发明名称 --- 一种基于动态数字验证码的语音门禁系统
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IEEE 全称是美国电子电气工程师学会(Institute of Electrical and Electronic Engineers),是国际性电子技术与信息科学工程师学会,在 160 多个国家拥有超过 40 万会员。IEEE Fellow 为学会最高等级会员,是 IEEE 授予成员的最高荣誉,在学术科技界被认定为权威的荣誉和重要的职业成就。当选人需要对工程科学与技术的进步或应用做出重大贡献,为社会带来重大价值。当选人数不超过 IEEE 当年会员总数的 0.1%。
去年,机器之心就对 IEEE 2019 Fellow 进行了报道。据统计,去年晋升 IEEE Fellow 的华人学者近百位,来自大陆地区高校和企业的新晋 Fellow 30 多位,其中包括清华大学魏少军、Petuum 创始人兼 CEO 邢波教授这样的资深学者,非常引人注目。
个人也注意到了最近不少结合深度学习进行音乐编曲、创作的paper和应用,欢迎大家来分享音乐与AI如何结合的想法。
相关问题:计算机音乐是否通过机器学习等方法进行过作曲、演奏?
中央音乐学院的招生细则:(中央音乐学院-中央音乐学院音乐人工智能首招博士生!今天开始报名啦!俞峰院长携手清华、北大专家组建跨学科导师阵容!)
科学技术是音乐发展的主要推动力之一,人工智能将是未来音乐发展的又一重要契机。中央音乐学院将于2019年首次招收“音乐人工智能与音乐信息科技”方向的博士生,着力培养音乐与理工科交叉融合的复合型拔尖创新人才,助力音乐与科技的融合,助力“一流学科”建设。欢迎计算机、智能和电子信息类考生报考!
一、学习年限
学制三年
二、导师队伍
本方向将采取双导师培养制(音乐导师+科技导师),以下是三位导师信息:
俞峰,中央音乐学院院长,教授、博导,“万人计划”领军人才,“四个一批”人才。中国指挥学会会长、全国艺术专业学位研究生教指委副主任、中国文联第十届全国委员会委员,享受国务院政府特殊津贴。
循环神经网络(RNNs)是序列建模中被广泛使用的网络结构,它通过控制当前信息以及历史信息的贡献大小来实现序列信息的积累。RNN神经元将当前时刻的输入向量作为一个整体,通过门设计控制其信息载入到模型的信息量。然而,输入向量中的不同元素通常具有不同的重要性,RNNs忽略了对此重要属性的探索及利用以加强网络能力。
为此,微软亚洲研究院和西安交通大学合作,提出了通过对RNN层加入一个简单有效的元素注意力门,使得RNN神经元自身拥有基础通用的注意力能力,对不同的元素自适应地赋予不同的重要性来更加细粒度地控制输入信息流。该注意力门设计简单,并且通用于不同的RNN结构以及不同的任务。
循环神经网络(Recurrent Neural Networks, 缩写RNNs),例如标准RNN、LSTM、GRU等,已经被广泛用于对时间序列数据的处理和建模,来解决许多应用问题,例如行为识别、机器翻译、手写识别等。RNN在对时域动态特性建模以及特征学习上具有强大的能力。如图1所示,在每个时间步,RNN神经元通过当前时刻的输入x_t和前一时刻的隐状态信息h_(t-1)来更新当前时刻的隐状态h_t,从而具有对历史信息的记忆性。
近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果。最近,笔者阅读了一系列基于深度学习的NER研究的相关论文,并将其应用到达观的NER基础模块中,在此进行一下总结,与大家一起分享学习。
NER又称作专名识别,是自然语言处理中的一项基础任务,应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体,通常包括人名、地名、组织机构名、日期时间、专有名词等。NER系统就是从非结构化的输入文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广,只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。