谷歌AI中国中心北京成立 提供高质量AI及机器学习教育支持

最新推荐文章于 2025-07-17 02:41:05 发布
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2017年谷歌开发者大会上，谷歌宣布其AI中国中心在北京成立。该中心将由李飞飞和李佳共同领导，并致力于AI研究及为中国学生与研究人员提供支持。

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中国财经IT
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AI人工智能时代机器学习的自然语言处理应用
大模型应用工坊
07-07 1166
在AI人工智能时代，自然语言处理（NLP）是连接人类与机器的“语言桥梁”——它让机器能“听懂”人类的话语、“读懂”文字的含义，甚至能“生成”符合逻辑的回应。从手机里的语音助手到电商平台的评论分析，从跨语言翻译到智能客服，NLP的应用早已渗透到我们生活的方方面面。本文将以“一步步思考”的方式，拆解NLP背后的机器学习原理：从“机器如何理解文字”的核心问题出发，用“教孩子学说话”的比喻解释词嵌入、self-attention等关键概念；
人工智能AI之机器学习基石系列 第 1 篇：什么是机器学习？——开启智能之门
maqh_csdn的博客
05-21 1430
一起轻松入门机器学习，理解其与人工智能、深度学习的关系，掌握三大基本要素和核心术语，开启你的智能探索之旅。
AI人工智能中机器学习的数据处理技巧
AI算力网络与通信的博客
07-17 623
本文旨在为机器学习从业者和爱好者提供一套完整的数据处理技巧指南，涵盖从原始数据到模型输入的全流程处理方法。核心概念与联系：解释数据处理在机器学习中的重要性数据处理技巧详解：包括清洗、转换、特征工程等实际代码示例：Python实现各种数据处理技术应用场景与工具推荐未来发展趋势特征工程：将原始数据转换为更能代表问题本质的特征的过程数据清洗：识别并纠正数据集中的错误、不完整或不合理部分标准化：将数据按比例缩放，使之落入特定区间核心概念回顾数据清洗是机器学习的基础，确保数据质量。
AI人工智能领域机器学习的Transformer架构解析
AI智能探索者的博客
07-14 293
本文旨在用通俗易懂的方式解析Transformer架构的核心原理，覆盖从基础概念到实际应用的全链路知识。内容涵盖自注意力机制、位置编码、多头注意力等关键技术，并通过代码实例展示其实现方式。通过快递站分拣包裹的比喻引入核心概念解析Transformer各组件原理及相互关系数学公式推导注意力机制PyTorch代码实现自注意力模块讨论实际应用与发展趋势自注意力机制：通过计算序列元素间相关性确定关注度的算法位置编码：为序列元素添加位置信息的特殊编码方式多头注意力。
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法
AI智能探索者的博客
05-23 712
深度学习是AI领域最热门的技术方向之一，从人脸识别到ChatGPT，其应用已渗透到生活的每个角落。但很多人在学习时遇到“资料太多无从下手”“理论听懂了但不会写代码”“学完就忘”等问题。本文聚焦在线学习场景，覆盖从0到1入门、进阶实战、持续提升的全流程，帮你用最少的时间成本建立系统化的深度学习知识体系。
利用Moire光子晶体实现高自由度拓扑能带：探索300w+自由度，自主实施挑战！
08-14
内容概要：本文详细探讨了Moire光子晶体能带结构的研究，特别是针对超过300万自由度的复杂系统。首先介绍了Moire光子晶体的基础理论，解释了其形成机制以及能带结构对光传播的影响。随后讨论了高自由度计算所面临的挑战，包括数据量庞大和相互作用复杂等问题。文中还提供了基于Python和有限元方法的具体代码实现，展示了如何利用FEniCS库进行网格划分、定义材料属性和求解变分问题。最后提出了优化策略，如并行计算技术和高效迭代求解器的应用，以应对大规模自由度带来的计算难题。 适合人群：从事光学、材料科学研究的专业人士，尤其是对光子晶体能带结构感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Moire光子晶体能带特性的研究人员，旨在帮助他们掌握从理论到实践的完整流程，从而推动相关领域的技术创新和发展。 其他说明：本文不仅涵盖了理论知识，还包括具体的编程实现细节，有助于读者更好地理解和应用这一前沿技术。
Tianchi medical AI competition Season 1: Lung nodules Caffe deep learning networks. Caffe训练基于卷积神经网
