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人工智能（AI）最近经历了复兴，在视觉，语言，控制和决策等关键领域取得了重大进展。 部分原因在于廉价数据和廉价计算资源，这些资源符合深度学习的自然优势。 然而，在不同的压力下发展的人类智能的许多定义特征仍然是当前方法无法实现的。 特别是，超越一个人的经验 - 从婴儿期开始人类智能的标志 - 仍然是现代人工智能的一项艰巨挑战。 以下是部分立场文件，部分审查和部分统一。我们认为组合概括必须是AI实现类似人类能力的首要任务，结构化表示和计算是实现这一目标的关键。就像生物学利用自然和培养合作一样，我们拒绝“手工工程”和“端到端”学习之间的错误选择，而是倡导一种从其互补优势中获益的方法。我们探索如何在深度学习架构中使用关系归纳偏差来促进对实体，关系和组成它们的规则的学习。我们为AI工具包提供了一个新的构建模块，具有强大的关系归纳偏差 - 图形网络 - 它概括和扩展了在图形上运行的神经网络的各种方法，并为操纵结构化知识和生成结构化行为提供了直接的界面。我们讨论图网络如何支持关系推理和组合泛化，为更复杂，可解释和灵活的推理模式奠定基础。作为本文的配套文件，我们还发布了一个用于构建图形网络的开源软件库，并演示了如何在实践中使用它们。

快速人工神经网络库 法恩 快速人工神经网络（FANN）库是一个免费的开源神经网络库，它以C语言实现了多层人工神经网络，同时支持完全连接和稀疏连接的网络。 支持定点和浮点的跨平台执行。 它包括一个易于处理培训数据集的框架。 它易于使用，用途广泛，有据可查且快速。 可以绑定超过15种编程语言。 该库随附了易于阅读的介绍文章和参考手册，以及有关如何使用该库的示例和建议。 该库还提供了几种图形用户界面。 FANN功能 C语言中的多层人工神经网络库 反向传播训练（RPROP，Quickprop，批处理，增量式） 不断发展的拓扑训练，可动态构建和训练ANN（Cascade2） 易于使用（只需三个函数调用即可创建，训练和运行ANN） 快速（执行速度是其他库的150倍） 多功能（可以即时调整许多参数和功能） 记录良好（易于阅读的介绍文章，详尽的参考手册以及描述实施注意事项的50多页大学报告等） 跨平台（据报道，Linux和Unix的配置脚本，Windows的dll文件，MSVC ++的项目文件和Borland编译器也可以正常工作） 实现了几种不同的激活功能（包括用于额外速度的逐步

Github-Translator A chrome plugin to translate the github website into Chinese. 一个用于翻译Github网站为中文的谷歌小插件。 欢迎补充修正和提问。 目前翻译进度:5% 使用方法 安装到Chromium内核的浏览器 在Github网站上点击插件的小图标 翻译成功！ 右键图标，在菜单里可以打开/关闭“自动翻译”以及"使用雅黑字体"。

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NoneBot插件AP计划程序 :sparkles: NoneBot APScheduler定时任务插件 :sparkles: 使用方式 加载插件后使用require获取scheduler对象（请注意插件加载顺序） from nonebot import require scheduler = require ( "nonebot_plugin_apscheduler" ). scheduler @ scheduler . scheduled_job ( "cron" , hour = "*/2" , id = "xxx" , args = [ 1 ], kwargs = { arg2 : 2 }) async def run_every_2_hour ( arg1 , arg2 ): pass scheduler . add_job ( run_every_day_from_program_start , "i

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