经过几天的通宵奋战,孙其琛和他的团队刚刚完成了一家大型金融机构的专有云部署项目。迎着第一缕阳光走出机房的他们,倒头便睡在了会议室的沙发上。 熬夜加班后在会议室补觉的景象,在互联网公司十分常见,但在金融和政府客户的工作氛围中,这样的场景显得反差感很大。
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经过几天的通宵奋战,孙其琛和他的团队刚刚完成了一家大型金融机构的专有云部署项目。迎着第一缕阳光走出机房的他们,倒头便睡在了会议室的沙发上。 熬夜加班后在会议室补觉的景象,在互联网公司十分常见,但在金融和政府客户的工作氛围中,这样的场景显得反差感很大。
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值。直觉上,这种机制能够有效的原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说,CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层。
代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。
人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。
边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。