软件测试/人工智能|如何使用ChatGPT编写符合PO模式的数据驱动测试框架
简介 上一篇文章我们介绍了使用ChatGPT帮我们编写自动化测试脚本，但是上文编写的脚本并不符合我们的PO设计模式，作为现在主流的设计模式，更加方便我们去编写脚本，一旦页面发生变动，我们的代码改动也会变小，所以我们的目标不是使用ChatGPT编写自动化脚本，而是要使用ChatGPT来编写符合PO设计模式的自动化脚本，而且PO设计模式又经常会结合数据驱动，所以本文就来给大家介绍一下使用ChatG.....
可以学习人类语言模式的人工智能
众所周知，人类语言非常复杂，语言学家长期以来一直认为，教机器如何像人类那样分析语音和单词结构是不可能的。但麦吉尔大学、麻省理工学院和康奈尔大学的研究人员已经朝着这个方向迈出了一步。他们开发了一种人工智能 (AI) 系统，可以自行学习人类语言的规则和模式。该模型自动学习可以应用于不同语言的高级语言模式，使其能够获得更好的结果。当给定单词和这些单词如何变化以用一种语言表达不同语法功能的例子时——比....
如何写一篇人工智能领域的期刊论文（SCI论文的固定模式和一些套路）
一、摘要（Abstract）1、摘要通常按四个方面来顺序写目的：研究的范围、目的性、重要性；方法：研究了什么内容，用了什么东西，做了哪些事情，结果：通过调研、实验、观察发现获得多种数据和结果，分层次的分析结果结论：通过实验结果，这个课题的研究所概括出来的结论是怎样的，研究出了什么成果（总结拔高）2、注意：言简意赅，一般150～250字3、英文时态：过去式二、介绍（Introduction）1、介....
园区人工智能开启双创模式，“1+N”创新型组织发展成效初显
此次大会旨在链接产学研各方资源，共同推动江苏省计算机和智能产业快速健康发展。 1月6日，“第五届荣耀金鸡湖颁奖盛典暨2018年度江苏人工智能双创年会”在苏州广播电视总台千人演播厅盛大举行，超过千名嘉宾云集而来，共襄盛举。大会共颁出2018年度众创与人工智能的7大类优秀奖项，并设主题演讲、圆桌讨论等精彩环节。中国工程院院士，华东理工大学副校长钱锋教授，阿里巴巴副总裁司罗均在大会上进行了主旨报告...
热点 | Dota 2被攻陷！OpenAI 人工智能5V5模式击败人类玩家（4000分水平）
我们团队构建的模型，OpenAI Five，已经击败业余 Dota2 团队了。虽然如今是在有限制的情况下，但我们计划到 8 月份在有限英雄池下击败 TI 赛中的一支顶级专业队伍。我们可能不会成功，因为 Dota2 是当前最流行也最复杂的电子竞技游戏之一，一批有激情与创造力的玩家经年训练，想要瓜分 4000 万美金的奖金池。 通过自我对抗学习，OpenAI Five 每天相当于玩 180 年的游戏....
数据存储、人工智能和IO模式
人工智能是计算领域的热门话题之一，并且有着充分的理由。深度学习(DL)中的新技术在某些问题上有能力创建比人类精确度更好的神经网络。图像识别是深度学习(DL)模型如何在识别图像中的对象(对象检测和分类)方面实现比人类准确性更好的一个例子。 ImageNet竞赛就是一个例子。自2010年以来，ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)已被用作图像识别改进的衡量标准。在2011年，其错误率约为....
《中国人工智能学会通讯》——12.8 序列模式挖掘趋势展望
12.8 序列模式挖掘趋势展望 近年来，数据挖掘会议和期刊中将模式与统计结合成为较热门的研究方向[47-49] ，通过统计方法对数据模式进行剪枝、判断模式的“有趣性”成为热点。例如，Nakagawa 等人[50]提出基于统计的安全剪枝规则对数据模式进行剪枝；Tatti [47] 提出的基于概率的划分模型 , 可以根据所预测的“有趣性”对无间隔的频繁情景模式进行排序。此外，在数据库会议和期刊中，面....
《中国人工智能学会通讯》——5.25 受神经线路连接模式的启发
5.25 受神经线路连接模式的启发 单个神经元能完成的功能非常简单，而复杂的任务往往由很多神经元组成的神经网络来完成。视觉系统可以看作一个深层递归神经网络。首先，它是由多个皮层组成的层级结构，沿着层级通路（腹侧通路）由低到高各个皮层编码的特征逐渐由简单变复杂。然后，视觉系统中存在多种类型的连接，包括低层到高层的前馈连接、层内神经元相互之间的递归连接，以及高层神经元到低层神经元的反馈连接[13] ....
《中国人工智能学会通讯》——12.7 序列模式挖掘近似算法
12.7 序列模式挖掘近似算法 数据中通常蕴含大量的频繁模式。确定性算法能够挖掘出所有频繁的模式，具有最高的准确性，但通常会花费大量计算时间，并且消耗大量内存。而序列模式挖掘近似算法是适应大数据的另一种方式。但是，近似算法所挖掘的结果中却存在着误差。因此，错误误差的估计通常是近似算法重点关注的对象。其中，Manku 等人[41]提出的 LCA（LowestCommon Ancestors）算法.....
《中国人工智能学会通讯》——12.6 增量序列模式挖掘
12.6 增量序列模式挖掘 在动态更新的流式数据中进行数据挖掘的需求由来已久[34] ，对于序列模式挖掘来说，当数据发生少量更新时对全体数据重新进行挖掘是不可取的。因此，一些增量序列挖掘算法被提出以适应不断增长的数据，这类算法在更新迅速的大数据中显得十分重要。 Parthasarathy 等人[35]提出的 ISM 增量序列模式挖掘算法，基于 SPADE 算法进行扩展，以最小的 I/O 和计算代....
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