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谈到机器人流程自动化（RPA）和认知自动化的应用，专家表示机器人流程自动化（RPA）和认知自动化将成为所有企业的改变者。虽然机器人流程自动化（RPA）解决了特定挑战，但机器人认知自动化表现出远远超出了模拟需要判断决策能力的复杂流程，机器人认知自动化构建自己的规则，并在数据集之间建立关联，以提供业务见解。那么认知自动化如何塑造不同行业的技术成果呢？金融行业可以通过从广泛的客户数据中学习，从而改进欺诈管理。对于零售行业来说，自动化系统的应用可以通过检索电子邮件、提取客户信息和更新内部系统来提高效率。这将带来更
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分类变量编码是机器学习中的一项重要预处理步骤，用于将分类变量转换为机器学习算法可理解和处理的格式。分类变量，也被称为类别变量或离散变量，指的是具有有限个可能取值的变量。常用的分类变量编码技术包括独热编码、标签编码和二进制编码等。通过这些编码技术，我们可以将分类变量转换为数值型变量，以便机器学习算法能够更好地处理和分析这些变量。一、分类变量的概念分类变量是一种具有有限个离散值的变量，用来表示不同的类别或类型。例如，性别是一个分类变量，可以分为“男”和“女”；颜色也是一个分类变量，可以分为“红色”、“蓝色”或
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零样本学习(ZSL)是一种机器学习范例，利用预先训练的深度学习模型来推广新类别的样本。它的核心思想是将已有的训练实例中的知识转移到测试实例的分类任务中。具体而言，零样本学习技术通过学习中间的语义层和属性，然后在推理过程中应用这些知识来预测新的数据。这种方法允许机器学习模型在没有先前见过的类别上进行分类，实现了对未知类别的识别能力。通过零样本学习，模型可以从有限的训练数据中获得更广泛的泛化能力，提高了在现实世界中面对新问题的适应性。需要注意，零样本学习中训练和测试集是不相交的。零样本学习是迁移学习的一个子领
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庆幸的是，仓库分拣操作中手动处理包裹的日子即将结束。输送机的引入使得物品在设施内的移动变得轻松便捷，然而也不可否认它们存在一定的局限性。当业务规模迅速扩大、空间有限或者分拣任务变得更加复杂时，输送机就会显露出其局限性。静态解决方案的局限性分拣机是处理大量包裹的最佳选择，但对于操作较少或空间有限的场合，输送机可能不合适。输送机本质上是静态且不灵活的设备。这意味着它们无法轻易地扩展业务，除非进行昂贵的改造。对于快速增长的市场，如电子商务，这成为了一个障碍。运营商在选择输送机时，需要考虑未来几年的客户需求，因为
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2005年，划时代之作「TheGraphNeuralNetworkModel」的问世，将图神经网络带到每个人面前。在此之前，科学家处理图数据的方式是，在数据预处理阶段，将图转换为一组「向量表示」。而CNN的出现彻底改变这种信息丢失的弊端，近20年来，一代又一代模型不断演变，推动ML领域进步。今天，谷歌正式官宣发布TensorFlowGNN1.0（TF-GNN）——用于大规模构建GNN的经过生产测试的库。它既支持在TensorFlow中的建模和训练，也支持从大型数据存储中提取输入图。TF-GNN是专为异构图
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图神经网络是为了处理图数据分析和图数据挖掘任务而设计的一类神经网络模型。它可以用于多标签分类任务。在图神经网络中，节点和边可以被表示为向量或张量，并通过神经网络的计算过程来学习节点和边之间的关系。为了提高网络的输出结果的准确性，可以使用反向传播算法进行优化。多标签分类是一种将数据划分为多个不同类别的方法，其中每个数据点可以属于多个类别。在图数据分析中，多标签分类可用于识别节点或子图的标签，如社交网络中用户的兴趣爱好、化学分子的性质等。图神经网络在多标签分类任务中的应用具有广泛的应用前景。一、图神经网络多标
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梯度提升树是一种集成学习算法，通过迭代训练决策树模型，然后将多个决策树模型加权融合，构建更强大的分类或回归模型。这个算法基于加法模型，每个新的决策树模型都是为了最小化前一个模型的残差。最终模型的预测结果是所有决策树模型的加权平均。梯度提升树因其高准确性和鲁棒性而被广具体而言，梯度提升树的原理如下：首先，将训练数据集划分为训练集和验证集。使用训练集训练基础决策树模型作为初始模型。首先，计算训练集上的残差，即真实值与预测值之差。然后，使用残差作为新的目标变量，在其上训练一个新的决策树模型。最后，将新模型与初始
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经过一年的快速迭代，业内对于生成式AI将会率先落地于哪些行业已经有了答案。教育领域，不仅被OpenAI列为重点应用之一，也成为国内大模型厂商布局的重点方向。生成式AI技术的进步展示了人类与大模型的互动不断提高。大模型通过训练不断学习人类的思维方式，而人类在与大模型的对话中也获得了新的灵感和知识。这一过程是教育追求的理想状态，也是「教学相长」的体现。生成式AI与教育高度适配，使教育成为其绝佳应用领域。在确定了落地方向后，更重要的技术与教育怎样结合以达到赋能后者的作用。过去一年里，AIGC赋能教育有了哪些成果
