新闻中心 
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02-01在医疗保健中平衡AI的好处与安全和隐私风险基于风险的方法建议提供商在高风险领域投入更多精力，而在低风险领域投入较少精力。同时，企业的内部审计和合规投资应与面临的关键风险保持一致，以最大化风险回报。五大风...
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01-25新的MIT研究表明：AI代替人类劳动力的成本高昂，只有23%的视觉工作可被替代人工智能会抢走我们的工作吗？如果你每天都看硅谷高管谈论着当今尖端的AI技术，可能会觉得答案是肯定的，并且会很快发生。然而，最近MIT计算机科学与人工智能实验室（...
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01-24感受野：在神经网络中的定义和作用是什么？感受野是指神经网络中某一层输出神经元对输入数据的影响范围。它可简单理解为某一层神经元所接收到的输入数据的范围。感受野的大小决定了神经网络对输入数据的理解程度，也...
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01-23处理机器学习模型失败的方法机器学习模型失败是指模型无法准确预测或分类数据，导致性能不佳或无法满足需求。模型失败可能导致问题。机器学习模型的应用目的是解决业务问题，但如果模型无法准确预测或...
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01-22优化超参数的功能和方法超参数是在训练模型之前需要设置的参数，无法通过训练数据学习，需要手动调整或自动搜索确定。常见的超参数包括学习率、正则化系数、迭代次数和批次大小等。超参数调优是优...
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01-22什么是交叉熵 交叉熵算法的最小化机器学习和深度学习模型通常用于解决回归和分类问题。在监督学习中，模型在训练过程中学习如何将输入映射到概率输出。为了优化模型的性能，常常使用损失函数来评估预测结果...
