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渐近性质是指随着数据量增加，算法的性能是否会趋于稳定或收敛到一定的界限。在机器学习问题中，渐近性质是评估算法可扩展性和效率的重要指标。了解算法的渐近性质有助于我们选择适合的算法解决机器学习问题。通过分析算法在不同数据量下的表现，我们可以预测算法在大规模数据集上的效率和性能。这对于处理大规模数据集的实际问题非常重要。因此，了解算法的渐近性质可以帮助我们在实际应用中做出更明智的决策。常见的机器学习算法有多种，如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和神经网络。每个算法都有自己的优缺点，因此在选择时需考虑因素如数据量、
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编辑|ScienceAI大模型时代，纯数据驱动的气象、气候模型效果逐渐追赶甚至赶超数值模式。然而，现有的气象气候大模型仍然存在一些问题。例如，模型中的物理一致性还不够高，这导致了对于复杂的天气气候现象如降水的预测能力受限。另外，辐散风的预报效果也不尽如人意。这些问题需要进一步的研究和改进，以提高模型的预测精度和可靠性。目前，将物理、大气动力与深度学习模型结合，是解决瓶颈问题的重要途径。近日，中国科学院大气物理研究所黄刚研究员团队基于地球系统数值模拟装置（寰）的数据和算力支持，从物理变量耦合关系角度出发，结
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2023年7月6日至8日，上海将举办世界人工智能大会。为了让参会者亲身体验到人工智能绘画的奇妙科技，网易伏羲与上海市团市委、东浩兰生共同推出了首届AI绘画体验活动。这个活动将覆盖世界人工智能大会的所有展区，观众可以前往世博展览馆主会场、张江分会场或徐汇分会场的任一AI绘画体验区，现场感受AI生成式绘画的奇妙之处。作为国内首个从事游戏与泛娱乐AI研究和应用的机构，网易伏羲希望通过此次活动，让更多人参与到数字世界的创作和探索中来。同时，我们也希望让更多青少年群体感受到AI技术所带来的中国传统文化魅力。参与者可
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阿里云、阿里巴巴诉山寨通义千问App发布方一审胜诉，飞游科技因侵犯注册商标及虚假宣传被责令赔偿经济损失及维权费用，并连续十五日在官网发布道歉声明。大模型打假维权首例胜诉判决，为打击侵权行为提供了有力保护。最近，武汉市中级人民法院做出了一项初审判决，认定飞游科技公司未经授权发布仿冒“通义千问”、“通义听悟”软件，涉嫌商标侵权和虚假宣传。判决书显示，当阿里云的“通义千问官方App”还处于测试阶段尚未正式发布时，飞游科技公司趁机在运营的软件园中提供了仿冒软件“通义千问”和“通义听悟”，并将其描述为阿里官方版本，
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机器学习在各个领域都取得了巨大的成功，并且不断涌现出大量优质的机器学习模型。然而，对于普通用户来说，要找到适合自己任务的模型并不容易，更不用说从零开始构建新模型了。为了解决这个问题，南京大学周志华教授提出了一种名为「学件」的范式，通过模型加上规约的思路构建了一个学件市场（现称为学件基座系统），使用户能够统一地选择和部署模型来满足自己的需求。现在，学件范式迎来了首个开源的基础平台，名为北冥坞（Beimingwu）。这个平台将为用户提供一个丰富的模型库和部署工具，使得使用和定制机器学习模型变得更加简单和高效。
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为了应对春运期间客流的增加，浙江嘉兴高速公路的多个服务区采取了一系列措施来缓解充电桩紧张、电动车充电排队长的问题。其中包括引入充电机器人和潮汐充电站等设备，以提供更多的充电服务。这些举措有助于满足电动车主的充电需求，提高充电效率，减少充电等待时间。在沪杭高速嘉兴服务区，一款移动充电机器人引入了无人驾驶技术，可为4到5辆电动汽车提供充电服务。车主只需通过手机小程序进行预约或下单，机器人就会自动前往车辆附近进行充电，实现了从“人找充电桩”到“充电桩找人”的转变。这一创新的服务方式为电动车主带来了更便利的充电体
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消费级AR眼镜的潮水走向。2023年，虚拟现实（VR）走向衰退，增强现实（AR）走向兴盛。当Pico等一众虚拟现实厂商传出裁员和销量暴跌的消息时，增强现实却一路高歌猛进，为疲软的头戴式显示器市场带来一丝希望IDC最近发布的报告指出，预计到2023年，中国AR设备的销售量将达到24万台，较去年增长了133.9%。此外，该机构还预测，到2023年中国AR市场的规模增速可能会达到101.0%VR（VirtualReality）意为虚拟现实，而AR（AugmentedReality）即增强现实，两者的产品目前均主
