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没有白费PDF仍然是一个最受欢迎的格式文件交换，因为它符合人体工程学和易于使用 PDF格式已经成为一个多才多艺的文件的交换。 你可以写科学工作，即使在记事本，但是你仍然可以要求将它翻译成格式PDF. 为什么？ 第一，PDF-Ki开放的，几乎无处不在，他们往往不需要额外的软件。 与此相反的相同的词的文件的PDF几乎不能伤害，及其开放似乎难以理解错的奇怪的人物。 然而，如果PDF观众仍然是明确的(和在窗户，并在Mac有可能使建造的工具)，这里有编辑和创造这些文...
的未来科学数据 过去几年来，技术已经集一定数量的企业，已经形成了一个新的职业，成为非常受欢迎的，在该市场。 这些领域之一是科学数据：专业人员在这个区域现在是热的，并不奇怪，因为他们每天解决问题，以提高的业务，结果，增加其利润。 这些杂工总是需要的。 但究竟是什么做的专家在数据和科什么样的技能，他们应该有吗？ 什么是数据的科学 有必要注意，根据数据的科学的公司通常是指不同的东西。 例如，在一个组织的专家开发新的学习机的算法，需要一个良好的知识的数学方法。 ...
在隔离区，许多人已经开始学习新的技能。 大多数离线的企业都不可能生存的流行病，并没有什么令人惊讶的事实，人们有兴趣成为编程、学习机、和其他职业，在最需要在未来几年，但也意味着工作在线从世界上任何地方。 例如，空缺数目的职业数据的科学家在3年内增长超过4次！ 现在这样的专家是最需要劳动力市场，因为他们的工作在各个领域。 什么是数据的科学家 这个行业涵盖了许多领域。 看看智能手机上认识你的脸和rasplachivatsya为一个分裂的第二次吗？ 在这里工作过...
神经网络已经达到这样的水平，可以击败国际象棋或者去玩家。 使用机械学习的科学教的神经网络，创建一个逼真的模拟，然后一个真正的玩家试图为战斗力量的算法计算机。 然而，虽然没有人想到要使用神经网络活动的运动，如打乒乓球。 和我们谈论的不是某种计算机模拟和真正的游戏有一个真正的竞争者。 程序员自日本的管理以及训练网络，这是在实时学会了如何确定以下时打乒乓球。 但有一件事，如果一个神经网络仅仅是跟踪的运动轨迹球—；它是什么惊人的。 最有趣的事情是这里...
在这种流行病的冠状病毒的社会疏远已被证明是非常有效的措施对于减缓该疾病传播。 但在那个时候，当数以百万计的住家，共同努力来打败危险的感染，很多雇员在食品、采矿、制药等行业仍然必须去工作的每一天。 取决于他们要你明天快递来的产品，或最近的药店始终是开放的情况下，你突然感到一阵. 如何确保安全，在这些情况？ 此外，戴面具有另一种方式，这将有助于监测遵守情况之间的距离的人。 没有人工智慧，没有发生过。 的控制之间的距离的人在工作场所，已经开发了一种工具，以监控...
在过去的几个星期的受欢迎的在线课程和营部门的在线学习作为一个整体增长了近4倍。 为什么？ 第一，现在很多被隔离，为了不失去你的头在无所事事，试图占据自己与一些有用的东西(并正确地如此)。 此外，人们下岗了，并且那些已经成功再次来收集我的思想，意识到你已经找工作，可以做到的远程。 想到的职业的一个网页开发人员在Python：它是总是需求并不那么难以了解如一些其他语言。 Python编程语言 为什么我们谈论Python? 因为这是比较简单易学，这是一个很好的...
很难相信，但我认为不久，世界将不再是一样的。 我们看到在科幻电影，并认为这是纯粹的小说—开始进入我们的生活。 例如，最近，在科学期刊性质发表了一个了不起的条，根据这一人类已接近读取彼此的思想。 虽然该设备尚未准备好于日常使用，一切都顺利的事实，很快它将不再是小说。 虽然它可能似乎是会员国被极大地夸大了，实际上它不是。 这是什么设备以及它是如何工作的？ 让我们处理。 什么你需要做的是看一个人的想法？ 因此，为开始我们需要摄像头颅内脑电图. 这...
