比Spark快100倍的GPU加速SQL引擎！BlazingSQL開源了

摘要： BlazingSQL是一個基於英偉達RAPIDS生態系統構建的GPU加速SQL引擎.RAPIDS包含一組軟件庫（BlazingSQL，cuDF，cuML，cuGraph），用來在GPU上執行端到端的數據科學計算和分析管道。

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DataStax Announces Constellation, a Cloud-Native Data Platform

摘要： DataStax Apache Cassandra as a Service, a Database as a Service offering, and DataStax Insights, a performance management service, to be first of platform’s offerings built to simplify application development

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Why we should care about cloud performance?

Summary： Many think performance problems don’t exist in the cloud, but they do. Deal with them the same way you did before cloud. 許多人以為雲端不存在性能問題，但這些問題確實存在。

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更聰明的神經網絡訓練

摘要： 麻省理工學院CSAIL專案顯示，若我們使用比一般小的“子網絡“訓練網路，可以學習得更好而且更快。

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2019 年圖靈獎頒獎：最偉大的人工智慧三巨頭

摘要： 由於對獲獎者要求極高，且評獎程式也極嚴，更因此有「電腦界的諾貝爾獎」之稱。而一般每年圖靈獎只會獎勵一名電腦科學家，極少數年度有兩名以上在同一方向上做出貢獻的科學家同時獲獎。而 2019 年就是那罕有的一年，有高達三位的科學家在同一方向研究做出貢獻，就來看看這三位先驅做了什麼重大研究，改變人類生活。

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自己的數據自己標！南韓新創訓練 AI 自產深度學習數據集

 

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Google發布TensorFlow 2.0預覽版，提供高階API降低學習門檻

摘要： TensorFlow核心加入針對類神經網路函式庫Keras，來幫助簡化框架的使用

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李飛飛的新 AI 能「預知未來」，精準度更高的嚇人

摘要： 一個 AI 能預判人類的移動路徑不驚訝，但還能準確知道人類「要做什麼」，這可就驚為天人了。李飛飛大神發表「會預言的 AI」，這訓練模組是怎麼建構的？

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深度學習的發展遇到了 3 個瓶頸！霍金的學生：原因是「組合爆炸」

摘要： 深度學習要終結了嗎？先前華盛頓大學教授 Pedro Domingos 分析 1.6 萬篇論文 後表示，深度學習的發展終點將近；而約翰霍普金斯大學教授，電腦視覺技術的奠基者 Alan Yuille 也表示，深度學習正面臨三大瓶頸。 深度學習需要靠大量數據學習，而這三大瓶頸，全都和數據有關。 Yuille 教授提出組合爆炸的概念，因為真實世界的數據比實驗室的數據集複雜多了，讓電腦視覺判斷錯誤；對此，Yuille 教授提出了兩個解決方式。

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4 ways scientists and engineers create ghost data and why that’s a good thing

摘要： Data is everywhere and the velocity, volume and variety presents increasing challenges to the scientist or engineer who is trying to make statistical discoveries.

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SAS精煉大數據資產

摘要： 隨著前一波網路化浪潮，國內證券業因受惠於數位轉型帶來的突圍力道，近日亦紛紛探索起人工智慧（AI）、機器學習等進階分析科技，以期能提高客戶滲透率，提煉出下一波差異化的動能。

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量子運算的人工智慧網絡

摘要： 量子運算是一種更適合人工智慧模型演進的做法，一個位元可以同時運算 0 和 1 的特性，讓它特別擅長做亂數歸納、運算，義大利團隊的研究，可以讓量子運算與人工智慧都往前再跨出一大步。

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