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在神经网络中，滤波器通常指的是卷积神经网络中的卷积核。卷积核是一个小矩阵，用于对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的特征。卷积操作可以看作一种滤波操作，通过对输入数据进行卷积操作，可以捕获数据中的空间结构信息。这种操作在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用，可用于边缘检测、特征提取以及目标识别等任务。通过调整卷积核的大小和权重，可以改变滤波器的特性，从而适应不同的特征提取需求。在卷积神经网络中，每个卷积层都包含多个滤波器，每个滤波器负责提取不同的特征。这些特征可以用于识别图像中的物体、纹理、边缘等信息。在训
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人工智能大模型技术正逐渐在各个场景中落地，并创造出丰富的应用价值。在线办公、学习场景中，AIGC(生成式人工智能)在识别精度、任务类型及应用场景等方面已突破，但当前大模型应用发展尚处早期阶段。如何让技术应用更具质效、减少重复开发造成的社会资源浪费，让企业客户能够迅速享受到人工智能大模型技术带来的实在红利，正成为各方关注的焦点。今日，南方都市报社在广州主办一场沙龙，知名学者、业界专家、企业高管等分享不同领域的实践经验和前瞻观点。详见：A16·都市
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Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的深度学习模型。它采用自注意力机制来捕捉序列中单词之间的关系，但忽略了单词在序列中的位置顺序，这可能导致信息丢失。为了解决这个问题，Transformer引入了位置编码。位置编码的基本原理是为每个单词在序列中分配一个位置向量，该向量包含关于该单词在序列中位置的信息。这样，模型就可以通过将位置向量与词嵌入向量相加来考虑单词的位置信息。一种常用的位置编码方法是使用正弦和余弦函数来生成位置向量。具体而言，对于每个位置和每个维度，位置向量的值由一个正弦函数和一
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特征缩放在机器学习中扮演着重要的角色，它与局部最优之间有着密切的关系。特征缩放指的是将特征数据按比例进行调整，以使其在数值上具有相似的范围。这样做的目的是避免某些特征在模型训练中对结果产生过大的影响，从而使模型更加稳定和准确。局部最优则指的是在一个局部区域内找到的最优解，但不一定是全局最优解。在机器学习中，优化算法常常会通过迭代的方式寻找最优解。如果特征数据的范围差异较大，那么在模型训练过程中，一些特征可能会对优化算法的收敛产生较大的影响，使得算法陷入局部最优而无法找到全局最优解。为了解决这个问题，我们可
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作者|陈峻审校|重楼在开放的工业互联网环境中，数百万个基于物联网的终端和中间设备，需要全天候地持续通信并保持在线状态。不过，这些设备往往由于最初设计上的限制，在机密性、完整性、可用性、扩展性、以及互操作性上，存在着各种安全漏洞与隐患。与此同时，针对此类设备硬件本身、运行着的软件应用、以及通信网络的内/外部不同威胁，也会造成各种未经授权的访问，数据被篡改，生产运营的中断、甚至会给联网设备造成破坏。其中，我们常见的威胁类型包括：分布式拒绝服务（DDoS）攻击、信息扫描与窃取、虚假数据注入、以及锁死终端或文件等
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普通最小二乘法（OLS）回归是一种优化策略，旨在在线性回归模型中找到与数据点最接近的直线。OLS被广泛认为是线性回归模型中最有效的优化方法，因为它能够提供关于alpha和beta的无偏估计值。通过最小化残差平方和，OLS能够找到最优的参数值，使得回归直线与数据点的拟合度最高。这种方法不仅可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系，还可以进行预测和推断分析。总的来说，OLS回归是一种简单而强大的工具，可以帮助我们解释和预测OLS如何应用于线性回归线性回归是一种用于监督机器学习任务的算法。它主要应用于回归问题，
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在认知科学领域，人类通过持续学习来改善和优化思考方式的过程被称为认知迭代（CognitiveDynamics）。类比于手机应用的软件更新，我们的大脑也通过不断学习新知识和经验来进行「软件更新」，修复思考中的漏洞并增加新的功能。这种认知迭代的过程类似于我们不断更新手机应用以提高其性能和功能一样，我们通过学习来不断优化和改善我们的思维方式。认知迭代在个人心智和人类文明的发展中起着重要作用。我们通过判断感冒吃什么药有效来改进医疗知识，而数学家通过证明费马大定理等问题来推动数学进步。这种迭代过程不断积累经验和知识
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零知识机器学习（Zero-KnowledgeMachineLearning，ZKML）是一种新兴的机器学习技术，旨在在保护数据隐私的同时实现机器学习任务。它的潜力在于解决当前机器学习中普遍存在的隐私泄露问题，并为数据拥有者提供更多的控制权和自主权。通过使用加密和隐私保护技术，ZKML允许数据拥有者将其数据用于机器学习模型的训练，而无需将原始数据共享给第三方。这种方式确保了数据的隐私性，并减少了数据泄露的风险。同时，ZKML还允许数据拥有者选择性地共享模型的结果，从而平衡了数据隐私和机器学习任务的需求。总之
