此外,Sun等人[100]探索了深度学习在MOOCs中用于辍学预测的应用,重点关注了深度学习技术的使用趋势,包括特征处理和模型设计。张等人[126]还提供了教育数据领域的概述,涵盖了一系列经典的深度学习模型,例如堆叠自动编码器(SAE)、深度置信网络(DBN)和各种深度神经网络(DNN)。它进一步研究了针对不同类型的教育数据(包括大...
强化学习主要用来学习一种最大化智能体与环境交互获得的长期奖惩值的策略,其常用来处理状态空间和动作空间小的任务,在如今大数据和深度学习快速发展的时代下,针对传统强化学习无法解决高维数据输入的问题,2013年Mnih V等人首次将深度学习中的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)[1][2][3]引入强化学习中,提...
深度技术是具有更广泛目标的技术的一个子集 谷歌和亚马逊等大数据公司的崛起，将人们的注意力转移到了深度科技行业。深度技术是技术领域的一个子集，但与该领域的大多数其他领域不同，深度技术寻求实现更大的目标。深度科技的特点是它渴望解决更大的社会问题和机遇，如气候变化、粮食短缺和替代能源。这意味着风险资本家...
西班牙皇家埃尔卡诺研究所网站在近日的报道中指出,这正是美国波士顿咨询公司最近在题为《你好,明天》的报告中所称的“深度技术”的一部分,“深度技术”正在掀起全球新一波“创新浪潮”。 “深度技术”颠覆现有行业 《你好,明天》报告中指出,“深度技术”指的是一些创新性方法,它们借助植根于科学和先进工程领域的新兴技...
深度合成技术是一把“双刃剑”。一方面，深度合成技术对社会具有正面影响，可以被运用于电影、游戏、广告与教育中，让受众的体验更丰富，让教学更具互动性和趣味性。另一方面，由于其“以假乱真”的特征，深度合成技术不可避免地会带来安全风险，可能侵犯公民权利、危害公共安全。目前，各国已经意识到了深度合成技术对...
正如百度CTO王海峰所说,深度学习具有很强的通用性,呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征,打开了AI走向大规模落地应用的空间,推动AI进入工业大生产阶段。其中,深度学习框架平台和大模型承担了技术基座的角色。 AI领域的技术创新和产业发展,离不开深度学习框架和平台。...
二、深度技术解析：酷哇“独角兽”系列自动驾驶环卫机器人 本次大赛的赛事场地充分还原了公园广场、辅道、人行道及非机动车道等场景的真实面貌，设有全面的能力考核机制，包括：感知识别、避障绕障、沿边清扫、防缠绕、防跌落、灵活过弯、防震性、礼让行人、路口通行等各项能力检测。酷哇在这些场景取得领先的性能表现...
深信服XDR平台基于攻击故事线还原能力,通过端、网、云等遥测数据关联技术,构建完整的高质量场景化故事链,以清晰呈现事件的全过程,提升告警研判及溯源处置的效率。融合IOA/IOC等检测技术,深信服XDR实现攻击路径中网端各节点行为痕迹的自动化关联分析,解决了以往未知威胁难应对、安全事件处置碎片化的难题。总之,基于以AI为...
Deepfake是“Deep Machine Learning（深度机器学习）”与“Fake Photo（假照片）”两个词的合成词，即通过人工智能技术中的深度学习模型将图片或者视频叠加到原始图片或视频上，借助神经网络技术，对大量数据进行学习后，将人的声音、面部表情及身体动作拼接合成为非常逼真的虚假内容。深度伪造最常见的是AI换脸技术，此外...