- 【中国·西安】2019年8月16日，西安航天基地投资合作委员会、西安航天基地国际孵化器携手华为云（西安）人工智能创新中心举办的“+智能，见未来“华为云EI企业智能平台服务技术交流会在西安国家民用航天基地航创广场C座5楼报告厅举行。 【中国·西安】2019年8月16日，西安航天基地投资合作委员会、西安航天基地国际孵化器携手华为云（西安）人工智能创新中心举办的“+智能，见未来“华为云EI企业智能平台服务技术交流会在西安国家民用航天基地航创广场C座5楼报告厅举行。
- 本文在特征选择的基础上，进一步讨论了特征表达的问题，主要涉及连续和离散型特征的编码方式、特殊特征的处理和缺失值处理等方面。 对文中提到的归一化，我们认为也是特征表达的一个方面，但这个问题不太核心，且限于篇幅，不再详述。下篇文章将是特征工程系列的最后一篇，届时会讨论特征评估的问题。 本文在特征选择的基础上，进一步讨论了特征表达的问题，主要涉及连续和离散型特征的编码方式、特殊特征的处理和缺失值处理等方面。 对文中提到的归一化，我们认为也是特征表达的一个方面，但这个问题不太核心，且限于篇幅，不再详述。下篇文章将是特征工程系列的最后一篇，届时会讨论特征评估的问题。
- 本文从基于统计量和基于模型两个角度，笼统地介绍了特征选择的各种方法和思路。基于统计量的特征选择，因为没有模型的参与，计算起来相对简单，可以作为一个特征预处理的过程。基于模型的方法，要对模型参数进行学习，因此计算量相对较大；但也更接近于最终目标，即训练出一个泛化能力很好的模型。因此，这两种方法可以结合起来使用。 本文从基于统计量和基于模型两个角度，笼统地介绍了特征选择的各种方法和思路。基于统计量的特征选择，因为没有模型的参与，计算起来相对简单，可以作为一个特征预处理的过程。基于模型的方法，要对模型参数进行学习，因此计算量相对较大；但也更接近于最终目标，即训练出一个泛化能力很好的模型。因此，这两种方法可以结合起来使用。
- 激活函数是神经网络中必不可少的组成部分，这篇文章给大家介绍了各种各样的激活函数，一起来看看吧。 激活函数是神经网络中必不可少的组成部分，这篇文章给大家介绍了各种各样的激活函数，一起来看看吧。
- 来自北京邮电大学的研究人员开发了一种AI模型压缩算法，可以让深度学习的运算不再依赖高昂的计算和存储设备，保持模型的识别精度无损的前提下，显著降低模型的计算复杂度，本文带来技术解读。 来自北京邮电大学的研究人员开发了一种AI模型压缩算法，可以让深度学习的运算不再依赖高昂的计算和存储设备，保持模型的识别精度无损的前提下，显著降低模型的计算复杂度，本文带来技术解读。
- 知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。 知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
- 深度神经网络的成功往往依赖于大量有标记的样本数据，但是这样的数据在许多实际场景中很难获得。为了解决这一挑战，无监督学习是首选方法，即不使用任何标记数据训练神经网络。与传统的自动编码数据（AED）方法不同，来自华为研究人提出了一种新的基于自动编码变换（AET）的无监督表示学习方法：给定一个随机的变换，AET 尝试仅从编码特征中尽可能准确地预测出变换类型。 深度神经网络的成功往往依赖于大量有标记的样本数据，但是这样的数据在许多实际场景中很难获得。为了解决这一挑战，无监督学习是首选方法，即不使用任何标记数据训练神经网络。与传统的自动编码数据（AED）方法不同，来自华为研究人提出了一种新的基于自动编码变换（AET）的无监督表示学习方法：给定一个随机的变换，AET 尝试仅从编码特征中尽可能准确地预测出变换类型。
- 无论是作为一位科学家在自然语言处理领域的研究工作上，还是作为一位教育者在培育人才方面，刘群教授都可以说是结出了累累硕果，对于后辈研究者，能从他身上借鉴的经验自然很多，其中非常重要的一点便是从研究问题出发、热于拥抱新技术的科研品质，而这一点更是刘群教授一直坚持的一套研究方法论。 无论是作为一位科学家在自然语言处理领域的研究工作上，还是作为一位教育者在培育人才方面，刘群教授都可以说是结出了累累硕果，对于后辈研究者，能从他身上借鉴的经验自然很多，其中非常重要的一点便是从研究问题出发、热于拥抱新技术的科研品质，而这一点更是刘群教授一直坚持的一套研究方法论。
- 斯坦福大学的免费学习资源大放送了。课程名为自然语言理解（Natural Language Understanding），代号CS224U。 斯坦福大学的免费学习资源大放送了。课程名为自然语言理解（Natural Language Understanding），代号CS224U。
- 6月5日，由深圳市罗湖区人民政府、华为技术有限公司联合主办的“深圳·选择不凡 华为云城市峰会2019”走进深圳。来自深圳市各级政府的领导嘉宾、各个行业的企业客户、各个行业的生态伙伴，和华为云一起，探讨最新行业热点和发展趋势，为共建智慧深圳献计献策。本次峰会还举办了金融、企业数字化转型、人工智能等多个分论坛，吸引了超过1200名政企高管、合作伙伴及开发者到场交流。 不凡深圳，智能化升级正当时... 6月5日，由深圳市罗湖区人民政府、华为技术有限公司联合主办的“深圳·选择不凡 华为云城市峰会2019”走进深圳。来自深圳市各级政府的领导嘉宾、各个行业的企业客户、各个行业的生态伙伴，和华为云一起，探讨最新行业热点和发展趋势，为共建智慧深圳献计献策。本次峰会还举办了金融、企业数字化转型、人工智能等多个分论坛，吸引了超过1200名政企高管、合作伙伴及开发者到场交流。 不凡深圳，智能化升级正当时...
