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業(yè)分析、行業(yè)前景等多角度的、由AI驅(qū)動(dòng)完成深度檢索與編寫(xiě)的深度研究報(bào)告工具。使用模式：1.深度模式--適用于中長(zhǎng)度的深度報(bào)告，約5000字左右2.專家模式---適用于長(zhǎng)文深度報(bào)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(diǎn)：1.自動(dòng)
業(yè)分析、行業(yè)前景等多角度的、由AI驅(qū)動(dòng)完成深度檢索與編寫(xiě)的深度研究報(bào)告工具。使用模式：1.深度模式--適用于中長(zhǎng)度的深度報(bào)告，約5000字左右2.專家模式---適用于長(zhǎng)文深度報(bào)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(diǎn)：1.自動(dòng)
鴻之微自主開(kāi)發(fā)的多尺度材料設(shè)計(jì)與仿真平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)材料原子級(jí)建模、高性能科學(xué)仿真計(jì)算、計(jì)算任務(wù)的監(jiān)控和管理、數(shù)據(jù)可視化分析?？蓪⒖茖W(xué)仿真計(jì)算結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)分析，繪制出數(shù)據(jù)可視化圖形，用戶可一鍵切換計(jì)算結(jié)果的數(shù)據(jù)可視化圖形,可自動(dòng)連接超算服務(wù)器和本地計(jì)算機(jī)，界面式提交多種科學(xué)仿真軟件的計(jì)算任務(wù)，并實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理任務(wù)
鴻之微自主開(kāi)發(fā)的多尺度材料設(shè)計(jì)與仿真平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)材料原子級(jí)建模、高性能科學(xué)仿真計(jì)算、計(jì)算任務(wù)的監(jiān)控和管理、數(shù)據(jù)可視化分析?？蓪⒖茖W(xué)仿真計(jì)算結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)分析，繪制出數(shù)據(jù)可視化圖形，用戶可一鍵切換計(jì)算結(jié)果的數(shù)據(jù)可視化圖形,可自動(dòng)連接超算服務(wù)器和本地計(jì)算機(jī)，界面式提交多種科學(xué)仿真軟件的計(jì)算任務(wù)，并實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理任務(wù)
圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從 1950年開(kāi)始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫(xiě)文字識(shí)別， 應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開(kāi)始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程中不
研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)“深度學(xué)習(xí)算力”的研究，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型的進(jìn)步取決于算力的大幅提高，具體來(lái)說(shuō)，計(jì)算能力提高10倍相當(dāng)于三年的算法改進(jìn)，那么深度學(xué)習(xí)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？
階段 圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從 1950年開(kāi)始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫(xiě)文字識(shí)別， 應(yīng)用非常廣泛。始于 數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開(kāi)始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程
來(lái)最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語(yǔ)言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動(dòng)，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和問(wèn)題回答兩個(gè)熱門的任務(wù)已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。當(dāng)前需要處理序列數(shù)據(jù)的核心人物包括：語(yǔ)言建模、序列到序列轉(zhuǎn)換、問(wèn)答等 深度學(xué)習(xí)模型那么多，科學(xué)研究選哪個(gè)？序
圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從 1950年開(kāi)始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫(xiě)文字識(shí)別， 應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開(kāi)始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程中不
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層感知機(jī)只是簡(jiǎn)單的深度網(wǎng)絡(luò)，在它的基礎(chǔ)上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了起來(lái)，成為了最廣為人知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)家族，其特有的卷積層允許許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像的不同空間位置重復(fù)使用參數(shù)。作為一種對(duì)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(xué)習(xí)一些好特征以應(yīng)用層面來(lái)分，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派
研究中的突破。該文以進(jìn)化的方式來(lái)了解深度學(xué)習(xí)的起源，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和未來(lái)的研究做了解讀。Goodfellow 等人（2016）詳細(xì)討論了深度網(wǎng)絡(luò)和生成模型，從機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）基礎(chǔ)知識(shí)、深度架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)出發(fā)，對(duì)近年來(lái)的 DL 研究和應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)。LeCun 等人（2015）從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞
