ML确保模型训练和推理的端到端隐衷 经常使用Concrete
经常使用ConcreteML确保模型训练和推理的端到端隐衷译文精选作者，布加迪2024，09，1918，49，54本文引见了经常使用齐全同态加密，FHE，为scikit，learn联结训练模型和加密推理确保端到端隐衷，在云计算和基于机器学习......
如何优化PyTorch以放慢模型训练速度
如何优化PyTorch以放慢模型训练速度，译文作者，布加迪2024，07，2508，25，35本文将分享几个最新的性能调优技巧，以减速跨畛域的机器学习模型的训练，这些技巧对任何想要经常使用PyTorch成功初级性能调优的人都大有协助，PyT......
艺术设计中的人工智能
Adobe和Celsys等软件公司近年来不时在他们的数字设计软件中参与人工智能配置，宿愿经过消弭惨重的便捷上班来放慢设计流程，并给艺术家更多的期间启动创意实验，从协助更快找到特定视频帧的机器学习工具，到仅用一个按钮就能在整个线条艺术作品中着......
人工智能助力新资料研发
目前，国外已有人工智能助力新资料研发的案例报道，英国利物浦大学的科研人员研发了一款机器人，在8天内自主设计化学反响路途，成功了688个试验，找到一种高效催化剂来提高聚合物光催化性能，这项试验若由人工成功将破费数月期间，不久前，日本大阪大学一......
年的人工智能现状 2021 言语模型 医疗保健
人工智能正在人类优惠和市场投资的两个关键畛域裁减——肥壮和言语，2021年AI现状，报告的作者NathanBenaich和IanHogarth讨论了这些畛域的AI运行和钻研，去年，Benaich和Hogarth证实动物学正在教训人工智能时代......
新的人工默认工具曾经促进了四种新资料的发现
利物浦大学的钻研人员发明了一种协作性的人工默认工具，它缩小了发现新资料所需的期间和精神，在，人造，通信，杂志上报道，这种新工具曾经发现了四种新资料，包含新的传导锂的固态资料系列，这种固体电解质将是开发固态电池的关键，为电动汽车提供更长的续航......
深度学习的局限性和未来
按，本文来自Keras作者FrançoisChollet，同时也是依据他撰写的，DeepingLearningwithPython，一书第9章第2节改编的作者注，这篇文章的受众是曾经有深度学习阅历的人，例如读过本书第1章至第8章的人，咱们假......
从浅层模型到深度模型 概览机器学习优化算法
论文链接，https，arxiv.org，abs，1706.10207摘要，本篇论文旨在引见关于将最优化方法运行于机器学习的关键模型、算法、以及一些放开性疑问，这篇论文是写给有必定常识储藏的读者，尤其是那些相熟基础优化算法但是不了解机器学习......