來源：巴位元；作者：灑脫喜 多人都聽說過深度學習、機器學習以及人工智慧（AI）的的概念，那它們到底是什麼關係呢？ 簡單來講，機器學習是指用（深度學習）演算法解析資料，然後不斷地學習，並對某些目標做出判斷

Winter is coming！ 看過冰與火的你應該很熟悉這句，有興趣的可以去好好觀賞一番。但是今天我和大家說的是目標跟蹤的內容，如果在這部美劇使用了目標跟蹤的技術，又是另一個結局。言歸正傳，我

從“價值、必要、討論和工具”這四個角度，把一些容易踩的坑提示給你，助你順利完成研究論文撰寫。 挫折 我的一個三年級研究生，最近比較焦慮。 焦慮的原因，是預答辯的效果

通過前面對資料對簡單的分析，清洗，到目前為止我對資料分析這個職位有了一個大概的瞭解，但是對資料的認知還不足以回答題目的問題，接下來是對資料進行進一步的挖掘 1 我比較俗，有沒有前途先看錢 1.1 工資分

過去幾年發表於各大 AI 頂會論文提出的 400 多種演算法中，公開演算法程式碼的僅佔 6%，其中三分之一的論文作者分享了測試資料，約 54% 的分享包含“虛擬碼”。這是今年 AAAI 會議上一個嚴

北京，2018年10月15日——全球領先的全渠道客戶體驗和聯絡中心解決方案提供商Genesys?(www.genesys.com/cn) 因其卓越的PureCloud?平臺在Forrester本月釋出的《Forres

一年前，機器之心釋出了加拿大阿爾伯塔大學計算機系博士 Yuxi Li 的深度強化學習綜述論文，該論文概述了在深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）方面喜人的進展。而這本剛

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機器學習-Music Generation Music generation是微軟實踐空間站釋出的專案之一，這些專案是從微軟多個前沿科技中抽出一小部分所孵化出來的專案，我猜測Music generatio

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