Computers have gained a cardinal place in modern societies, thanks to higher efficiencies and miniaturisation. However, their dramatic progress will soon have to stop as the limits of miniaturisation are being reached. Furthermore, few people realise that those computers are, in fact, not as powerful as they seem to be. And while the world champion at Go lost to a computer, an average human still beats a computer at relatively easy tasks such as recognising an object in a picture. Artificial intelligence is the key to more versatile computing machines capable of solving such challenging tasks.

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seb-mac 适用于macOS的安全考试浏览器 在最新版本的Xcode（当前为8.0）中打开SafeExamBrowser.xcodeproj。 对于构建，您必须关闭代码签名或添加自己的代码签名标识。 目前，master反映了2.1.x版。 iOS版本的SEB正在SEB-iOS分支上开发，并将在以后与master合并（因为它是与macOS和iOS目标都共享的Xcode项目）。 您可以在找到有关安全考试浏览器的所有信息。 如果在手册和SEB如何记录文档中找不到信息，请搜索讨论区（请参阅“支持”页上的链接）。 供您参考：拼写SEB（CAPS中的所有三个字母）只有一种正确的方法。 这就是为什么即使在驼峰式案例中，类和方法和符号也应命名为SEBFilterTreeController.m或SEBUnsavedSettingsAnswerDontSave的原因。 如果您发现SEB编写为se

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Foundations and Trends® in Machine Learning Editor-in-chief Michael Jordan University of California, Berkeley Personal homepage Print ISSN: 1935-8237 Online ISSN: 1935-8245 Publisher Mike Casey mike.casey@nowpublishers.com MAL Indexed in: ACM Guide, Cabell's International, Computing Reviews, DBLP, EI Compendex, Electronic Journals Library, Google Scholar, INSPEC, ISI Emerging, PubGet, SCOPUS, Ulrich's, Zentralblatt Math https://www.nowpublishers.com/MAL

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海豹 ⠀ ⠀⠀ 半监督图分类的PyTorch实现：分层图透视（WWW 2019） 抽象的 节点分类和图分类是两个图学习问题，它们分别预测节点的类标签和图的类标签。 图的节点通常代表现实世界的实体，例如，社交网络中的用户或蛋白质-蛋白质相互作用网络中的蛋白质。 在这项工作中，我们考虑一个更具挑战性但实际上有用的设置，其中节点本身是一个图实例。 这导致了分层图的透视图，这种透视图出现在许多领域中，例如社交网络，生物网络和文档收集。 例如，在社交网络中，一群具有共同兴趣的人形成一个用户组，而许多用户组则通过交互或普通成员相互连接。 我们在层次图中研究节点分类问题，其中“节点”是图实例，例如上述示例中的用户组。 由于标签通常受限于实际数据，因此我们通过谨慎/主动迭代（或简称SEAL-C / AI）设计了两种新颖的半监督解决方案，称为半监督图分类。 SEAL-C / AI采用了一个迭代框架，该框

作者: Tom M. Mitchell 出版社: McGraw-Hill Science/Engineering/Math 出版年: 1997-3-1

PyTorch中的广泛残留网络（WideResNets） 在PyTorch中实现的CIFAR10 / 100的WideResNets。 此实现所需的GPU内存少于官方Torch实现所需的GPU内存： : 。 例子： python train.py --dataset cifar100 --layers 40 --widen-factor 4 致谢 宽余网络（BMVC 2016） ，作者：Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。