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新闻与评述
用TensorFlow开发问答系统 一个问答系统是被设计用来回答用自然语言提出的问题的系统。一些问答系统从诸如文本和图片这样的“源”里获得信息来回答特定的问题。这些依赖“源”的系统可以基本被分为两类:开放话题的,它需要回答的可能是任何问题,不限于特定的领域;特定话题的,它回答的问题是有特定限制的,因为它们是与一些预先定义的“源”相关,比如有给定上下文或是特定领域(如医学等)。

这篇博文会带领你完成一个使用TensorFlow来创建和开发问答系统的任务。我们会构建一个基于神经网络的问答系统,并基于一个特定话题的源信息。为了完成这个任务,我们会使用一个简化版的叫做动态记忆网络(Dynamic Memory Network,DMN)的模型。这个模型是Kumar等人在他们的论文《Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing》里给出的。
人工智能大会2018年4月莅临北京 人工智能(AI)终于从大学实验室的圈子走出而成为软件开发人员工具集的重要组成部分,也成为主流公司的关注点。相对于学术会议上展示的研究成果,业界对于应用人工智能的信息有着急剧增长且紧迫的需求。

2017年6月29日O'Reilly与Intel Nervana宣布建立合作伙伴关系,共同举办人工智能大会。

人工智能大会是最前沿科学研究与商业实现交融与碰撞的地方。它是一个供大家深入探讨人工智能技巧和技术的殿堂,特别专注于人工智能技术如何应用于真实世界中的应用。在这里你将可以仔细剖析案例,深入钻研最新研究成果,学习如何在自己项目中实现人工智能,分享在智能工程和应用中正在出现的最佳实践,揭示人工智能的局限及未被发掘的机遇,并参与讨论人工智能将会如何改变商业世界的版图。
Jupyter项目现状 Jupyter项目旨在提供一套开源工具的生态系统来方便交互式计算和数据分析。在此分析中,人直接参与到计算的循环(通过执行代码来理解一个问题,并迭代式地改进他们的方法)是Jupyter项目最主要的考虑。
本文我们会着眼于Jupyter项目回答下面三个问题:
1.为什么这个项目会存在?也就是说,我们的动机、目标和愿景是什么?
2. 我们是如何发展到现在的状态的?
3. 从Jupyter自身和它所处的数据和计算的大环境看,接下去它会关注于什么事情?
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