云计算对应用程序开发的影响
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图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。具体来说，图嵌入方法是一种无监督学习方法，可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。其中每一种场景都可以轻松得到具有数十亿相连节点的图。图结构非常丰富且具有与生俱来的导向能力，因此非常适合机器学习模型。尽管如此，图结构却非常复杂，难以进行大规模扩展应用。也因此，现代深度学习框架对大规模图数据结构的支持仍非常有限。 生成人脸图像只是这项技术潜在应用中的一个例子。该研究一个实实在在的好处是计算机可以增强人类的创造力。 Ruotsalo表示，如果你想绘制或解释某些东西，但无法做到，计算机可能会帮助你实现这个目的。它可以观察你的注意力的焦点并预测你想要创建的内容。 研究人员认为，这项技术可用于获取大脑对感知和潜在过程的理解。 高级研究员MichielSpapé认为从心理学角度来看，这也很有趣。 他表示，「这项技术不能识别人的思想，而是对我们与心理联系做出反应。
尽管我们无法找出受试者想出的特定老人的身份，但我们可能会了解到他们的想法与老年有关。因此，我们相信这可能为了解社会，认知和情感过程提供一种新途径。」 研究人员称这种方法为「神经自适应生成模型」。在这项研究中，共有31名志愿者参加，来评估该技术的有效性。 在记录参与者的脑电图（EEG）时，研究者向他们展示了数百张由AI生成的样貌不同的人的图像。研究人员要求受试者集中注意某些特征，例如看起来偏老或微笑的脸。 在查看一系列快速呈现的脸部图像时，这些受试者的EEG就会反馈给神经网络，再由该神经网络推断出大脑是否检测到任何图像与受试者所寻找的内容相匹配。 基于这些信息，神经网络将其估计值调整为人们正在思考的面孔样子。最终，计算机对生成的图像进行了评估，使其与受试者所想的功能几乎完全匹配，实验的准确性为83％。 Tuukka Ruotsalo表示，芬兰赫尔辛基大学芬兰学院研究员，哥本哈根大学副教授，「这项技术将人类的自然反应与计算机创建新信息的能力结合在一起。在实验中，仅要求受试者查看计算机生成的图像。计算机反过来对显示的图像和人对图像的反应进行建模。通过利用人类的大脑反应信息来生成图像。由此，计算机可以创建出与用户所想相匹配的全新图像。」 关注注意力焦点，预测所想的内容神经自适应生成建模基于以下三个原理： 1、生成（Generate）：生成模型会产生数字信息，以用作感知输入。 2、感知（Perceive）：操作员感知，并对计算机生成的感知输入做出反应。
3、适应（Adapat）：任务相关性是从大脑反应中推断出来的，这会更新潜在生成模型中的位置判断。 细分市场来看，与全球发展现状不同的是，目前，我国云计算以Iaas(基础设施即服务)市场的发展最成熟。2019年，我国公有云laaS市场规模达到453亿元，较2018年增长了67.4%，占公有云市场规模比重达66%，预计未来受新基建等政策影响，laaS市场会持续攀高。
同时，参考全球云计算市场发展现状，我国SaaS(软件即服务)市场将有极大的发展潜力，2019年，公有云SaaS市场规模达194.8亿元，同比增长34.2%。 （编辑：新余站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
