论文下载链接:http://pan.baidu.com/s/1gd86HXp 以下转载自36kr. 认脸对于人来说不是什么难事,除非是韩国小姐才需要最强大脑.但是计算机做同样的事情就要困难得多了.不过 Facebook 正在尝试让计算机赶上人的能力,据其名为 DeepFace 项目的结果,Facebook 人脸识别技术的识别率已经达到了 97.25%,而人在进行相同测试时的成绩为 97.5%,可以说已经相差无几. Facebook 进行此项研究的项目叫做DeepFace,项目利用了计算机视觉.人…

Google 2019年10月23号发表在Nature(<自然><科学>及<细胞>杂志都是国际顶级期刊,貌似在上面发文两篇,就可以评院士了)上,关于量子计算(基于 Sycamore芯片)的最新进展的论文,受到国内外同行及媒体的广泛关注,包括中科大量子科学家 — 潘建伟及其团队.IBM表示不服,Google不管.下面让我们逐字逐句来看他们的论文吧,对于争论的事务,自己下功夫下来搞清楚. Quantum supremacy using a programmable supe…

出自 深度理解 osgi equinox 原理 1.2.1 OSGi 能让软件开发变得更容易吗 不可否认,OSGi 的入门门槛在 Java 众多技术中算是比较高的,相对陡峭的学习曲线会 为第一次使用 OSGi 开发系统的开发人员带来额外的复杂度. OSGi 规范由数十个子规范组成,包含了上千个不同用途的 API 接口.OSGi 规范显得这 样庞杂的主要原因是实现“模块化”本身需要解决的问题就非常多.模块化并不仅仅是把系 统拆分成不同的块而已— 这是 JAR 包就能做的事情,真正的模块化必须考虑到…

公司最近开发的一个微信语音红包,就是前些时间比较火的包你说红包小程序.如何提高识别的精准度呢. 在说精准度之前,先大概说下整个语音识别的开发流程.前面我有文章已经说到过了.具体我就不谈了.一笔带过. 先是通过小程序前端调动语音录制功能拿到客户说的语音,比如mp3格式,然后通过百度的语音识别算法,转为文字.具体看百度语音识别的接口.地址http://yuyin.baidu.com/docs/asr/188 返回的格式如下: // 成功返回 { "err_no": 0, "err…

干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译  参与:老红.李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

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Facebook的数据规模使得很多传统的解决方案根本不适用,或者无法分解来处理.保持一个拥有5亿用户的系统一直稳定可靠的运行,并不是一件很容易的事情.这篇文章介绍了一下Facebook使用的软件. Facebook的扩展性挑战 在我们讨论细节之前,这里有一些Facebook已经做的软件规模: > Facebook有570000000000每月页面浏览量 (据Google Ad Planner). > Facebook的照片量比其他所有图片网站加起来还多(包括Flickr等网站). > 每…

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