“人类正从IT时代走向DT时代”,随着移动互联网技术持续高速发展,海量数据计算存储、智能数据挖掘、低时延数据传送和可靠网络安全已经成为软硬件技术飞速发展的催化剂,也推动着数据中心从IT时代逐步迈向DT时代，对数据进行汇聚，在体系化融合中产生新的价值已成为未来发展的关键.

理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候，了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息，有助于理解数据。

据说快速发展的 AI 技术已经可以自动根据事件编写出普通人无法分辨的新闻报道，甚至很多机构已经开始用这种方式来创作新闻内容。那么其他领域呢？作为成熟的 AI，总能自己搞定这些任务了吧。

SegmentFault 思否消息，6 月 23 日第四届世界智能大会在天津开幕。在当天的主题峰会上，中国工程院院士高文连线作《开源开放是人工智能发展的基石》主旨演讲。

近日，国际数据公司（IDC）发布《中国人工智能软件及应用（2019下半年）跟踪》报告，对中国机器学习开发平台厂商进行持续跟进研究，并对该市场份额进行排序。九章云极作为一个中立的软件提供商，凭借具有能够适用多架构、多环境、零锁定的DataCanvas数据科学平台位列三甲。

作者|Renu Khandelwal编译|VK来源|Medium 在这篇文章中，我们将了解神经网络的基础知识。 这个博客的先决条件是对机器学习的基本理解，如果你尝试过一些机器学习算法，那就更好了。 首先简单介绍一下人工神经网络，也叫ANN。 很多机器学习算法的灵感来自大自然，而最大的灵感来自我们的大脑，我们如何思考、学习和做决定…

本文对百度NLP入选ACL 2020的论文《Conversational Graph Grounded Policy Learning for Open-Domain Conversation Generation》进行解读，该论文提出用图的形式捕捉对话转移规律作为先验信息，用于辅助开放域多轮对话策略学习，并提出了一个基于CG的策略学习框架。

当你走上工作岗位，尤其是，当你开始从事与机器学习有关的项目时，面对模型那复杂、繁琐、耗时的训练工作，有没有考虑过请一个课代表来分担分担？毕竟都是为了提高学习质量。呐，这个模型的训练过程存在异常，那个模型的结果数据有质量问题，这时候，如果有个「课代表」能及时告知你，是不是感觉轻松了不少。

如果我告诉你训练神经网络不需要计算梯度，只需要前项传播你会怎么样？这就是神经进化的魔力！同时，我要展示的是，所有这一切只用Numpy都可以很容易地做到！学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久前我读了Uber AI的人写的一篇非常有趣的文章，他表明在解决Atari游戏时，简单的遗传算法与最复杂的基于梯度…

目前，很多需要录入银行卡信息才能办理的业务仍然停留在纯手工录入的方式，流程繁琐又耗时，造成业务办理的等待时间长，流程效率低，顾客抱怨增多，运营成本也在不断增大等问题。与手工输入银行卡号相比，手机拍照银行卡识别具备精确度高、识别速度快、抗干扰性强等特点，能够识别市面上几乎所有的银行卡(含凸字银行卡和…