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業(yè)分析、行業(yè)前景等多角度的、由AI驅(qū)動完成深度檢索與編寫的深度研究報告工具。使用模式：1.深度模式--適用于中長度的深度報告，約5000字左右2.專家模式---適用于長文深度報告，約1-20000字3.行業(yè)研究模式---適用于行業(yè)產(chǎn)業(yè)研究還有更多模式，歡迎探索。產(chǎn)品亮點：1.自動
業(yè)分析、行業(yè)前景等多角度的、由AI驅(qū)動完成深度檢索與編寫的深度研究報告工具。使用模式：1.深度模式--適用于中長度的深度報告，約5000字左右2.專家模式---適用于長文深度報告，約1-20000字3.行業(yè)研究模式---適用于行業(yè)產(chǎn)業(yè)研究還有更多模式，歡迎探索。產(chǎn)品亮點：1.自動
鴻之微自主開發(fā)的多尺度材料設計與仿真平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)材料原子級建模、高性能科學仿真計算、計算任務的監(jiān)控和管理、數(shù)據(jù)可視化分析?？蓪⒖茖W仿真計算結(jié)果進行自動分析，繪制出數(shù)據(jù)可視化圖形，用戶可一鍵切換計算結(jié)果的數(shù)據(jù)可視化圖形,可自動連接超算服務器和本地計算機，界面式提交多種科學仿真軟件的計算任務，并實時監(jiān)控和管理任務
鴻之微自主開發(fā)的多尺度材料設計與仿真平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)材料原子級建模、高性能科學仿真計算、計算任務的監(jiān)控和管理、數(shù)據(jù)可視化分析。可將科學仿真計算結(jié)果進行自動分析，繪制出數(shù)據(jù)可視化圖形，用戶可一鍵切換計算結(jié)果的數(shù)據(jù)可視化圖形,可自動連接超算服務器和本地計算機，界面式提交多種科學仿真軟件的計算任務，并實時監(jiān)控和管理任務
研究人員進行了一項“深度學習算力”的研究，發(fā)現(xiàn)訓練模型的進步取決于算力的大幅提高，具體來說，計算能力提高10倍相當于三年的算法改進，那么深度學習的發(fā)展僅僅是需要研究算法了嗎，研究算法才是程序員的出路嗎？
圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從 1950年開始的，一般是識別字母、數(shù)字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別， 應用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不
階段 圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從 1950年開始的，一般是識別字母、數(shù)字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別， 應用非常廣泛。始于 數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程
來最廣泛的研究領域之一。其中很大一部分是由自然語言處理任務的進展所推動，該領域的重點是讓計算機讀懂人的工作。這個領域的機器翻譯和問題回答兩個熱門的任務已經(jīng)取得了一些進展。當前需要處理序列數(shù)據(jù)的核心人物包括：語言建模、序列到序列轉(zhuǎn)換、問答等 深度學習模型那么多，科學研究選哪個？序
圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從 1950年開始的，一般是識別字母、數(shù)字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別， 應用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 多層感知機只是簡單的深度網(wǎng)絡，在它的基礎上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展了起來，成為了最廣為人知的神經(jīng)網(wǎng)絡家族，其特有的卷積層允許許神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像的不同空間位置重復使用參數(shù)。作為一種對圖像數(shù)據(jù)非常有用的歸納偏差，能夠幫助更加有效地學習一些好特征以應用層面來分，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡派
基于AI Agent的多模態(tài)情感分析深度學習框架研究 一、引言 情感分析（Sentiment Analysis）是自然語言處理（NLP）與計算機視覺（CV）中一項重要任務。傳統(tǒng)的情感分析主要依賴于文本數(shù)據(jù)，但在現(xiàn)實應用中，情感往往通過 語言、語音、表情、姿態(tài) 等多模態(tài)信號共同傳達。因此，結(jié)合
