AVS2编码标准综述论文

一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境,还要能“推断”关系及其不确定性。深度学习在各类感知的任务中表现很不错,如图像识别,语音识别。然而概率图模型更适用于inference的工作。

构建和管理一个知识图谱需要一些努力和语义技术方面的大量经验。将这个知识图谱转化为解决问题的有用资源需要更多的努力。

会话机器理解(CMC)是会话人工智能的一个研究方向,它期望机器能够理解一个开放领域的自然语言文本,然后进行多回合对话,以回答与文本相关的问题。

近年来,图神经网络(GNNs)由于具有建模和从图结构数据中学习的能力,在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在数据具有内在关联的各种领域具有很强的影响,而传统的神经网络在这些领域的表现并不好。

一片期刊论文：讲述计算机网络的路由综述。

自从2010年以来，深度学习技术对语音，语言，视觉等子领域的推动，在语言和视觉跨模态交叉学科领域我们也取得了很多激动人心的进展，包括跨语言与图像的理解、推理和生成。多模态智能旨在融合多种模态的信息进行

数十年来，因果推理是一个跨统计、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个领域的重要研究课题。在这项调查中，我们提供了一个全面的综述因果推理方法下的潜在结果框架，一个众所周知的因果推理框架。

本文简要介绍了北邮的一篇关于知识图谱可视化的综述论文，对论文中的主要内容和观点进行了梳理和解释，同时也对该领域的相关研究做了简要的回顾。文章从可视化的角度出发，分析了知识图谱的重要性和优势，并通过丰富

下载自 https://arxiv.org/pdf/2003.02320.pdf

深度学习不断增长的能源耗费和性能成本,促使社区通过选择性修剪组件来减少神经网络的规模。与生物学上的相似之处是,稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好,也能得到同样好的推广。