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2022-12-07 03:28張玉志
關(guān)鍵詞:蒙特卡洛框架架構(gòu)

張玉志

南開大學(xué)軟件學(xué)院,天津 300350

在我國,人工智能與各行業(yè)領(lǐng)域深度融合,技術(shù)創(chuàng)新蓬勃興起,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng),具有很好的發(fā)展基礎(chǔ)和態(tài)勢(shì)。但同時(shí),我國人工智能整體發(fā)展水平與國際先進(jìn)水平相比仍存在一定差距,尤其是在算法、框架和芯片等基礎(chǔ)技術(shù)層面存在“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn),還未形成具有國際影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈。

智能計(jì)算平臺(tái)聚焦人工智能潛在卡脖子問題,兼顧當(dāng)前需求與長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,以統(tǒng)一異構(gòu)計(jì)算編程標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ),以大規(guī)模分布式架構(gòu)為切入點(diǎn),實(shí)現(xiàn)主流深度學(xué)習(xí)框架對(duì)國產(chǎn)加速芯片的支持,實(shí)現(xiàn)眾多計(jì)算節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模集成和高效協(xié)同,為人工智能領(lǐng)域提供多模式的加速能力和計(jì)算支撐。

本期??瘜⒁灾悄苡?jì)算研究中具有創(chuàng)新性和突破性的研究成果為主題,對(duì)相關(guān)基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行交流和探討,同時(shí)探索其在相關(guān)產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

在《基于知識(shí)圖譜技術(shù)的線上教學(xué)資源推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》一文中,羅婕溪等利用知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種融合多種推薦策略的推薦系統(tǒng),并將其應(yīng)用于線上教學(xué)資源系統(tǒng)中,在多學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)點(diǎn)推薦中展現(xiàn)出較好的效果,解決了線上教學(xué)資源種類繁雜、數(shù)量眾多,且缺乏規(guī)范化構(gòu)建和系統(tǒng)化管理的問題。[1]

由隋軼丞等人撰寫的《基于OpenCL 的Tensor-Flow 框架中Element-Wise 算子實(shí)現(xiàn)》一文中,繼續(xù)對(duì)TensorFlow 的OpenCL 版本實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入研究。Element-Wise 算子作為TensorFlow 框架的重要組成部分,使用廣泛,實(shí)現(xiàn)了較多的計(jì)算功能。其封裝和實(shí)現(xiàn)方式與框架中常見的實(shí)現(xiàn)方式存在較大差別,在代碼封裝和結(jié)構(gòu)上相對(duì)復(fù)雜。該文完成了對(duì)OpenCL Element-Wise 算子的實(shí)現(xiàn)和封裝,確保了TensorFlow 整體框架代碼的規(guī)范性和可擴(kuò)展性。[2]

李東聞等撰寫的《NKCorpus:利用海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)構(gòu)建大型高質(zhì)量中文數(shù)據(jù)集》一文提出了一個(gè)流程完善高效的構(gòu)建大型高質(zhì)量中文數(shù)據(jù)集的框架NKCorpus,通過語言提取、文本清洗、數(shù)據(jù)去重等多種方法對(duì)原始海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并采用并行技術(shù)對(duì)處理框架的效率進(jìn)行優(yōu)化。利用該框架,目前已經(jīng)構(gòu)建了約700GB 的高質(zhì)量中文數(shù)據(jù)集,且規(guī)模仍在持續(xù)增加中,將為中文預(yù)訓(xùn)練模型等的訓(xùn)練提供高質(zhì)的數(shù)據(jù)資源。[3]

孫永謙博士等在《KPI 異常檢測(cè)方法評(píng)估》一文中,廣泛調(diào)研近年來國內(nèi)外KPI 異常檢測(cè)的相關(guān)工作,對(duì)各發(fā)展階段的KPI 異常檢測(cè)方法深入研究和分析,并挑選出13 個(gè)代表性方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估,總結(jié)整理了其一般性問題、挑戰(zhàn)和框架,從準(zhǔn)確性、魯棒性和效率三個(gè)方面評(píng)估了以上方法的優(yōu)劣性。本文的研究和分析為將來的研究人員快速、準(zhǔn)確地選擇最適合其場(chǎng)景的KPI 異常檢測(cè)方法提供了依據(jù)。[4]

在《基于蒙特卡洛樹搜索的通用博弈系統(tǒng)的構(gòu)建與優(yōu)化研究》一文中,梁思立等人通過在蒙特卡洛樹搜索算法上增加記憶結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)在線博弈過程中的實(shí)時(shí)信息,用記憶結(jié)構(gòu)中博弈狀態(tài)的相似狀態(tài)來估計(jì)該狀態(tài)的好壞,并基于這一方法構(gòu)建了通用博弈系統(tǒng)。與原始的蒙特卡洛方法相比,本文所構(gòu)建的通用博弈系統(tǒng)在決策水平和效率上都有顯著提升,所提出的方法通過利用博弈的專門信息能夠有效地提升蒙特卡洛樹搜索算法的性能。[5]

由李思毅等撰寫的《微服務(wù)架構(gòu)下的根因定位方法綜述》一文詳細(xì)介紹了微服務(wù)架構(gòu)下構(gòu)建故障傳播圖的方式以及基于圖推理的根因定位技術(shù)。結(jié)合云平臺(tái)上運(yùn)維及高可用的能力建設(shè)經(jīng)驗(yàn),對(duì)現(xiàn)有的根因定位方法進(jìn)行梳理、總結(jié)。基于圖推理的根因定位方法在大型數(shù)據(jù)中心顯著提高了云上系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性,隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入,微服務(wù)架構(gòu)下的根因定位技術(shù)對(duì)大規(guī)模云平臺(tái)的穩(wěn)定性保障將會(huì)起到越來越大的作用。[6]

上述系列文章各自從不同的角度闡釋了智能計(jì)算平臺(tái)在自然語言處理、知識(shí)圖譜等各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)和創(chuàng)新工作,上層應(yīng)用能力的提升將進(jìn)一步推進(jìn)平臺(tái)的不斷創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展。

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