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1、利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析； 2、负责自然语言处理技术在机器翻译、自动批改、自动问答、人机对话、语义理解等方向上的应用研究； 3、负责自然语言处理相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 能力要求： 3、实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、自动批改、自动摘要、机器翻译等； 5、熟悉面向文本的常见机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯等）的原理与算法，以及CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先； 6、熟悉Hadoop、Spark、Nutch框架者优先； 7、有Tensorflow Caffe2 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先； 8、良好的英语阅读能力，学习能力强，能独立分析并解决问题。

知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。《知识图谱：方法、实践与应用》系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解

1. 基于机器学习方法解决新药研发过程中相关环节的关键子问题，如生物/医药小分子生成、虚拟筛选等； 2. 阅读相关的前沿科技论文，对论文中的方法进行复现，并尝试进行改进和创新，实现算法原型的开发； 3. 将已有的算法原型集成到系统中，完成相关系统模块的开发； 1. 计算机、信息学、物理、生医工等相关专业本科及以上学历（985或211高校优先）； 2. 扎实的计算机基础知识，熟练掌握常用的数据结构与算法； 3. 有较强的代码能力，有过数据竞赛经历的优先； 5. 熟悉机器学习和深度学习的基本理论，熟悉常用的时间序列模型和图网络模型，包括但不限于RNN/LSTM，GCN等，熟 悉Transformer、GPT、BERT等；

3.3 快速搭建回归神经网络 3.3 快速搭建回归神经网络 Table of contents Torch 中提供了很多方便的途径 同样是神经网络 能快则快 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络. 我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络. 我们用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构 然后对其进行了修改 不过还有更快的一招 用一句话就概括了上面所有的内容! 我们会发现 net2 多显示了一些内容 这是为什么呢? 原来他把激励函数也一同纳入进去了 但是 net1 中 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了 相比 net2 net1 的好处就是 你可以根据你的个人需要更加个性化你自己的前向传播过程 比如(RNN). 不过如果你不需要七七八八的过程 相信 net2 这种形式更适合你. 所以这也就是在我 github 代码 中的每一步的意义啦.

Transformer完全改变了2017年后NLP领域的模型方向 从某种意义上说BertGPT等模型都是Transformer模型的变体 虽然模型结构有各种改变 但是其中的一些基本计算单元则变化较小. Transformer几乎就是为了改善计算性能而专门设计的模型. 完全没有RNN之类的循环计算需求 这就极大降低了计算过程中的顺序依赖 可以极大提高并行性. 正是由于Transformer使用到的基本计算单元非常简单 几乎就只有 gemm +-*/ layernorm softmax 也没有奇怪的计算流程 所以原文的作者将其称为一个"简单"的模型是很有道理的. 本文就是简单记录Transfomer中使用到的基本计算单元. 属于未分类分类。作者是edimetia3d。

对于中国超算来说，今年是收获颇丰的一年。而从2011年开始，每年秋天，来自科研院所及相关行业的专家、用户都会齐聚高性能计算用户大会，研讨超算领域在这一年里的收获和未来发展。今年亦不例外

2017年AI领域最令人激动的故事可能就是ALphaGo了，而AlphaGo正是一个强化学习的代理。 想了解这项潮流技术的背后的奥妙吗？ 小编带来了由OpenAI和加州大学伯克利分校联合主办的Deep RL Bootcamp，它讲授了关于强化学习基础知识以及最新研究成果的讲座。 卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是目前处理nlp的两种流行的架构

第九届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼于2019年11月30在苏州举行。深港微电子学院副院长余浩教授团队项目“面向边缘计算的深度学习芯片的关键技术开发”获得吴文俊人工智能技术发明奖，余浩教授作为第一完成人，代表团队上台领奖。吴文俊人工智能科学技术奖被誉为“中国智能科学技术最高奖”

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