2025年度中国证监会招考职位专业科目笔试考试大纲(计算机类)
计算机网络的基本概念、基本原理和基本方法;计算机网络的体系结构和典型网络协议;典型网络设备的组成、特点和工作原理2.信息安全《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规、信息安全基本概念、常见的系统漏洞和攻击方式、密码技术基础及公钥基础设施、网络访问控制、网...
计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
基于图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘(例如,社交网络分析、推荐系统开发)、计算机视觉(例如,目标检测、点云处理)和自然语言处理(例如,关系提取、序列学习)。
论文登计算机体系结构顶会,芯片架构成为边缘AI最佳并行计算选择
边缘AI服务器:直接对所收集数据进行处理和分析的边缘设备及软硬件系统,比如专用的大语言模型(LLM)AI推理服务器、智能驾驶区域计算中心服务器等;通信网络设备:尽管边缘AI应用对通信网络的带宽和速率要求没有云端那么高,但也必须提供可靠的高速连接才能达到边缘AI所需的低延迟和实时性要求。本文主要讨论边缘...
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
神经网络中的权重决定了不同神经元之间的连接强度,为神经网络结构找到最佳权重的过程称为优化。神经网络作为一种模型,想让它真正有“神机妙算”的本领,就需要我们用大量的数据去训练它,未被训练过的模型往往容易给出很多的错误答案,这也是为什么市面上那么多AI模型,需要被数据大量训练后才能真正面市了。接下来,我...
从图神经网络到几何深度学习:AI4Science 的下一个颠覆性突破在何处?
深度学习在过去十几年发展比较成功的两个网络一个是图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs),另一个是卷积神经网络(CNN)。现在几何深度学习能够同时关注这两种网络。对于CNN来说,在图片特征提取时,会考虑一些局部特征,这些特征和位置无关。而图数据结构则会考虑节点之间的比如两原子之间的相互作用,这种作用来自物理...
下一个ICP?详解去中心化计算机Quilibrium
对于大部分终端用户来说,计算机的中心化问题并不易于感知(www.e993.com)2024年10月23日。这是因为终端用户直接面对的大多是硬件层面的计算机系统。我们的PC、手机等设备分散在世界各地,并在个人控制下独立运行。这种分布式的物理存在使得计算机系统在硬件层面不一定中心化。与相对分散的硬件形成对比的是,现有的计算机系统在网络架构和云计算服务层面明...
中国建筑信息模型(BIM)行业风险评估及投资潜力研究报告2024-2030年
2.2中国建筑信息模型(BIM)行业经济(Economy)环境分析2.2.1中国宏观经济发展现状(1)中国GDP及增长情况(2)中国三次产业结构(3)中国工业经济增长情况(4)中国固定资产投资情况2.2.2中国宏观经济发展展望(1)国际机构对中国GDP增速预测(2)国内机构对中国宏观经济指标增速预测...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
1.1区块链的基础特性和基础需求本文使用Vitalik提出的一个概念:区块链是一台“世界计算机”。我们从这个角度来理解区块链的多种特性会更清晰。在后面章节,我们还会依据计算机中的冯诺依曼结构来分析这个“世界计算机”发展的可能性。我们先总结一些基础特性:...
2024安徽公务员考试计算机考试内容
一、操作系统安全、网络通信安全、物理与环境安全、网络安全等级保护、Web安全和数据安全等相关概念与技术二、计算机病毒的定义、特性、结构及分类三、网络入侵检测、黑客攻击与防范、防火墙技术第二部分计算机软件及使用第一章Windows10操作系统
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.2.1.循环神经网络-RNN1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一个时间步使用相同的定义...