计算机

计算机 · 圈子

8559 位酷友已加入

计算机圈子中包含常用的技术文档、源代码、模型、数据集、学习教程、技术报告等干货资料,加入圈子可以上传、下载资料,也可以使用提问来寻求资料或分享你认为有价值的站外链接~

关注推荐最新

热门标签

资源

机器翻译研究进展与趋势 - 模式识别国家重点实验室

摘要 机器翻译实现自然语言之间的自动互译,是自然语言处理和人工智能领域的经典难题之一。近年来,机器翻译受到越来越多的关注。一方面,机器翻译技术拥有迫切的社会需求,并不完美的机器翻译技术在产业界的应用越来越广泛,实时语音翻译系统和在线翻译服务已进入日常生活;另一方面,机器翻译一直是学术界研究的一个热点,关于机器翻译技术的研究论文在数量上长期占据计算语言学(或自然语言处理)领域各大学术会议的头名。本文首先简要介绍机器翻译研究的概况,着重阐述近年来国内外的相关研究现状和技术进展,然后对机器翻译的发展趋势进行展望。 发布单位:CCF中文信息技术专委会

资源

清华大学刘洋:基于深度学习的机器翻译

本资源为清华大学刘洋关于机器翻译的分享 发布单位:清华大学

资源

中科院宗成庆:自然语言处理

本资源为中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室宗成庆老师的分享 发布单位:中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

资源

清华大学刘知远:知识指导的自然语言处理

本资源为清华大学刘知远老师的PPT分享 发布单位:清华大学自然语言处理实验室

资源

信息物理系统白皮书

随着计算技术、通信技术和智能控制技术的迅速发展,信息物理系统(Cyber-Physical Systems,CPS)一经提出便引起学术界及产业界的广泛重视并保持快速发展。CPS与人类社会生产生活息息相关,具有广泛的应用前景,典型应用场景包括生产制造、交通运输、医疗健康、城市建设等,各国政府及组织纷纷开展CPS相关领域探索。尤其在制造业领域,发展CPS已经成为美国、德国等发达国家实施“再工业化”战略、抢占制造业新一轮科技革命和产业变革制高点的重要举措。 发布单位:中国电子技术标准化研究院、中国信息物理系统发展论坛

资源

《互联网信息服务算法推荐管理规定(征求意见稿)》

为了规范互联网信息服务算法推荐活动,维护国家安全和社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,促进互联网信息服务健康发展,弘扬社会主义核心价值观,根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《互联网信息服务管理办法》等法律、行政法规,制定本规定。 发布单位:国家网信办

资源

2021 北美求职白皮书 - 美国数据应用学院

根据最新的《美国门户开放报告》(Open Doors)数据,2019年美国国际学生人数连续第五年超过100万,达到107.5万,但是比上一年减少1.8%,结束了长达13年的持续增长势头。鉴于2020年初开始的新冠疫情,以及美国签证和出入境政策限制,预计2020-2021年度留学生总数将会产生巨大变化。中国继续成为赴美留学最大生源国,超过37万名中国留学生赴美留学,较上一年增长了10.8%,在整体留学生人数下降的情况下仍然有小幅增长,但是增幅也进一步减少。过去一年政府移民政策波动较大,新旧政府交替,曾策调整比较频繁,想拿到H-1B工作签证在美工作仍旧面临诸多不确定因素。 2021年,在经历了2020年新冠疫情的巨大冲击后,很多产业都在面临着转型,招聘的形式和内容上也都在发生着巨大变化。行业的变化、招聘要求的提升、纯线上面试形式的调整、以及招聘时间的差异,都对求职者提出了新的要求和挑战。从求职者的角度,很多求职者都面临着相似的困难,我们归纳了以下几个难点:1)不熟悉美国招聘流程和时间节点2)求职前没有明确的职业目标和个人求职竞争优势分析3)缺乏面试、沟通、社交技巧,没有人脉网络4)对于不同岗位技术测试的要求缺乏有针对性的准备 面对如此严峻的就业形势和求职者的困惑,我们希望能有一份来自专业机构、专业人士,并且能够给予求职者实际帮助的就业指南,给在求职道路上仍有困惑或者遇到困难的同学带来希望和引导。通过和多位工业界、教育界、法律界专家的沟通,以及和参与筛选的招聘人员、决定招聘的管理人员、以及成功通过面试拿到offer的候选人进行交流,从工业界最真实的现状出发,结合招聘方和求职候选人不同视角的观点,我们组织编写了这份“2021 北美求职白皮书”,希望能为广大求职者提供实际的帮助和支持。预祝大家2021年求职顺利! 发布单位:美国数据应用学院

