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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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获得国家专利91项 他在基层感受电工价值

    获得国家专利91项 他在基层感受电工价值。剪辑:綦智鹏

      从奶奶到父亲,电工氢氧化镁阻燃剂_新浪新闻网网这份工作被河北人高毅一家三代传承了40多年。小时候,他仰望在电线杆上工作的父亲的身影,觉得这份工作可真“酷”;长大后,他也选择攀上数十米的水泥杆,在方寸之间为千家万户的“光明”事业而奋斗。

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    高毅在工作中。本人供图

    

      褪却校园青涩 在基层感受电工的价值

      工作从哪儿入手、大学学到的知识如何应用……刚刚加入东光供电公司供电所的他很迷茫。后来,在跟一些老员工聊天时,他们建议高毅:“你下次跟着我们去现场吧,看看在抢修、查线中能不能学点东西。”

      有一次,一位老师傅指着电线杆问高毅:“你用眼睛看一下,这个杆离咱有多远?”“怎么着也有60米吧。”老师傅拿出仪器说:“我觉得有100米。”用仪器一测,98米。老师傅语重心长地对高毅说:“没有调查就没有发言权,你用眼睛看见的不一定是真实的。你这‘大学生’,以后多在基层锻炼学习吧。”

      在基层,高毅慢慢了解了电工存在的价值与意义。

      2018年初,高毅被调到东光县供电区域最广的供电所,该所承担着一万七千余户、近七cowgate_天水在线新闻网万村民的用电需求。3月的一天,一场狂风裹挟着大雨突然袭来。早上6点,正在值班的高毅接到辛店村村民打来的电话:“电线杆都倒了……”

      挂断电话,高毅叫上十几个同事,带着设备赶往辛店村。那天的气温特别低,还一直下着雨。运送电线杆的车子陷在泥里动不了,高毅和同事们一点一点地推,把断杆运出去,再把新杆运进来架好。当时杆上全是雨水结成的冰,滑得寸步难行。他们只能拿着火焰喷枪,上一步喷一点,喷完立刻拿着布擦。“不擦清穿之禛爱一生_婚嫁资讯网的话,几秒钟就又结成冰了。”  经过高毅和同事5个小时不停歇的抢修,最终为整条线路上的一万多个村民恢复了送电。

    

    高毅在工作中。本人供图

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      在农村电气化建设工程中带好头

      2013年,高毅被调到东光供电公司发展建设部并担任项目专责。

      高毅负责的第一个工程就是帮扶村建设,这是河北省为了改善农村供用电环境的一个重点工程。尽管高毅和同事做了充足的准备,并且和村委会、村民都已经协商好,但在施工时,突发状况却出现了。一位村民不满意电线从他家的宅基地上方穿过,“他说以后自己要是盖三层楼、四层楼的话,电线的高度就不符合安全距离了。”面对村民突然提出的“特殊”要求,当时高毅只能再去和该村民协商,重新测量,修改图纸。

      克服了施工过程的雷雨、大风等恶劣天气,解决了各种突发情况,高毅和同事最终顺利完成了各村多达几十项的改造工程,使几十个村的三万多村民用上了放心电。村里的一位大妈笑着对高毅说:“以前电压低,空调制冷都工作不起来,风扇转着也没劲儿。现在好了,电压高了、稳定了,空调吹的风都倍儿凉。”  拥有近百项专利产品后,逆袭“管理创新”

   &nb黑客凯文_内蒙古党建网网sp;

    高毅在创新工作室。本人供图

      在基层技术岗位上耕耘多年后,高毅拥有了近百项专利,但他的思路没有停止于此。他暗自定下了目标,要实现从“工具创新”到“管理创新”的跨跃。2016年,恰逢国网公司举办青年创新创意大赛,高毅把一直在脑海中萦绕的关于VR的设想进行了深入实践,做成全国首款电力培训软件。

      高毅介绍,自己在多年的工作中发现,由于师资、设备等方面的不足,公司对员工的培训总是不能很高效地进行。于是,他把电力系统的培训内容用VR技术展现出来,员工戴上VR设备,利用制作好的软件,就可以接受培训。软件在公司内部进行试用后,员工的反馈让高毅很是惊喜,“很多员工都很喜欢这种培训方式,也在其中学到了很多东西。”

      完成VR培训软件的项目后,高毅还尝试制作了电力VR营业平台。“现在电力营业厅有实体营业厅、网上营业厅、手机APP营业厅,为什么不能有VR营业厅呢?”用户通过VR设备,就可以“面对面、一对一”地与营业员(NPC)进行交流。

      截至目前,高毅个人已获得国家专利91项。高毅的创造发明为工作带来了很多有益的改变,单位支持高毅成立了创新工作室,以带动更多青年艾草条_木字多一撇网员工参与到创新工作中来。(记者 韩新新 秦家宝 实习生 甘静雨)

    

     (责任编辑:李佳佳 HN153)

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