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摘要：云計(jì)算數(shù)據(jù)中心一般機(jī)柜規(guī)模在臺(tái)以上，因此在光纖布線設(shè)計(jì)上需要采用級(jí)運(yùn)營(yíng)商級(jí)的光纖管理。康普可為您的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心光纖提供全面的解決方案，幫助您應(yīng)對(duì)未來(lái)的光纖管理挑戰(zhàn)?！ 〉谌绞袌?chǎng)研究機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在大多數(shù)的數(shù)據(jù)中心里，光纖和銅纜的使用率為五五開(kāi)，而在有些數(shù)據(jù)中心里，光纖的使用率可能會(huì)達(dá)到70%甚至更高。面對(duì)數(shù)據(jù)中心里數(shù)量龐大、高密度的光纖，數(shù)據(jù)中心管理員需要應(yīng)對(duì)以下不同的挑戰(zhàn)，這些挑...
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摘要：通用性一種新的基于數(shù)據(jù)類(lèi)型的深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)方法，使該工具可以跨許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域使用?？衫斫庑陨疃葘W(xué)習(xí)模型內(nèi)部通常被認(rèn)為是黑匣子，但是該庫(kù)提供標(biāo)準(zhǔn)的可視化來(lái)理解它們的性能并比較它們的預(yù)測(cè)。 昨日，Uber官網(wǎng)重磅宣布新開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架Ludwig，不需要懂編程知識(shí)，讓專(zhuān)家能用的更順手，讓非專(zhuān)業(yè)人士也可以玩轉(zhuǎn)人工智能，堪稱(chēng)史上最簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)框架！Ludwig是一個(gè)建立在TensorFlow...
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摘要：的這項(xiàng)研究，總共生成了篇深度學(xué)習(xí)論文的和代碼，還創(chuàng)建了一個(gè)網(wǎng)站，供同行們眾包編輯這些代碼。來(lái)自印度研究院。目前是印度研究院的實(shí)習(xí)生。 深度學(xué)習(xí)的論文越來(lái)越多了~多到什么程度？Google scholar的數(shù)據(jù)顯示，2016年以來(lái)，人工智能領(lǐng)域新增的論文已經(jīng)超過(guò)3.5萬(wàn)篇。arXiv上，AI相關(guān)的論文每天都不下百篇。剛剛結(jié)束不久的計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)議ICCV上，發(fā)表了621篇論文；2018年的ICL...
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摘要：相反深度學(xué)習(xí)的對(duì)抗樣本是由于模型的線性特征。所以通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練能夠提高深度學(xué)習(xí)的對(duì)于對(duì)抗樣本的抗干擾能力。此外，指出，人類(lèi)并不會(huì)像現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)算法那樣被對(duì)抗樣本所影響。 2006 年，Geoffrey Hinton 提出了深度學(xué)習(xí)。受益于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和大規(guī)模計(jì)算能力的提升，深度學(xué)習(xí)已然成為最活躍的計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域之一。深度學(xué)習(xí)的多層非線性結(jié)構(gòu)使其具備強(qiáng)大的特征表達(dá)能力和對(duì)復(fù)雜任務(wù)的建模能力。最近...
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摘要：作為一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目已經(jīng)獲得許可，這意味著的發(fā)展將會(huì)更加規(guī)范有序。項(xiàng)目成為這場(chǎng)爭(zhēng)論的核心。觀察者認(rèn)為基金會(huì)對(duì)它造成了威脅，由于的目前還沒(méi)有獲得任何大財(cái)團(tuán)的支持，甚至有人推測(cè)最終將放棄轉(zhuǎn)投。因此與開(kāi)源競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，現(xiàn)階段無(wú)疑是項(xiàng)目中的贏家。 企業(yè)PaaS供應(yīng)商Cloud Foundry 2月下旬已經(jīng)正式從Pivotal分離出來(lái)，Cloud Foundry將通過(guò)Cloud Foundry基金會(huì)繼續(xù)發(fā)...
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