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/da7a241e576a Tianchi medical AI competition [Season 1]: Lung nodules Caffe deep learning networks. Caffe训练基于卷积神经网络的肺结节分类器（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
Linux系统文件监控工具inotify的应用.doc
08-14
Linux系统文件监控工具inotify的应用.doc
电流滞环跟踪调速系统的仿真模型及设计报告 滞环比较器
08-14
电流滞环跟踪调速系统的仿真模型及其设计。首先概述了该系统的工作原理，即通过滞环比较器实时监测并调整电机电流，确保其保持在设定范围内，从而实现对电机速度的精确控制。接着，文章重点描述了仿真模型的构建过程，包括电机模型、滞环比较器和控制器三个核心部分。电机模型采用直流电机模型，能准确反映电机的电气和机械特性；滞环比较器用于实时监测电流并与参考电流对比；控制器则基于PID调节，通过调整参数实现对电机速度的精准控制。此外，文中还涉及了各部分的关键代码分析，展示了具体实现方法。最后，通过对仿真的性能分析，验证了该系统在提高电机运行效率和稳定性方面的有效性。 适合人群：从事电机控制、自动化工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电流滞环跟踪调速系统工作原理及其实现方式的专业人士，旨在帮助他们掌握该系统的仿真建模技巧以及优化控制策略的方法。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现细节，便于读者动手实践和进一步研究。
永磁同步电机死区补偿与过调制仿真模型研究：降低谐波的新方法与控制策略 · 过调制
08-14
内容概要：本文详细探讨了永磁同步电机的两种死区补偿仿真模型和过调制仿真模型。首先介绍了死区补偿的重要性及其对电机性能的影响，然后分别阐述了传统死区补偿方法和改进后的死区补偿方法，后者通过引入新的检测机制和补偿算法显著降低了谐波含量。接着讨论了过调制仿真模型的应用，展示了其在提高电机输出转矩和效率方面的潜力。此外，文章还涉及了重复控制、比例谐振控制和其他先进控制模型，提出了实际应用中的小改进建议，如自适应调整机制和智能优化算法。最后，文章总结了各种方法的优势和不足，并展望了未来的发展方向。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员、工程师及相关领域的学生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机死区补偿和过调制技术的专业人士，旨在提升电机控制系统的性能和效率。 其他说明：文中包含了部分代码片段，有助于读者理解相关算法和模型的具体实现。
Maxwell环境下高速永磁同步电机建模仿真：50,000至100,000rpm性能解析 - 电机建模
08-14
内容概要：本文详细探讨了在Maxwell软件环境中，针对转速范围为50,000至100,000rpm的高速永磁同步电机进行建模仿真的方法和技术。文章首先介绍了高速永磁同步电机的基础理论，解释了其工作原理和特性。接着，重点讨论了Maxwell软件的功能及其在电机建模中的具体应用，强调了该软件在模拟电机磁场分布、电流变化及性能方面的优势。随后，文章深入分析了在指定转速范围内进行建模仿实时需要考虑的关键因素，如热性能、机械强度和电磁噪声等，并通过仿真结果预测电机在不同转速下的性能表现，为电机设计和优化提供了重要依据。 适合人群：从事电机设计、仿真分析的技术人员，尤其是关注高速永磁同步电机性能优化的研发人员。 使用场景及目标：适用于希望利用Maxwell软件对高速永磁同步电机进行深入研究和优化设计的专业人士，旨在提升电机的性能、稳定性和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了详细的建模步骤和技术要点，还强调了实际应用中的注意事项，帮助读者更好地理解和掌握相关技术和方法。
QT6 图形视图架构里的视图 QGraphicsView 的源代码带注释
08-14
QT6 图形视图架构里的视图 QGraphicsView 的源代码带注释
MATLAB环境下基于Excel数据的支持向量机SVM分类问题解决方案
08-14
内容概要：本文介绍了利用MATLAB实现支持向量机（SVM）分类问题的方法，重点在于从Excel文件中便捷地导入数据，支持多维和一维输入，输出为一维分类结果。文中详细讲解了数据导入、SVM模型训练（采用径向基函数作为核函数）、预测与结果输出三个主要步骤，并附有lib工具箱以保障程序顺利执行。整个过程简单易懂，便于初学者快速掌握SVM分类的应用技巧。 适合人群：对机器学习感兴趣的研究人员、学生或者有一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：适用于需要处理分类问题的科研项目或实际应用中，如图像识别、文本分类等领域。通过学习本文提供的方法，使用者能够独立完成从数据准备到模型构建再到结果验证的一系列操作。 其他说明：除了默认使用的径向基函数外，用户可以根据具体需求选择其他类型的核函数，并适当调整相关参数以提高模型准确性。同时，所提供的lib工具箱极大地降低了入门门槛，使得更多人可以轻松参与到SVM的学习与实践中来。
