发布时间：2022-10-24 10:43:41

大数据采集技术:大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配.........【阅读全文】

发布时间：2022-10-22 10:30:31

在当今的商业世界或者日常生活中，无论是企业还是个人都自觉或不自觉地使用知识图谱，将解决问题的想法和过程相互关联。知识图谱技术可以让其更加明确，为实现智能决策的数字化经济提供支持和保障。随着关联数据、人工智能以及数据分析日益发展，知识图谱技术的应用不断增加，成为各个行业业务的主流需求。IDC预测，.........【阅读全文】

发布时间：2022-10-21 10:44:06

主要内容包括如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入用训练好的LSTM进行文本分类代码#coding=utf-8from tensorflow.contrib import learnfrom tensorflow.python.ops.rnn import static_rnn数据# 数据"我 今天 很 高兴","他 很 高兴",]".........【阅读全文】

发布时间：2022-10-20 11:20:01

在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递归的对实例进行测试并分配，直到到达叶.........【阅读全文】

发布时间：2022-10-19 11:01:05

transformers的近期工作成果综述基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。在本文中，对基于transformer 的工作成果做了一个简单的总结，将最新.........【阅读全文】