人工智能技术与咨询

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、...

我们构建知识图谱的目的，在于利用知识图谱来做一些事情。有效利用知识图谱，就是要考虑知识图谱的具备的能力，知识图谱具有哪些能力呢，首先我们知道知识图谱包含了海量的数据，是一个...

将“数字孪生+5G”与AI技术相结合，聚焦智慧矿山建设目标，以智慧矿山系统建设、优化和关键技术为核心，基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法构建全域感知、边缘计算、数...

为优化计算、提高补偿精度,提岀一种基于TensorFlow框架的震波逆时偏移补偿方法，将传统循环 生成对抗网络(CycleGAN)与注意力机制(Attention)相融合...

从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能。...

人工智能是一场数字游戏，训练耗时耗力 超网络可以在几分之一秒内预测出新网络的参数 超网络的表现往往可以跟数千次 SGD 迭代的结果不相上下，有时甚至是更好，超网络有望让深度...

resnet 又叫深度残差网络，图像识别准确率很高，深度网络的退化问题。深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，resnet 解决了这个问题，并且将网络深度扩展到了最多152...

Citadel 的研究人员最近开发了一种深度神经网络（DNNs），可以检测一种称为分布式拒绝服务（DDoS）DNS 放大的网络攻击，然后使用两种不同的算法生成可以欺骗 DN...

1.图嵌入是一种将图数据（通常为高维稠密的矩阵）映射为低微稠密向量的过程,如图。图嵌入需要捕捉到图的拓扑结构，顶点与顶点的关系，以及其他的信息 （如子图，连边等）。如果有更...

连续分片线性函数是一类具备局部线性特性和全局非线性特性的连续函数。具有特定表示模型的连续分片线性函数能够对紧集上的任意连续函数进行全局逼近。...

非战争军事行动是指武装力量为维护国家安全和发展利益而实施的不直接构成战争的军事行动。当前，世界政治多极化和经济全球化进程不断加深，各国在不断加强军事力量建设的同时，也越来越...

图神经网络是几何深度学习的一部分，研究具有结构属性、拓扑性质的数据的学习和预测任务。图神经网络的每一个特征提取层都会对节点的特征和连接的特征进行更新，这种更新模式被叫作消息...

在新一轮科技革命和产业变革推动下，美俄等国纷纷加快以强激光武器、高功率微波武器、粒子束武器等为代表的电磁硬摧毁装备技术发展,电磁空间作战手段正呈现由“以软为主”向“以硬为主...

基于知识图谱的问答（KG-QA）用知识图谱中的事实回答自然语言问题。基于神经网络的方法表示分布式语义空间中的问题和答案，有些方法还进行符号知识注入以进行常识推理。...

反导系统是国家应对导弹袭击和核武器打击威胁时的一层重要保障体系，根据弹道导弹被拦截时所处位置的不同，其被分为初段反导、中段反导和末段反导三种类型。...

"数字孪生"强调仿真、建模、分析和辅助决策，侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策，而可视化做的就是对物理世界的真实复现和决策支持。...

这两年人工智能（Artificial Intelligence）领域热闹非凡，不仅科技巨头纷纷发力AI取得技术与产品的突破，还有众多初创企业获得风险资本的青睐。...

CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征。...

人们有时震惊于人工智能的学习能力，比如阿尔法狗。但人工智能在面临复杂问题时的表现却不尽如人意，往往答非所问。这项新研究探索了机器学习的新方向，将会助力人工智能理解常识，变得...

基于随机模型建模性能退化变量监测数据的关键是选择合适的随机模型, 常用的随机模型主要指各种随机过程模型, 包括Wiener过程、Gamma过程、Markov链、隐Marko...