边缘数据中心和5G的融合彻底改变数据传输和物联网伴随着数字化时代的飞速发展，边缘数据中心和5G技术的联袂崛起，正深刻塑造着人们对数据的创造、传输和处理方式，据Gartner公司的预测，到2025年，企业数据的三分之二将在边缘计算设施中涌现，而非传统的集中式数据中心，这一趋势的崛起，标志着信息处理正朝...

  人工智能芯片与人工智能框架代表企业作为算力算法的关键基础，人工智能芯片、人工智能框架的性能决定着人工智能产业的发展，随着人工智能成为大国竞争的新焦点，与美国相比，我国目前人工智能的短板就是关键根技术的缺失，十四五，时期人工智能规划需要关注的重点就是如何通过明确我国人工智能技术发展路线，发挥我国制度优...

  使用ConcreteML确保模型训练和推理的端到端隐私译文精选作者，布加迪2024，09，1918，49，54本文介绍了使用完全同态加密，FHE，为scikit，learn联合训练模型和加密推理确保端到端隐私，在云计算和基于机器学习的服务唾手可得的时代，隐私是一大挑战，将端到端隐私添加到协作式机器学...

  TensorFlow的主要功能是通过张量来传递其基本数据结构类似于NumPy中的多维数组，而图表则表示数据计算，它是一个符号库，这意味着定义图形和张量将仅创建一个模型，而获取张量的具体值和操作将在会话，session，中执行，会话，session，一种在图中执行建模操作的机制，会话关闭时，张量的任何...

  .com原创稿件，20多年来，每年春天来临时，数以万计的供应商和用户便从世界各地蜂拥至德国汉诺威市，齐聚***IT与数字化盛会——德国消费电子及通信展，CeBIT，今年，声名日隆的CEBIT2018全新升级，展会改至6月11日，15日举行，以数字经济、数字技术、数字对话和数字校园四大版块形式，展示数...

  本文介绍了如何利用HuggingFace预训练语言模型对推文隐藏的情绪进行分类，HuggingFace上有各种基于Transformer的语言模型，专门用于处理语言理解和语言生成任务，包括但不限于，文本分类任务的一个特殊又很常见的案例是情绪分析，其目的是识别给定文本的情绪，最简单，的一类情绪分析语言...

  前言1950年，图灵发表了具有里程碑意义的论文，计算机器与智能，ComputingMachineryandIntelligence，，提出了一个关于机器人的著名判断原则——图灵测试，也被称为图灵判断，它指出如果第三者无法辨别人类与AI机器反应的差别，则可以论断该机器具备人工智能，2008年，漫威，钢...

  GPU作为一种协处理器，传统用途主要是处理图像类并行计算任务；计算机系统面对的计算任务有着复杂而不同的性能要求，当CPU无法满足特定处理任务时，则需要一个针对性的协处理器辅助计算，GPU就是针对图像计算高并行度，高吞吐量，容忍高延迟而定制的并行处理器，本文选自，从软件算法生态看GPU发展与局限，，重...

  ​基线预警数据库运维监控中的重要手段之一，通过基线发现系统中某些指标存在的不合理波动，进而提前预警，是一种数据库运维监控中最为常用的手段，也是目前大多数企业正在使用的主要监控方案，虽然大家都用基线预警，不过大家关注的基线指标与阈值都存在较大的差异，因为虽然大家使用的数据库的种类相同，但是大家的系统都...

  近日，加州大学圣克鲁兹分校，UCSC，斯图尔特实验室博士后PabloCordero在其个人博客上发表了首篇文章，WHENNOTTOUSEDEEPLEARNING，，探讨了深度学习的当前现状和先入之见，并分析了其局限性，我知道博客标题中使用否定词很奇怪，但是前几天有一波讨论正好相应于我正在思考的一些问...

  OpenStack很早的版本就支持多Region，所谓多Region，就是多个区域，每个区域一套OpenStack，共享Keystone和Horizon，用户登录Dashboard，可以多个Region切换，Horizon项目做的还是很不错的，当检测到Keystone的Endpoint有多个Regi...

  负载均衡，LoadBalancing，是一种计算机网络技术，用于将网络流量或请求分发到多个服务器上，以优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间，并避免任何单一点过载，负载均衡的目的是确保我们的Web应用的高可用性和可靠性，同时提高用户体验，...。...

  VMware和OpenStack经常被描述为相互竞争的两种私有云技术，虽然这两种技术其实可以互补，但一些组织却选择从VMware迁移到OpenStack的私有云上，Letslookathoworganizationscanusethetwotechnologiestogether，eitherint...

  在本节中，我们探索，无状态，LSTM的一种变体，该变体学习字母表的随机子序列，并努力构建可以给定任意字母或子序列的模型并预测字母表中的下一个字母，首先，我们正在改变问题的框架，为简化起见，我们将定义最大输入序列长度并将其设置为5之类的小值，以加快训练速度，这定义了将要训练的字母子序列的最大长度，在扩...

  Transformer模型在自然语言处理，NLP，领域已然成为一个新范式，如今越来越多的研究在尝试将Transformer模型强大的建模能力应用到计算机视觉，CV，领域，那么未来，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域，今后的研究思路又有哪些，微软亚洲研究院多媒体搜索与挖...