十大数字化转型趋势
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ad boc网络也被称为对等网络，其可扩展性不佳，鉴于当今公司网络的冲突和组织问题，不建议采用这种模式。考虑到AP价格低廉，除非是在家里，否则不再需要这种网络了，但即使是在家里,也可能不再需要了。 另外，ad hoc网络很不安全，连接到无线网络前，务必关闭主机的AdHoc设置。 2. 基本服务集(BSS)
基本服务集(BSS )是由AP提供的无线信号决定的区域(蜂窝),也被称为基本服务区( BSA),因此术语BSS和BSA的含义相同，但BSS最常用于定义蜂窝。图14-8显示了一个为主机提供BSS的AP以及该AP覆盖的基本服务区(蜂窝)。 1. 独立基本服务集 (ad hoc) 要安装无线802.11设备，最简单的方式是使用ad hoce网络。在这种模式下，无线NIC (或其他设备)可直接通信，而不需要AP。一个典型的例子是两台带无线NIC的笔记本电脑，如果两个网卡都设置为以ad hoc模式运行，它们就能相互连接并传输文件,只要其他网络设置(如IP协议)被配置成支持这样做。 要创建独立基本服务集( IBSS),只需两台或两台以上带无线功能的设备。让它们相隔20~ 40米后，它们就能“看到”对方并连接起来一前提是它们的一些基本配置参数相同。其中一台计算机可将其因特网连接与其他计算机共享。
图14-7是一个ad hoc无线网络，注意到其中没有接入点! 层次时间记忆(HTM)使用稀疏分布式表示法(SDR)对大脑中的神经元进行建模，并进行计算，在标量预测(商品、能源或股票价格等未来值)和异常检测方面优于CNN和RNN。
这是Palm Pilot名宿Jeff Hawkins在其公司Numenta的奉献作品。霍金斯在对大脑功能进行基础研究的基础上，追求的是一种强大的人工智能模型，而不是像DNN那样用层和节点来结构。 CapsNet极大地减少了所需的训练集，并在早期测试中显示出卓越的图像分类性能。 多粒度级联森林 2月份，我们介绍了南京大学新型软件技术国家重点实验室的周志华和冯霁的研究，展示了他们称之为多粒度级联森林的技术。他们的研究论文显示，多粒度级联森林在文本和图像分类上都经常击败卷积神经网络和循环神经网络。效益相当显著。
简而言之，gcForest(多粒度级联森林)是一种决策树集合方法，其中保留了深网的级联结构，但不透明的边缘和节点神经元被随机森林组与完全随机的树林配对取代。在我们的原文中阅读更多关于gcForest的内容。 Pyro and Edward Pyro和Edward是两种新的编程语言，它们融合了深度学习框架和概率编程。Pyro是Uber和Google的作品，而Edward则来自哥伦比亚大学，由DARPA提供资金。其结果是一个框架，允许深度学习系统衡量他们对预测或决策的信心。 在经典的预测分析中，我们可能会通过使用对数损失作为健身函数来处理这个问题，惩罚有信心但错误的预测(假阳性)。到目前为止，还没有用于深度学习的必然结果。 例如，这有望使用的地方是在自动驾驶汽车或飞机中，允许控制在做出关键或致命的灾难性决定之前有一些信心或怀疑感。这当然是你希望你的自主Uber在你上车之前就知道的事情。 Pyro和Edward都处于开发的早期阶段。 不像深网的方法 我经常会遇到一些小公司，他们的平台核心是非常不寻常的算法。在我追问的大多数案例中，他们都不愿意提供足够的细节，甚至让我为你描述里面的情况。这种保密并不能使他们的效用失效，但是在他们提供一些基准和一些细节之前，我无法真正告诉你里面发生了什么。当他们最终揭开面纱的时候，就把这些当作我们未来的工作台吧。 目前，我所调查的最先进的非DNN算法和平台是这样的。
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