阳过→阳康，数据里的时代侧影；谷歌慌了！看各公司如何应对ChatGPT；两份优质AI年报；本周技术高光时刻 | ShowMeAI每周通讯 #003-12.24
这是ShowMeAI每周通讯的第3期。通讯聚焦AI领域本周热点，及其在各圈层泛起的涟漪；关注AI技术进步，并提供我们的商业洞察。欢迎关注与订阅！本周在 CSDN 积极答题一路升到 Top2，被系统误判为 ChatGPT 机器人X﹏X 可见压力已经传导到了内容社区，新的时代悄然开启了！本周 #AI实战系列 继续更新，世界杯落幕啦！恭喜梅西！恭喜阿根廷！赛前 基于机器学习预测2022世界杯比赛结果 ....
容联CTO许志强：AI、5G让通讯更智能、更高效
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【特朗普悍然给中国高科技加税】中国通讯、半导体等遭精准打压，美国用AI算出1300项加税商品
清明节前夕，中美笼罩在全面贸易战的阴霾下。 昨天，美国贸易代表办公室（USTR）公布了拟加征关税的中国商品清单，涉及每年从中国进口的价值约500亿美元商品，这些商品多达1300种商品，计划加征25％的关税。 这是特朗普政府对中国上周日宣布对美国猪肉、水果等产品征收关税的回应。 “中美贸易战”双方僵持了很久，但这次特朗普的做法有点狠： 在这1300多商品中，除了钢铁产品、铝产品等名单“常客”外，还....
《中国人工智能学会通讯》——12.49 结束语
12.49 结束语 近年来，分类型数据的聚类分析技术已经获得了长足的发展，在市场营销[43] 、生物信息学 [44-45] 、软件系统分析[46]等领域得到了广泛的应用。分类型数据的聚类算法也成为聚类集成学习的一种有效工具[47] 。而如此广泛的应用又吸引了越来越多的研究者的兴趣[48-49] ，推动了分类型数据聚类的进一步发展。 我们认为，在未来关于分类型数据聚类有如下问题值得进一步研究与思考....
《中国人工智能学会通讯》——6.11 链接数据技术
6.11 链接数据技术 数据链接的建立涉及多个方面，包括数据资源标识、资源描述模型、词汇与本体定义、链接数据格式、自动链接抽取、链接预测等。 资源标识资源标识是构建数据链接的第一步。LOD 要求每个实体资源都要用类似于网页 URL 一样的 HTTPURI(Unified Resource Identifier) 来进行标识。但与维护传统网页之间的链接不同，一个网站的数据集中通常有数量巨大的实体资....
《中国人工智能学会通讯》——12.48 混合型数据聚类算法
12.48 混合型数据聚类算法 混合型数据在本文是指分类型数据和数值型数据并存的一类数据，由于两类数据描述的差异性，使得混合型数据聚类算法中类个数的确定变得越来越困难。针对分类型数据，Chen et al [36] 利用熵的性质提出了一个针对分类型数据确定聚类个数的层次聚类方法。该方法根据增量熵的变化来指导凝聚层次聚类过程，根据每层对应划分的期望熵的二次导数随类个数的变化曲线来估计候选的最佳聚类....
《中国人工智能学会通讯》——12.47 分类型数据聚类有效性
12.47 分类型数据聚类有效性 聚类结果的有效性评价是聚类分析中的一个重要组成部分。不同聚类算法或同一算法不同参数设置往往在聚类同一数据时会产生不同的结果。因此，人们需要聚类有效性函数去评价聚类结果，并从众多聚类结果中寻找最适合于数据的一种划分。对于分类型数据而言，k-modes 优化目标函数[31] 、分类效用函数[32]和信息熵函数[12]是三个广泛使用的有效性评价函数。k-modes 优....
《中国人工智能学会通讯》——12.46 分类型数据流聚类算法
12.46 分类型数据流聚类算法 在许多真实的应用中经常产生连续到达的数据，诸如网络流量监控、股票市场、信用卡欺诈检测、网站点击流和超市的客户交易等。由于到达的数据随着时间变化，所以数据的分布也将随着时间发生变化。比如在社会网络分析中，一些人可能逐渐从一个主题转换到另一个主题，而一些人可能很快改变他们的兴趣，利用聚类分析可以发现不同群体在不同时间段行为模式。针对数值型数据，数据流的聚类问题已经做....
《中国人工智能学会通讯》——12.45 k-modes 型算法的类中心表示与收 敛性分析
12.45 k-modes 型算法的类中心表示与收 敛性分析 目前分类型数据的类中心表示方式有单值和多值两种。1998 年，Huang [4] 提出了 k-modes 算法，用 modes 来表示类中心，选择出现频率最高的值代表类，强调主流的属性值代表类，其他值为噪音，是典型的单值表示方式。单值表示方式由于简单易实现且聚类优化模型有很好的数学性质，保证了求解算法的收敛性，但它并不能充分刻画类的特....
《中国人工智能学会通讯》——12.44 分类型数据的定义
12.44 分类型数据的定义 设 X={x 1 , x 2 , …, x n } 表示 n 个对象组成的一个数据集，其中 x i =(x i1 , x i2 , …, x im ) 表示由 m 个属性A={a 1 , a 2 , …, a m } 描述的第 i 个对象、x ij (1 ≤ j ≤ m)表示对象 x i 在第 j 个属性上的取值。表示对象集 X 在第 j 个属性上的值域。对于任意的....
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