当我们在翻译软件上输入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self－attention mechanism”

一、前言二、最简单的格式化三、测试1:手动格式化数字四、测试2:混合格式化字符串和数字五、sprintf 的实现机制六、总结一、前言在嵌入式项目开发中,字符串格式化是很常见的操作,我们一般都会使用 C 库中的 sprintf 系列函数来完成格式化

随着中国与世界交流的日益频繁，中国国际地位的提高，无论是哪里的国际会议，皆离不开中文，也少不了来自中国的同传，可以说同声传译在国内和国际都占有巨大的市场。同声传译作为翻译行业中一种兼具学术性与专业性的

人工智能公司追一科技宣布获得来自中国互联网投资基金（以下简称中网投）、中移创新产业基金的数亿元人民币战略投资，五源资本、高榕资本等继续追加投资，泰合资本担任独家财务顾问。

陈侯立身何坦荡,虬须虎眉仍大颡。前言Hey,大家好,我是码农星期八!上次怎么大概说了一下or,!=,in/not in between,like,limit,order by,group by。但是还没完,咱们接着往下说!查询我们的数据是这样的

为实时目标检测应用程序选择正确的推理框架变得非常具有挑战性,尤其是当模型应该在低功耗设备上运行时。在本文中,你将了解如何根据你的需要选择最佳的推理检测器,并发现它可以给你带来巨大的性能提升。通常,当我们将模型部署到CPU或移动设备上时,往往只关注于轻量级的模型体系结构,而忽略了对快速推理机的研究

牛年开工伊始，北京云迹科技有限公司传来喜讯。2021年3月1日，云迹科技正式宣布：中国人工智能专家林小俊博士加盟云迹，出任首席技术官CTO兼核心合伙人、向云迹科技CEO支涛直接汇报。林小俊博士将全面负责云迹科技整体技术架构设计和平台系统研发规划，强化云迹AI端产品和数据系统的研发与升级

前言:目标检测的预测框经过了滑动窗口、selective search、RPN、anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文

作者: Unmesh Joshi译者: java达人在连接上发送多个请求而不等待前一个请求的响应,从而减少延迟。问题如果请求需要等待对前一个请求的响应,使用单一套接字通道在集群服务器之间通信可能会导致性能问题

2021年6月6日－11日，自然语言处理（NLP）领域的顶级会议NAACL在线上举办。深兰科技DeepBlueAI团队参加了Multi－Hop Inference Explanation Regene

文/陈根开发人工智能的语言模型,一直是人工智能的重要细分领域。人工智能语言模型应用包括搜索引擎、文字生成、个性化的对话工具以及软件生成等。2020年5月,OpenAI的一组研究人员发布了具有里程碑意义的AI模型GPT-3

过去我们聊到翻译，眼前更多浮现的是书桌前埋头辞典的译员身影。但随着机器翻译技术的迅速发展与落地，机器翻译技术逐渐介入翻译团队的工作中，传统的人工翻译逐渐与人工智能结合在一起，成为一种语言服务的新动态——机器翻译＋译后编辑的发展势头日益高涨

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果

在人工智能创业大潮下，谁才是AI创业者的摇篮？对此，小编盘点了一份关于人工智能领域的创业校友集，汇集国外四大高校（CMU、MIT、Stanford、UC Berkeley）与国内四大高校（清华、北大、交大、浙大）。

当前，人工智能的产业化发展处于井喷阶段，言必称AI已成为一种社会现象。这其中，以人脸识别为代表的计算机视觉的发展备受关注。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

如今，服装市场面临的最大挑战之一，对很多不熟悉该行业的朋友而言似乎根本不像是挑战——这就是可供选择的商品数量过大。此种状况意味着客户对特定品牌及零售商缺乏忠诚度，亦可能令客户提不起购物的兴致。

当地时间6月25日，奥兰多市与奥兰多警察局发布声明称，已于上周停止使用亚马逊深度学习人脸识别技术——Rekognition，从去年12月份开始为期6个月的合同已经到期，目前不再续约。

近年来人工智能技术发展迅速，VR产品也快速普及，被广泛应用在医疗、教育、娱乐等领域，市场前景无限。

从本月开始，万豪国际携手阿里巴巴旗下综合性旅游出行服务平台飞猪，将为自助办理入住服务引入人脸识别技术，开启“刷脸”入住时代。该服务旨在为热衷新科技的中国消费者提供更多选择，并进一步提升其旅行体验。

目前，人工智能赋能医疗领域的场景主要表现在：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块，其中，医学影像无疑是当前最热门和有所突破的应用场景。