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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月24日 01:57  浏览次数:36
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当然程序本身也是数据,而且当然它们也使用了复杂的、有因果的、结构化的、合乎语法的、序列化的性质,所以这个方法中编程是成熟的。2014年,神经图灵机证明程序的深度学习是可能的。2015年,Grefenstette等人展示了程序如何被转换的方式,或者说通过使用一种新型的基于记忆的卷积神经网络(RNN:recurrent neural network;其中的节点可以直接访问不同版本的数据结构,如堆栈和队列),一般性地从样本输出得到结果,这比神经图灵机高效得多。DeepMind的Reed和de Freitas最近也展示了他们的神经程序转译器(neural programmer-interpreter),它可以代替控制更高水平的和特定领域的功能的更低端程序。


科技日报北京2月25日电 (记者华凌)受沙漠甲虫、仙人掌和猪笼草的启发,哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院(SEAS)和Wyss生物工程研究所的研究人员,结合多种生物体的特性设计出一种高性能仿生材料,可更为有效地从空气中收集水。这一方法不仅可用于解决某些地区干旱缺水的问题,也为未来仿生学发展打开了新的思路。相关研究成果发表在最新一期的《自然》杂志上。


在新泽西州从事PRT推广可行性研究的肯豪森教授向我们描绘了未来的轮廓:就像Google总部所在地山景城那样,在严重拥堵地区的主干道旁会有一条专门供大载客量车辆行驶的车道,而这些专门车道承载了山景城80%的客流量。但无人驾驶汽车迟早会同现有的交通方式结合成混合交通,为每一位乘客提供畅通无阻的服务。

 
 
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