天工一刻 | 一文看懂向量数据库

再加上“万物皆可Embedding”的基础上,一段音频、一张图片、一段视频都能够用向量表达,使得向量数据库天生自带多模态基因,以图搜图等一众多模态应用不在话下。更大的数据容量、更快的检索与分析、更强的跨模态能力、更极端的高并发需求……种种能力加持之下,让向量数据库在人工智能时代——尤其是大模型时代——...

凭什么是王小川? | 界面 · 财经号

第二个,基于这种深度学习,神经网络的东西,在大数据分析里面可以再开一些,利用我们的数据能力和技术能力,再去做新的事情。所以我觉得拟人是一个核心的问题。我讲一下我对未来的判断,一共有几个方向。一个是深度的连接,互联网的连接能力还会加强,我们现在连接到IOT。第二件事情,就是大的开放。开放封闭都不是坏词...

一文看懂:选择不同的市场风格,如何影响基金收益?

接着看，挖掘基带你好好捋一捋~1、市场风格到底是什么？如何形成的？市场风格其实就是资金的偏好。风格就是不同行业或公司拥有的一组共同属性，比如最近几年兴起的“核心资产”、“茅指数”、“宁组合”，都是因为具备共同的属性而被聚类并冠以一个识别度高的名字。事实上，无论什么花样新奇的风格概念，都可以被...

一文看懂:数据产权、定价与监管

图4:国外“数据要素市场”2015-2023年关键词时序聚类(局部图)在定量分析的基础上,通过参考高被引论文和人工筛选主题高相关度的文献,进行深入分析和系统梳理。具体筛选标准包括:主题相关性排名前10%的文章,排除其中“基于面板数据的其他要素市场”研究等相关度不高的文章以及报道性或评论性等价值含量较低的文章,共...

图形解读系列|给你5个示例,你能看懂常用热图使用吗?

统计图就是把数据映射到几何形状如点、线、柱的美学属性如颜色、大小、形状上。这是理解图的关键,也是画图的关键。热图绘制需要的数据与最后呈现的热图一般是一致的,数据中每一行对应于热图中每一行,数据中每一列对应于热图每一列。如果做了聚类分析,顺序可能会变。

数据|一文读懂回归分析

无论发起一轮调查问卷,还是CRM中对用户进行分层行为分析(www.e993.com)2024年11月6日。在学术、商业等各个领域,回归分析的需求普遍存在。如何通过合理的工具,采用正确的回归类型,对合适样本进行科学分析?本文JZ授权转载自清华大学的研究团队「数据派」,让你一文看懂回归分析。前言...

清华2019最新AI发展报告出炉!400页干货,13大领域一文看懂

LearningAttention-basedEmbeddingsforRelationPredictioninKnowledgeGraphs提出一种基于注意力机制的特征嵌入方法,获取实体邻近范围内的实体和关系特征,引入关系聚类和多跳关系,有效提升了基于多跳推理的知识图谱补全的效果。IterativelyLearningEmbeddingsandRulesforKnowledgeGraphReasoning研究如何迭代地...

一文看懂谷歌 NYC 算法与优化业务全景:三大项目组12个子领域详解...

大规模相似性排序(Large-scaleSimilarityRanking):在WWW、ICML、VLDB等顶级期刊/会议上,团队目前基于相似性排序已经提出了一些行之有效的方法,包括ego-networks和在大规模多分类二分图中计算相似性排名等。相关论文:ImprovedFriendSuggestionusingEgo-NetAnalysis,VLDB2016....

使用NeMo快速入门NLP、实现机器翻译任务,英伟达专家实战讲解

NLP的应用领域非常之多,比如文本检索、文本摘要、机器翻译、问答系统、文本分类/情感分析、对话系统、信息抽取、文本聚类、序列标注、知识图谱等,上图介绍了在不同领域的具体应用。NLP的工作流程和实现原理一般来说,当我们拿到一个NLP的项目,首先需要做的是数据预处理,尤其是文本数据预处理。数据的来源比较广泛,可以...

【钛坦白】从全球格局、最新技术到开源工具,一文告诉你语音识别...

统计语音识别,如果从数学上来定义,可以归结为如下图的概率公式。这里的P(W|O)给定你观测到的语音,来得到最大的词序列。通过公式展开,这个概率可以归为两个概率,也就是P(O|W)和P(W),对应到我们语音识别中的声学模型和语言模型。当然这个概率可以进一步的分解,分解成如下的四个概率,这四个概率在语音识别系统的...