臉互換數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，融合的模型有較好的生成效果和細(xì)節(jié)。

發(fā)表于：12/14/2020

基于改進(jìn)VGG16的猴子圖像分類方法

為提高對細(xì)粒度圖像分類的準(zhǔn)確性和分類速度，提出基于改進(jìn)VGG16和遷移學(xué)習(xí)的圖像分類方法。首先從kaggle平臺中獲取十種不同猴子數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，包含圖片去椒鹽噪聲、將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為TensorFlow中提供的統(tǒng)一TFRecord數(shù)據(jù)格式。然后遷移學(xué)習(xí)改進(jìn)的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型的優(yōu)化包括利用Swish作為激活函數(shù)、將softmax loss與center loss相結(jié)合作為損失函數(shù)以實(shí)現(xiàn)更好的聚類效果、采用性能完善的Adam優(yōu)化器。用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型以確定微調(diào)參數(shù)信息，再用測試集檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜏?zhǔn)確性。結(jié)果表明，該方法對猴子圖像分類的準(zhǔn)確度可達(dá)到98.875%，分類速度也得到了顯著提升。與其他傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，該方法具有更高的準(zhǔn)確性和適用性。

發(fā)表于：12/14/2020

一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法設(shè)計

為了解決傳統(tǒng)立體匹配算法對立體圖像在低紋理以及遮擋區(qū)域匹配效果較差的問題，設(shè)計了一種端到端的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的立體匹配算法。該算法采取了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像特征進(jìn)行提取，之后利用空洞空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)模塊來獲取圖像的上下文信息，并結(jié)合多尺度的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對代價空間進(jìn)行規(guī)整，最終實(shí)現(xiàn)了高精度的立體匹配算法。所獲取的視差圖在KITTI2015測試平臺上的誤匹配率為2.42%，與幾何上下文(Geometry and Context,GC)網(wǎng)絡(luò)相比較，視差圖的精度提高了0.45%，且運(yùn)行時間縮短了一半。

發(fā)表于：12/14/2020

成立兩年，清華出身的他們用產(chǎn)品描繪出了基于第三代AI的基礎(chǔ)設(shè)施藍(lán)圖

「第一代知識驅(qū)動的 AI 利用知識、算法和算力 3 個要素構(gòu)造 AI；第二代數(shù)據(jù)驅(qū)動的 AI 利用數(shù)據(jù)、算法與算力 3 個要素構(gòu)造 AI。由于第一、二代 AI 只是從一個側(cè)面模擬人類的智能行為，因此存在各自的局限性，不可能觸及人類真正的智能?！骨迦A大學(xué)人工智能研究院院長、中國科學(xué)院院士張鈸等人在今年 9 月份的一篇專刊文章中這樣寫道。

發(fā)表于：12/10/2020

低調(diào)的AI芯片企業(yè)SambaNova開始出圈

　　關(guān)注AI芯片領(lǐng)域的用戶應(yīng)該聽說過SambaNova，這是一家低調(diào)的公司，他們幾乎不做宣傳，但卻得到了一些支持。在獲得了由Google Ventures，Intel Capital和Blackrock領(lǐng)導(dǎo)的三輪融資以及在美國能源部的Laurence Livermore和Los Alamos的部署之后，他們現(xiàn)在已經(jīng)可以為一些客戶提供新產(chǎn)品。SambaNova已經(jīng)在賺錢，并開始談?wù)撌褂闷湫滦虲ardinal AI處理器構(gòu)建的新型DataScale SN10-8R系統(tǒng)。

發(fā)表于：12/10/2020

Maxim Integrated新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器MAX78000 SoC在貿(mào)澤開售

2020年12月9日 – 專注于引入新品的全球電子元器件授權(quán)分銷商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics) 即日起備貨Maxim Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于雙核MCU，結(jié)合了超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，為高性能人工智能 (AI) 應(yīng)用提供所需的算力，是機(jī)器視覺、面部識別、目標(biāo)檢測和分類、時序數(shù)據(jù)處理和音頻處理等應(yīng)用的理想選擇。

發(fā)表于：12/10/2020

Graphcore IPU-M2000在首個benchmark測試中顯著優(yōu)于GPU

2020年12月9日，布里斯托——Graphcore為其最新的AI計算系統(tǒng)——IPU-M2000和縱向擴(kuò)展的IPU-POD64發(fā)布了第一套性能benchmark。

發(fā)表于：12/10/2020

人臉識別的爭論之由

近日，《天津市社會信用條例》表決通過，自2021年1月1日起施行?！稐l例》第十六條規(guī)定，市場信用信息提供單位采集自然人信息的，應(yīng)當(dāng)經(jīng)本人同意并約定用途，法律、行政法規(guī)另有規(guī)定的除外。市場信用信息提供單位不得采集自然人的宗教信仰、血型、疾病和病史、生物識別信息以及法律、行政法規(guī)規(guī)定禁止采集的其他個人信息。據(jù)此，企事業(yè)單位、行業(yè)協(xié)會、商會等被禁止采集人臉、指紋、聲音等生物識別信息。

發(fā)表于：12/9/2020

思必馳旗下深聰智能完成數(shù)千萬元融資，下代AI語音芯片即將推出

　雷鋒網(wǎng)消息，上海深聰半導(dǎo)體有限責(zé)任公司11月完成了數(shù)千萬元人民幣的Pre-A輪融資，領(lǐng)投方是境成資本，致道資本和風(fēng)物資本跟投。此輪融資完成后，深聰智能的估值達(dá)到數(shù)億元。

發(fā)表于：12/9/2020

天津?qū)θ四樞畔⒉杉fNo，說說人臉識別的那些利與弊

近日有媒體報道，天津?qū)⒘⒎ń共杉四樧R別信息，并將于2021 年 1 月 1 日起施行，引起廣泛關(guān)注?！短旖蚴猩鐣庞脳l例》12月1日表決通過，規(guī)定市場信用信息提供單位采集自然人信息的，應(yīng)當(dāng)經(jīng)本人同意并約定用途，法律、行政法規(guī)另有規(guī)定的除外。市場信用信息提供單位不得采集自然人的宗教信仰、血型、疾病和病史、生物識別信息以及法律、行政法規(guī)規(guī)定禁止采集的其他個人信息。據(jù)此，企事業(yè)單位、行業(yè)協(xié)會、商會等被禁止采集人臉、指紋、聲音等生物識別信息。

發(fā)表于：12/8/2020

英特爾神經(jīng)擬態(tài)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展和研究的最新進(jìn)展

　　今天，英特爾分享了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)（INRC）的最新進(jìn)展。該社區(qū)自2018年成立以來發(fā)展迅速，現(xiàn)已擁有100多名成員。英特爾今天宣布，聯(lián)想、羅技、梅賽德斯-奔馳和機(jī)器視覺傳感器公司Prophesee加入INRC，共同探索神經(jīng)擬態(tài)計算在商業(yè)用例上的價值。此外，得益于英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究測試芯片Loihi的計算能力，英特爾還概括介紹了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)更多的研究成果。

發(fā)表于：12/6/2020