基于AI Agent的多模態(tài)情感分析深度學(xué)習(xí)框架研究 一、引言 情感分析（Sentiment Analysis）是自然語(yǔ)言處理（NLP）與計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）中一項(xiàng)重要任務(wù)。傳統(tǒng)的情感分析主要依賴于文本數(shù)據(jù)，但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，情感往往通過(guò) 語(yǔ)言、語(yǔ)音、表情、姿態(tài) 等多模態(tài)信號(hào)共同傳達(dá)。因此，結(jié)合
RL） 。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的變體包括逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)、階層強(qiáng)化學(xué)習(xí)和部分可觀測(cè)系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。求解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)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(xué)習(xí) 模型可以在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中得到使用，形成 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)需要考慮三方面：一，如何表示狀態(tài)空間和動(dòng)作空間。二，如
換，即將一個(gè)序列轉(zhuǎn)換為另一個(gè)序列。此方法一般機(jī)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(luò)模型，其中編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收輸入序列并學(xué)習(xí)提取重要特征，然后解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用該特征來(lái)產(chǎn)生目標(biāo)輸出。該范式已經(jīng)用于生物學(xué)和能源預(yù)測(cè)，其中在里面發(fā)揮重要作用的是Attention技術(shù)
年來(lái)最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語(yǔ)言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動(dòng)，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和問(wèn)題回答兩個(gè)熱門的任務(wù)已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。當(dāng)前需要處理序列數(shù)據(jù)的核心人物包括：語(yǔ)言建模、序列到序列轉(zhuǎn)換、問(wèn)答等深度學(xué)習(xí)模型那么多，科學(xué)研究選哪個(gè)？序列到序列預(yù)測(cè)任務(wù)的圖示語(yǔ)言建模（Next
大的優(yōu)勢(shì)在于它不只可以對(duì)一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行語(yǔ)義表示。 可以把圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看做將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到符號(hào)表示的圖數(shù)據(jù)上，或者說(shuō)是從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展到了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。應(yīng)用特點(diǎn)：數(shù)據(jù)具有固有的圖形結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能夠在圖結(jié)構(gòu)上學(xué)習(xí)到一些函數(shù)，無(wú)論是某些頂點(diǎn)，還是全局都可以。 對(duì)隨時(shí)間演變的圖結(jié)構(gòu)執(zhí)行
優(yōu)化器（optimizer）領(lǐng)域的論文數(shù)量龐大，但真正帶來(lái)顯著突破的寥寥無(wú)幾。1. 優(yōu)化器研究的現(xiàn)狀“數(shù)百篇論文，SOTA僅改進(jìn)幾次”：優(yōu)化器（如Adam、SGD變體等）是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(shí)驗(yàn)設(shè)置下表現(xiàn)略好，或通過(guò)"微調(diào)超
華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 天才少年招聘 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究 領(lǐng)域方向：算法 職位名稱： 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)專家 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究 算法 多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)專家 挑戰(zhàn)課題方向簡(jiǎn)介 多模態(tài)學(xué)習(xí)已成為當(dāng)今AI領(lǐng)域的重點(diǎn)突破方向，也是將來(lái)我司的AI
華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 博士后招聘 知識(shí)計(jì)算創(chuàng)新研究 知識(shí)計(jì)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(shí)計(jì)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(jiǎn)介 人工智能正從2.0感知智能時(shí)代正在進(jìn)入3.
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 天才少年招聘 下一代媒體網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究 下一代媒體網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究 領(lǐng)域方向：媒體網(wǎng)絡(luò) 職位名稱： 媒體網(wǎng)絡(luò)研究專家 下一代媒體網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究 媒體網(wǎng)絡(luò) 媒體網(wǎng)絡(luò)研究專家 隨著華為云視頻業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)，直播、RTC、視頻會(huì)議、云桌面等業(yè)務(wù)對(duì)體驗(yàn)
城市高質(zhì)量發(fā)展咨詢業(yè)務(wù)：以產(chǎn)業(yè)為中心，以創(chuàng)新為動(dòng)力，以人才為資源 產(chǎn)業(yè)發(fā)展、科創(chuàng)發(fā)展、體制改革營(yíng)商環(huán)境、十五五前期研究及規(guī)劃、人才發(fā)展、區(qū)域發(fā)展、財(cái)政績(jī)效管理等7大業(yè)務(wù)體系：深耕【城市高質(zhì)量發(fā)展】圍繞產(chǎn)城人文融合發(fā)展為客戶提供落地性解決方案 信息安全保障體系+質(zhì)量保障體系 ：
新建研究 進(jìn)入“專題”頁(yè)面，單擊“新建研究”。 圖1 新建研究 參考表1，設(shè)置運(yùn)行信息。 表1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 說(shuō)明 選擇項(xiàng)目 選擇創(chuàng)建好，并帶有數(shù)據(jù)的項(xiàng)目。 研究名稱 可自定義研究名稱。 流程 選擇資產(chǎn)市場(chǎng)中訂閱的Docking Summary流程。 配體分子 選擇上傳的配體小分子文件。
