https://mp.weixin.qq.com/s/rMQ2IzqgUJ9Udo1-hKXPLwBy超神经在本周发布内容里，超神经进行了哪些报道？是否给你带来了别样的触动？我们将做一个简单的盘点，通过对本周的信息回顾，在超神经的努力下，你对人工智能有了新的认识与思考吗？不论你从何时开始关注我们，我们都希望超神经的文字，让每个人感受到科技和人文的力量，读懂人工智能。超神经致力于链接人工智能新场景，
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2020-09-18 12:13:26
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https://mp.weixin.qq.com/s/_m0naPXtms4oW3X_qPx3hABy超神经场景描述：要问什么水果和夏天最搭，答案一定是西瓜。作为西瓜生产与消费大国，中国在2018年以全世界20%的人口消耗掉全世界70%的西瓜，人均100斤。如何挑选最甜的瓜，也成了「吃瓜群众」十分关心的问题。一位浙江大学的博士，用机器学习的方法判断西瓜的成熟度，十分接地气。关键词：西瓜声学特征检测
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2020-09-18 12:12:45
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https://mp.weixin.qq.com/s/oLbBpl55eCFyegOrjaKDGQBy超神经场景描述：2019游泳世锦赛期间，澳大利亚泳协和孙杨的几次风波，让全球的目光都瞄准了兴奋剂。兴奋剂为何屡禁不止？兴奋剂的传统检测办法，又有怎样的弊端和问题？运动机构正在将机器学习引入检测过程。关键词：机器学习数据分析兴奋剂检测本届游泳世锦赛上，中国国家队选手孙杨一举夺下男子400米自由泳冠军
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2020-09-18 12:11:43
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直播回顾|第四范式姚权铭：搜索协同过滤中的交互函数 第四范式天枢 2020-02-19 17:50:17 分类专栏： 个性化推荐 文章标签： 机器学习 神经网络 深度学习 数据挖掘 版权 导读：怎样刻画用户嵌入向量(user embedding)和物品嵌入向量(item embedding)之间的交 ...
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2020-09-18 03:14:22
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主 题 ：INTO100沙龙时间 ：2015年11月21日下午地点 ：梦想加联合办公空间分享人：卫向军（毕业于北京邮电大学，现任微博平台架构师，先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作，专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。） 架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我 ...
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2020-09-18 03:11:02
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现在银行产品同众化现象普遍存在，客户选择产品和服务的途径越来越多，客户对产品的忠诚度越来越低，所以客户流失已经成为银行业最关注的问题之一。而获得新客的成本远高于维护老客户成本。因此，从海量客户交易数据中挖掘出对流失有影响的信息，建立高效的客户流失预警体系，提前做好营销挽留，降低流失风险尤为重要。这里提到了数据挖掘，那什么是数据挖掘呢？其实就是从大量的数据中去发现有用的信息，根据这些信息来辅助决策。
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2020-09-18 02:45:12
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本文源码：GitHub·点这里||GitEE·点这里一、大数据简介1、基础概念大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。2、特点分析大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Varie
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2020-09-18 02:32:24
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Intro SVD分解是 singular value decomposition的缩写，也就是奇异值分解，它是spectral decomposition谱分解的推广（谱分解适用于方阵）。在机器学习中，这是一种非常有用的降维手段，另外它还可以构建主题词模型，可谓是功能丰富啊。本文通过一个简单的例子 ...
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2020-09-18 02:24:28
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算法、算力与数据是构成人工智能的三个基本要素。随着人工智能技术在算法与算力层面达到阶段性基本成熟，人工智能行业掀起一轮落地应用的热潮。从技术层面分析，本轮人工智能落地热潮主要集中于计算机视觉领域和语音交互领域，较为依赖机器学习领域中的深度学习方式。?目前，主流的深度学习方式以有监督学习模式为主。在该模式下，算法训练需要依靠标注数据对学习结果进行反馈，对于数据有着强依赖性需求，这也带动了AI基础数据
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2020-09-18 02:22:02
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https://mp.weixin.qq.com/s/ZHfxQLzR5dinDEflz8NiXQBy超神经场景描述：选礼物是千古大难题之一，母亲节来临之际，借助机器学习、大数据分析、图像增强等AI技术，可以帮你为母亲送上一份走心的礼物。关键词：母亲节机器学习大数据图像增强神经网络母亲节了，你为母亲大人选好礼物了吗？要让礼物达到美观、实用兼具且能讨母上大人喜欢，这实在是一个令人纠结的难题，对于平时
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2020-09-18 01:42:10
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