研究中的突破。該文以進化的方式來了解深度學習的起源，并對神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化和未來的研究做了解讀。Goodfellow 等人（2016）詳細討論了深度網(wǎng)絡和生成模型，從機器學習（ML）基礎知識、深度架構(gòu)的優(yōu)缺點出發(fā)，對近年來的 DL 研究和應用進行了總結(jié)。LeCun 等人（2015）從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和遞
RL） 。強化學習的變體包括逆向強化學習、階層強化學習和部分可觀測系統(tǒng)的強化學習。求解強化學習問題所使用的算法可分為策略搜索算法和值函數(shù)（value function）算法兩類。深度學習 模型可以在強化學習中得到使用，形成 深度強化學習 。強化學習模型設計需要考慮三方面：一，如何表示狀態(tài)空間和動作空間。二，如
換，即將一個序列轉(zhuǎn)換為另一個序列。此方法一般機器翻譯常用，通常依賴于具有編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡接收輸入序列并學習提取重要特征，然后解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡使用該特征來產(chǎn)生目標輸出。該范式已經(jīng)用于生物學和能源預測，其中在里面發(fā)揮重要作用的是Attention技術
年來最廣泛的研究領域之一。其中很大一部分是由自然語言處理任務的進展所推動，該領域的重點是讓計算機讀懂人的工作。這個領域的機器翻譯和問題回答兩個熱門的任務已經(jīng)取得了一些進展。當前需要處理序列數(shù)據(jù)的核心人物包括：語言建模、序列到序列轉(zhuǎn)換、問答等深度學習模型那么多，科學研究選哪個？序列到序列預測任務的圖示語言建模（Next
大的優(yōu)勢在于它不只可以對一個節(jié)點進行語義表示。 可以把圖神經(jīng)網(wǎng)絡看做將深度學習技術應用到符號表示的圖數(shù)據(jù)上，或者說是從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴展到了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。應用特點：數(shù)據(jù)具有固有的圖形結(jié)構(gòu)特點，能夠在圖結(jié)構(gòu)上學習到一些函數(shù)，無論是某些頂點，還是全局都可以。 對隨時間演變的圖結(jié)構(gòu)執(zhí)行
優(yōu)化器（optimizer）領域的論文數(shù)量龐大，但真正帶來顯著突破的寥寥無幾。1. 優(yōu)化器研究的現(xiàn)狀“數(shù)百篇論文，SOTA僅改進幾次”：優(yōu)化器（如Adam、SGD變體等）是深度學習訓練的核心組件，每年有大量論文提出"新"優(yōu)化器，但絕大多數(shù)僅在特定實驗設置下表現(xiàn)略好，或通過"微調(diào)超
華為云 | +智能，見未來 天才少年招聘 多模態(tài)機器學習及其應用研究 多模態(tài)機器學習及其應用研究 領域方向：算法 職位名稱： 多模態(tài)機器學習專家 多模態(tài)機器學習及其應用研究 算法 多模態(tài)機器學習專家 挑戰(zhàn)課題方向簡介 多模態(tài)學習已成為當今AI領域的重點突破方向，也是將來我司的AI
華為云 | +智能，見未來 博士后招聘 知識計算創(chuàng)新研究 知識計算創(chuàng)新研究 華為深圳博士后工作站,華為西安博士后工作站,華為杭州博士后工作站 知識計算創(chuàng)新研究 華為深圳博士后工作站,華為西安博士后工作站,華為杭州博士后工作站 研究課題簡介 人工智能正從2.0感知智能時代正在進入3.
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 天才少年招聘 下一代媒體網(wǎng)絡創(chuàng)新研究 下一代媒體網(wǎng)絡創(chuàng)新研究 領域方向：媒體網(wǎng)絡 職位名稱： 媒體網(wǎng)絡研究專家 下一代媒體網(wǎng)絡創(chuàng)新研究 媒體網(wǎng)絡 媒體網(wǎng)絡研究專家 隨著華為云視頻業(yè)務的快速增長，直播、RTC、視頻會議、云桌面等業(yè)務對體驗
華為云 | +智能，見未來 博士后招聘 AI數(shù)據(jù)智能研究 AI數(shù)據(jù)智能研究 華為深圳博士后工作站,華為杭州博士后工作站,華為西安博士后工作站 AI數(shù)據(jù)智能研究 華為深圳博士后工作站,華為杭州博士后工作站,華為西安博士后工作站 研究課題簡介 當前是海量數(shù)據(jù)時代，各個企業(yè)每天都在產(chǎn)生大
新建研究 進入“專題”頁面，單擊“新建研究”。 圖1 新建研究 參考表1，設置運行信息。 表1 參數(shù)說明 參數(shù) 說明 選擇項目 選擇創(chuàng)建好，并帶有數(shù)據(jù)的項目。 研究名稱 可自定義研究名稱。 流程 選擇資產(chǎn)市場中訂閱的Docking Summary流程。 配體分子 選擇上傳的配體小分子文件。