资源

Momenta 利用云端GPU服务,构建自动驾驶数据筛选训练平台

数据筛选可以: 提高模型训练效率 ▪去除无效素材,提取包含识别目标的素材,提高训练效率 提高模型训练边际效用 ▪通过对极端情况(corner case)的数据进行针对性训练,可以有效的提高模型性能 降低成本 ▪无需重复标注已经可以很好识别的素材,降低标注成本 ▪模型运行结果可用于辅助标注 发布单位:Momenta

资源

车辆自动驾驶系统应用职业技能等级标准

本标准规定了车辆自动驾驶系统应用职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。本标准适用于车辆自动驾驶系统应用职业技能培训、考核与评价,相关用人单位的人员聘用、培训与考核可参照使用。 1 范围 2 规范性引用文件 3 术语和定义 3.1 自动驾驶 autonomous driving 3.2 自动驾驶系统 autonomous driving system 3.3 自动驾驶功能 autonomous driving feature 3.4 动态驾驶任务 dynamic driving task ,DDT 3.5 动态驾驶任务接管 dynamic driving task fallback 3.6 测试场景 test scenario 3.8 载波相位差分技术 real-time kinematic,RTK 3.9 同步定位与建图 simultaneous localization and mapping, 4 适用院校专业 5 面向职业岗位(群) 6 职业技能要求 6.1 职业技能等级划分 6.2 职业技能等级要求描述 参考文献 [1] 智能车辆手册(卷1) Handbook of Intelligent Vehicles(Vo [2] Euro-NCAP-AEB-C2C-Test-Protocol-V302-2019 欧盟新车 [3] Euro-NCAP-AEB-VRU-Test-Protocol-V302-2019 欧盟新车 [4] Euro-NCAP-lSS-Test-Protocol-V302-2019 欧盟新车评估规程 [5] C-NCAP 2018年版管理规则 [9] 教育部《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》 [10] 教育部《中等职业学校专业目录》 [12] 教育部《高等职业学校专业教学标准》 [13] 教育部《中等职业学校专业教学标准》 [14] 教育部《本科专业类教学质量国家标准》 发布单位:上海淞泓智能汽车科技有限公司

资源

Elastic stack最佳实践

本资源来自Elastic中文社区

资源

智能数据治理最佳实践 - 关于建立自动化和智能化企业数据治理计划的使用指南

智能数据治理不是您可以单独完成的工作。要实现智能数据治理,不仅需要将许多能力集合在一起,还需要真正理解这些能力是如何协同工作的。要达到我们在本文中讨论的自动化和连接性水平,您需要考虑的不仅仅是单点解决方案。数据治理取决于数据编目、数据质量和数据隐私。虽然没有一种产品可以为您解决所有这些问题,但有一个平台可以支持和赋能您组织中从高管团队到营销团队再到制造团队的各个团队,从而推动生产力、效率的提升和数据的有效利用。 引言 快速演变的数据治理角色 什么是智能数据治理? 智能数据革命后哪些方面将保持不变? 我们需要做出哪些转变?如何实施智能数据治理 智能数据治理的商业利益是什么? 结论 发布单位:informatica

资源

优必选:服务机器人应用开发职业技能等级标准

本标准规定了服务机器人应用开发职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。本标准适用于服务机器人应用开发职业技能培训、考核与评价,相关用人单位的人员聘用、培训与考核可参照使用。 发布单位:优必选

  • 1
  • 77
  • 78
  • 79
  • 168
前往