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多新技术出现，比如卷积神经网络，就是让深度学习能够学会“看”，让计算机视觉至少在物体识别方面能超过人类。最近的自监督学习，也在深度学习的基础上把自然语言做得非常好，在很多重要问题上，比如阅读理解方面超
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协变量在某个尺度上的接近，例如像素在图片中的位置）将其限定在某个子集里。此类卷积网络方法的使用非常成功，但要求更加细致的调适（Krizhevsky et al.， 2012）。 对网络中参数的估计是基
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，是我最喜欢的香味。 “我一定要找找有没有腊梅的香水了。”我说。 “能不能根据有机物分子的结构，预测它的香味，这是一个世纪之谜。昨天看了谷歌研究员写的一篇文章，他们用图卷积网络，输入分子结构，预测香味
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、支持向量机、贝叶斯分类、观点识别、新词发现、情感分析、回归树、随机森林、卷积神经网络等等，这类方法目前在宏观经济中主要应用场景是对微观行为主体的观点性文本进行分析挖掘，大致对应于演化范式下的观念依赖性
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在《科学之路：人，机器与未来》一书中，图灵奖得主，卷积网络之父杨立昆（Yann LeCun）提出，在科学史上，技术产品的出现往往先于解释其工作的理论和科学。发现智能工作的潜在机制和原理，是他未来几十
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分析流程 [3] 可以把bulk-seq做反卷积（deconvolution）看其中各个细胞成分的差异基因。 另外，经常听到的单细胞测序的其它缺陷，比如组织酶解消化过程会改变细胞状态和转录组，或者
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，收回资金再进行新的运作。由此循环往复，即使其存量资产会受到资本金倍数的约束，但其流量却能够放大更多倍，为集团扩大负债加杠杆提供支持，却把风险完全内卷积累起来。 更有甚者，一些有势力的企业集团实际控制
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，确保数据符合使用目的；中间一公里是关于AI算法的开发和建模；最大的挑战在于最后一公里——如何将这些算法嵌入到真实的物理场景中。 科耶拉提到，几年前一篇来自中国的论文研究使用卷积神经网络进行甲状腺癌的
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