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面向数据的人工智能可以有助于减少生成式AI系统中的幻觉和偏见，从而提高其输出质量。译自TheParadigmShiftfromModel-CentrictoData-CentricAI，作者RahulPradhan拥有16年以上的经验，目前担任Couchbase的产品和战略副总裁。随着变压器神经网络和生成对抗网络（GAN）人工智能（AI）的进步，科技领域正在经历一次重大变革。这些技术不仅具有巨大的潜力，还能解锁创新和规模化创造力。它们能够提供更精确、高效的解决方案，并为各行各业带来新的商机和发展机会。变压
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机器学习和深度学习模型通常用于解决回归和分类问题。在监督学习中，模型在训练过程中学习如何将输入映射到概率输出。为了优化模型的性能，常常使用损失函数来评估预测结果与真实标签之间的差异，其中交叉熵是一种常见的损失函数。它衡量了模型预测的概率分布与真实标签之间的差异，通过最小化交叉熵，模型可以更准确地预测输出。交叉熵是什么交叉熵是对给定随机变量或事件集的两个概率分布之间差异的度量。交叉熵是一个常用的损失函数，主要用于优化分类模型。模型的性能好坏可以通过损失函数的值来衡量，损失越低表示模型越好。交叉熵损失函数的核
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随机森林是一种强大的机器学习算法，因其能够处理复杂数据集和实现高精度的能力而备受欢迎。然而，在某些给定的数据集上，随机森林的默认超参数可能无法达到最佳效果。因此，超参数调整成为提高模型性能的关键步骤。通过探索不同超参数组合，可以找到最佳的超参数值，从而构建出稳健且准确的模型。这个过程对于随机森林来说尤为重要，因为它能够提供更好的模型泛化能力和预测准确性。随机森林的超参数涵盖了树的数量、树的深度以及每个节点的最小样本数等。为了优化模型性能，可以采用不同的超参数调整方法，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。网
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代价敏感学习是一种机器学习方法，它考虑到不同类型错误的代价不同。相比于简单地最小化错误率，代价敏感学习的目标是最小化不正确分类所带来的代价。这种方法常用于处理不平衡的数据集，在应用中对错误分类代价极高的情况下尤为重要。在代价敏感学习中，算法会针对每个分类错误赋予不同的代价。这些代价可以通过领域专家、实验和经验等多种方式确定。与仅仅最小化分类错误率不同，算法的目标是尽量减小总代价。这种方法更加细致，能够更好地考虑到每个分类错误的重要性，从而提高学习算法的性能。代价敏感学习被广泛应用于金融欺诈检测、医疗诊断等
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大家好，我是木川在没有人工智能的时候，我们需要花费至少60分钟，阅读代码并根据自己的理解手动绘制思维导图或流程图，以帮助我们更好地理解代码。AI可以将代码转换为准确的代码可视化图形，节省阅读代码的时间，只需5分钟。这里面存在三个问题：1、怎么通过AI解读代码2、怎么通过流程图呈现解读后的代码？3、怎么生成流程图我将依次介绍这三部分一、AI解读代码AI解读代码实际上利用了AI的总结能力，生成代码注释。大模型已实现此功能。比如BaiduComate的底层模型：文心一言4.0、清华开发的CodeGeex大模型、
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语法在自然语言处理和语言模型中非常重要，它有助于模型理解语言结构和组成部分之间的关系。语法是一种规则，描述了语言中单词和短语的结构、顺序和关系。这些规则可以用形式化的语法或自然语言文本的形式来表示。然后，这些规则可以转化为计算机可理解的形式，如上下文无关文法(CFG)或依存文法(DG)。这些形式化的语法规则为计算机语言处理提供了基础，使得计算机能够理解和处理人类的语言。通过应用这些规则，我们可以进行语法分析、句法树生成和语义解析等操作，从而实现自然语言处理和机器翻译等任务。在自然语言处理中，语法规则扮演着
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一提到提高大模型长文本能力，就想到长度外推或者上下文窗口扩展？不行，这些都太费硬件资源了。来看一个奇妙新解：和长度外推等方法使用KV缓存的本质不同，它用模型的参数来存储大量上下文信息。具体办法就是建一个临时Lora模块，让它仅在长文本生成过程中“流式更新”，也就是用先前生成的内容不断作为输入来充当训练数据，以此保证知识被存进模型参数中。然后一旦推理完成，就丢掉它，保证不对模型参数产生长久影响。这个方法可以让我们不用扩展上下文窗口的同时，随便存储上下文信息，想存多少存多少。实验证明，这种方法：既可以显著提高