神经网络可以考虑的一个趋势在今后几年，如果不是更多。 什么是机械学习? 总之，它是一个工具，允许您的程序系统自动学习和改进与新的经验。 一个重要方面的机学习是一种现象的大的数据，或数据。 数据的数量呈指数增长。 例如，生物今天有1台的数据对基因组，这等于10个字节至18摄氏度。 应用学习机 其机学习应用于日常生活？ 一个基本的例—；当你去到一个社会网络，并有一个嵌有帐户的人，你知道。 网站如何得知你是真的很熟悉一个特定的人，即使你从没去过他的...
学习教的神经网络的远比你想象的更简单 的主要趋势，过去几年当然可以被称为神经网络、学习机和一切与他们联系。 并且有严重的原因，因为近年来的神经网络的惊喜他们的技能。 此外，神经网络可能只有一个其选民并"恢复"的肖像陀思妥耶夫斯基和玛丽莲*梦露，她仍然是能够显示，20时，30至50年了！ 当然，所有这并不是一个神经网络—；在世界各地有许多类似的项目，其中涉及专家们在数据的科学。 怎么神经网络 这一切都始于一个尝试的科学家带来的的原则的操作计算机的...
的机器人可以画，但他们将能够理解是什么吸引人? 的人工智能的和什么是意味着这一短语已经变得越来越常见，在我们的世界。 许多人认为这是一个故事的拍摄到你的手机或者其它问题的一个全球性的和不那么全球规模。 事实上，这个概念是非常有条件的，则可以争辩的事实，这种现象的存在。 然而，有时开发商提供的东西，再次使人猜测关于这一主题。 有时它甚至不是一个单独的产品，因为一些缝在一个单独的决定。 但是它们需要什么？ 什么是人工智能吗？ 的人工智能是激动人心的科幻小说即...
的现代意义上的—；它不是东西，许多人认为 的术语""通常是指神经网络的基于技术的深入机学习。 此外，技术的神经网络的学习以及建立和取得成果。 然而，不是所有科学家认为人工智能应该发展这种方式。 有人甚至认为，这种系统的"不信任"，并且没有良好的发展不会的结果。 为什么是机械学习—；它是对人类发展 大的工作发布在网页上的报纸，纽约大学教授、专家在该领域的认知科学(科学知识)加里*马库斯告诉会产生什么后果的广泛使用的神经网络的基础上，深刻...
AI现在学会了一个共同创作的歌曲 在我们有一个音乐团体的游艇。 这是可能的，你甚至从来没有听说过的，虽然他们发挥已经自2002年以来，已经记录了许多歌曲。 在一般情况下，这个团队的音乐家总是接近他的工作是很有创意。 例如，一旦他们出售的专辑而不复盖。 但她仍然可以获得…；通过传真到最近的邮局。 然而，对于这样的游艇几乎不会有出现在我们的出版物。 但最近公布的一组专辑叫链扣使得注意力吸引到自己。 毕竟，该共同作者的音乐家在这里做人工智能。 为什么...
"一个惨痛的教训"，科学家说，70年来在该领域的研究AI已经花费了几乎徒劳的
的最大教训可以从70年的研究大赦国际，是在使用共同的方法计算最终证明是最有效和大幅。 最终会导致这是摩尔的法律。 或者说，他概括持续的、指数的减少计算机处理器。 这种"痛苦的教训，"说理查德*萨顿，加拿大的计算机科学家。 下文中的第一人。 为什么人工智能的研究人员被难住了，为70年来的？ 的大多数人工智能研究进行了为如果计算剂的是恒定的(在这种情况下，利用人类知识将是唯一的方法来改善性能)。 但是之后，一些超过必要的一个典型的研究项目将不可避免地变得更加...
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