（完整）小升初语文试卷及答案（多套通用版）.docx
08-14
（完整）小升初语文试卷及答案（多套通用版）.docx
React中实现拖拽排序列表的功能.doc
08-14
React中实现拖拽排序列表的功能.doc
基于 LSTM、自编码器与 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常检测 利用 LSTM、自编码器和 ST-DBSCAN 检测轨迹轨迹序列异常 结合 LSTM、自编码器及 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/52ce81d25c78 基于 LSTM、自编码器与 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常检测 利用 LSTM、自编码器和 ST-DBSCAN 检测轨迹轨迹序列异常 结合 LSTM、自编码器及 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常检测 采用 LSTM、自编码器与 ST-DBSCAN 进行轨迹序列异常检测 通过 LSTM、自编码器和 ST-DBSCAN 实现轨迹序列异常检测（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于LSTM时间序列预测的MATLAB长短期记忆网络回归模型及其实战应用
08-14
基于LSTM（长短期记忆网络）的时间序列预测方法及其在MATLAB环境中的实现。首先阐述了LSTM作为一种特殊神经网络结构的特点，特别是它能有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系。接着，文章逐步讲解了从数据准备到模型搭建、训练直至最终预测的具体步骤。重点在于利用MATLAB自带的神经网络工具箱构建LSTM模型，并强调只需简单替换输入数据集文件就能快速实现不同领域的预测任务。最后，通过对实际案例的效果分析展示了该方法的有效性和准确性。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，希望深入了解LSTM在网络预测方面的应用。 使用场景及目标：适用于需要进行时间序列预测的各种行业，如金融、气象等领域。目标是帮助用户掌握如何用MATLAB实现LSTM模型并应用于实际业务中，提高预测精度。 其他说明：文中提供了详细的建模流程指导，有助于初学者理解和实践LSTM时间序列预测技术。
用 Numpy 手写 BP 神经网络，对比 Dropout 与 Batch Normalization 等训练技巧的效果
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ab4895074baa 用 Numpy 手写 BP 神经网络，对比 Dropout 与 Batch Normalization 等训练技巧的效果（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
数据预测中极限学习机系列算法(KELM、OS-ELM等)的性能对比与应用场景分析
最新发布
08-14
五种极限学习机算法——核极限学习机（KELM）、在线顺序极限学习机（OS-ELM）、在线贯序核极限学习机（OSKELM）、遗忘因子的在线贯列核极限学习（F-OSKELM）和自适应遗忘因子的在线贯列核极限学习（AF-OSKELM）。通过对这些算法在Matlab平台上的实验结果进行分析，探讨了它们各自的特点和优势。KELM擅长处理非线性问题，OS系列算法适用于实时数据流处理，而带遗忘因子的算法能有效应对数据的时效性和动态变化。最终，文章强调了根据不同数据特性选择最适配算法的重要性。 适合人群：从事机器学习研究的专业人士、数据科学家和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助读者理解不同类型极限学习机的工作机制及其适用范围，为实际项目中选择最优算法提供理论依据和技术指导。 其他说明：文中提供了详细的实验结果图表，便于直观对比各算法性能。
基于LSTM的北京空气质量深度学习预测分析
1. Python深度学习：Python是一种广泛使用的高级编程语言，在人工智能（AI）和深度学习领域尤为流行。它拥有大量的数据科学库，如NumPy、Pandas、Matplotlib以及机器学习框架，如TensorFlow和Keras，这些工具极大地...
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