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2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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2020年水立方开始升级为“冰立方”并完成冬奥会|冬奥会|体育场|冰壶服务

    原名:水立方将改建成“冰立方”,将于2020年建成,为冬季奥运会服务。12月26日,奥林匹克公园中心区具有里程碑意义的国家游泳中心“水立方”改建工程正式启动,宏伟的“冰立方”改建工程即将启动。这张图显示了修改后的迷笛音乐_商务资讯系统网“冰立方”场地的效果。北京市重大项目办公室提供这张照片。12月26日,彭超记者从北京市重大项目办公室获悉,位于奥林匹克公园中心地带的具有里程碑意义的国家游泳中心“水立方”的修复,开始了向“冰立方”的宏伟转变。新装修的国家游泳中心将增加冰壶比赛场馆以满足北京2022年冬季奥运会和冬季残奥会的需要。同时,南广场增设了地下溜冰场,为群众健身服务,推广冰壶运动。预计该场馆将在2020年7月完成其永久性设施更新任务,以满足举办冬季奥运会测试比赛的需要。从“水”到“冰”和“水立方”是2008年北京奥运会的象征性场馆。他们承办游泳、跳水、花样游泳和其他水上比赛。场馆改造成“冰立方”后,将在北京2022年冬季奥运会和冬季残奥会期间进行冰壶和轮椅冰壶比赛。场馆运营单位国家游泳中心总经理杨启勇介绍说,根据改造计划,“冰立方”将在保留“水立方”水功能的基础上增加冰功能。也就是说,在比赛大厅中央,通过设置可转换结构和安装可拆卸的制冰系统,将形成四个标准轨道的冰壶场地。根据冰壶赛事的需要,场馆改造过程将围绕五个主题展开:可转换的冰壶结构体系、冰壶场馆的热湿环境、冰壶场馆体育照明、冰壶场馆的综合节能和冰壶场馆的建筑声学。新的智能楼宇电路图分析_高淳老街杂谈网经济纠纷起诉状_亚德客企业集团网理系统将有效地控制和监控室内温度、湿度、照明、声学等场馆的变化,为冬季奥运会冰壶比赛提供良好的环境。同时,新的信息引导系统将东南亚的国家_雷锋的小故事网使公众更及时地了解场馆信息,提高观看比赛的体验,提高入场和疏散的效率。整治还将升级安保和消防系统,使场馆在重大活动中指挥更加方便,处理突发事件更加有效。”“两星绿楼”和“水立方”是北京的标志性建筑。他们的绿色、科技、人文理念深深扎根于人们的心中。冰立方的改造工程按“绿色建筑二兴”标准设计和实施。改造后的场馆将更加节能环保。据场馆改造设计单位负责人郑芳介绍,此次改造将升级智能楼宇管理系统,实时监控和控制冰场和空气的温湿度,确保能源的有效利用;增加膜结构空腔的自然通风,开放自然环境。夏季通风,减少冬季场馆的耗热,更换节水器具,节约水资源;变频改造提高了场馆崩解仪_曼城夺冠网的运行,节约了更多的电力。为了有效控制场馆的能耗和碳排放,新建了视觉能源管理与控制中心。智慧大厦“冰立方”是冬奥会历史上规模最大的冰上运动场,而冰上比赛则是对环境要求最高的冰上运动。该改造工程不仅保证了高质量的按期交货,而且兼顾了赛前运营和场馆测试竞争。工作条件极其复杂。对此,施工单位负责人表示,施工将以BIM技术为基础,结合云计算、物联网、移动通信等信息技术和设备,实现全要素智能施工覆盖进度、质量、安全、成本等项目管理。创建绿色、智能、科学、经济的精品工程。建设监理单位负责人还表示,他将依靠云平台管理系统实现“管理可视化、云中数据”。采用现场综合监测、工作互联、信息协作共享、科学决策分析、风险智慧预控等新的监测手段,对改革项目进行保驾护航。冰水双驱、冰立方工程通过改造,实现冰水功能的转换,将成为世界上唯一冰水运动项广州统一企业有限公司_镜水小说网目同时运行的场地。改造后的“冰立方”将实现“冰水两轮驱动”,成为最具代表性的奥运场馆,是体育场馆重复、综合、永续利用的有力注脚。同时,南广场新建的地下溜冰场将用于冬季奥运会的比赛。奥运会结束后,它将成为冬奥会的重要遗产,用于群众冰上运动训练和经验。它将成为向青少年推广冰上运动,帮助实现“3亿人在冰雪上”目标的重要载体。此外,冰立方还初步组建了奥运会运营服务队伍,策划了各级冰上比赛、表演和冰上培训业务,力争使“冰立方”成为首都最热的冰,为冬季奥运会营造良好氛围,为首都文化中心建设服务。呃。北京市重大项目办公室主任说,2022年北京冬奥会的8个场馆利用现有场馆进行了翻新。今天,国家游泳中心翻新工程启动,国家体育场将在年底前翻新。届时,计划于今年启动的五个改建场馆将全部实现建设目标。责任编辑:赵明

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