- 上周六下午，华为云走进西安电子科技大学，与西电的小伙伴们一起交流。春天的西电有点美~但更美的是周六下午和华为云技术大咖一起学习交流的小伙伴们！ 会上总共华为云的嘉宾们为各位同学介绍了很多干货，从华为如何做软件研发到区块链的技术与应用，从打破大数据的壁垒，到Modelarts的介绍与实训，从华为云学院的介绍到HERO 高校联盟的发布，这么多的干货让同学们满载而归。 在这次校园分享会中，华为云学... 上周六下午，华为云走进西安电子科技大学，与西电的小伙伴们一起交流。春天的西电有点美~但更美的是周六下午和华为云技术大咖一起学习交流的小伙伴们！ 会上总共华为云的嘉宾们为各位同学介绍了很多干货，从华为如何做软件研发到区块链的技术与应用，从打破大数据的壁垒，到Modelarts的介绍与实训，从华为云学院的介绍到HERO 高校联盟的发布，这么多的干货让同学们满载而归。 在这次校园分享会中，华为云学...
- 人工智能可谓近年来最为热门的话题，而且也一直在持续发热，创造着价值，人工智能行业的发展究竟是何等趋势？ 人工智能总体从业务应用发展上分为四个阶段： 第一阶段，通过传统的数据ETL批处理的手段，完成一些数据分析、业务报表的生成、数据可视化等的自动化处理； 第二阶段，通过集成多源数据，借助传统大数据、机器学习等技术手段，可以实现商品推荐、趋势预测、设备检测、智慧物流等，实现企业... 人工智能可谓近年来最为热门的话题，而且也一直在持续发热，创造着价值，人工智能行业的发展究竟是何等趋势？ 人工智能总体从业务应用发展上分为四个阶段： 第一阶段，通过传统的数据ETL批处理的手段，完成一些数据分析、业务报表的生成、数据可视化等的自动化处理； 第二阶段，通过集成多源数据，借助传统大数据、机器学习等技术手段，可以实现商品推荐、趋势预测、设备检测、智慧物流等，实现企业...
- 2018年1月，网络上一段视频引来了诸多争论，其中最火红的几句大致是“我们把青春都耗在这了”，“我今年36了”，“除了收费，我们啥也不会”。争议双方也非常有意思： 【赞同方】主要站在收费员角度；打同理心亲情牌；社会分工越来越细，技能被单一化非个人惰性导致；突然下岗无法应对家庭生活重负；政府和社会应该给予更多的帮助转岗…【反对方】主要站在历史角度、站在整个社会高度；变革与技术进步部分牺牲是在所... 2018年1月，网络上一段视频引来了诸多争论，其中最火红的几句大致是“我们把青春都耗在这了”，“我今年36了”，“除了收费，我们啥也不会”。争议双方也非常有意思： 【赞同方】主要站在收费员角度；打同理心亲情牌；社会分工越来越细，技能被单一化非个人惰性导致；突然下岗无法应对家庭生活重负；政府和社会应该给予更多的帮助转岗…【反对方】主要站在历史角度、站在整个社会高度；变革与技术进步部分牺牲是在所...
- 我毕业于北京邮电大学，1996年年初加入华为，大学学的是通信和半导体物理专业，从加入公司第一天起就是做芯片设计， 21年了。今天见到这么多新生力量加入华为，非常高兴。一些同事刚毕业加入华为，是第一份工作；也有很多同事，是职业的一次转轨；不管什么样的情况，刚加入华为都会带着一些问题，也想更多了解公司，我们一起看看有什么疑问，交流讨论一下。 我毕业于北京邮电大学，1996年年初加入华为，大学学的是通信和半导体物理专业，从加入公司第一天起就是做芯片设计， 21年了。今天见到这么多新生力量加入华为，非常高兴。一些同事刚毕业加入华为，是第一份工作；也有很多同事，是职业的一次转轨；不管什么样的情况，刚加入华为都会带着一些问题，也想更多了解公司，我们一起看看有什么疑问，交流讨论一下。
- 目标: 在没有明显准确度丢失的情况下将FP32的CNNs网络转换为INT8 理由: INT8类型的存储方式有很高的通量和较低的内存需求 挑战: 相对于FP32, INT8有明显较低的精度和动态范围 解决方式: 在将权值以及计算时最小化有效信息损失. 结果: 上述转换可以通过TensorRT来进行实现，同时该方法不需要额外的大量调整和重新训练 目标: 在没有明显准确度丢失的情况下将FP32的CNNs网络转换为INT8 理由: INT8类型的存储方式有很高的通量和较低的内存需求 挑战: 相对于FP32, INT8有明显较低的精度和动态范围 解决方式: 在将权值以及计算时最小化有效信息损失. 结果: 上述转换可以通过TensorRT来进行实现，同时该方法不需要额外的大量调整和重新训练
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