美国陆军工程师研究与开发中心 (ERDC) 网络庞大，科学家、工程师和其他专业人员遍布全国七个实验室和多个现场站点。但上周，ERDC 举办了一场虚拟研讨会——RD20——目的是进一步将分散在全国各地不同实验室和地点的研究人员联系起来，以增强该组织解决国家最严峻的工程挑战的能力。
Chronically Online: How the Class of 2029 uses social media to connect
在 @stanford2029_上，未来的树木对斯坦福文化有所了解，首先建立了联系，并考虑他们想制造的第一印象。帖子在网上长期在线：2029年级的使用社交媒体是如何使用社交媒体连接的。
在《坚龙2》中，联合部队为未来战场的不确定性做好准备。最近在马里兰州阿伯丁试验场举行的坚决龙 2 (RD2) 先进技术演示 (ATD) 中，多名美国海军陆战队员、飞行员和水手参与了综合化学、生物和放射 (CBR) 科学技术 (S&T) 实验在联合部队的真实场景中，对集成传感器、战场空间感知工具和决策支持工具的新系统的实用性提供反馈。科技管理者利用这些信息来优化和加速能力开发，并促进向开发和部署的过渡。
Understanding SoTA Language Models (BERT, RoBERTA, ALBERT, ELECTRA)
大家好，现在有大量的语言模型！其中许多都有自己独特的学习“自监督”语言表示的方式，可供其他下游任务使用。在本文中，我决定总结当前的趋势并分享一些关键见解，以将所有这些新方法粘合在一起。😃（幻灯片来源：Delvin 等人，斯坦福 CS224n）问题：上下文无关/原子词表示我们在上一篇文章中从上下文无关方法开始，例如 word2vec、GloVE 嵌入。这些方法的缺点是它们不考虑句法上下文。例如“开立银行账户”与“在河岸上”。单词 bank 的含义取决于单词所处的上下文。解决方案 #1：上下文单词表示借助 ELMo，社区开始构建前向（从左到右）和后向（从右到左）序列语言模型，并使用从这两个模型（连
The evolution of Natural Language Models (NLM) - Must know NLP Basics
我决定浏览一些 NLP（自然语言处理）领域的突破性论文，并总结我的学习成果。这些论文的日期从 2000 年代初到 2018 年。资料来源 - KDNuggets如果您是 NLP 领域的新手 - 我建议您从阅读这篇文章开始，其中涉及各种 NLP 基础知识。1. 神经概率语言模型2. 向量空间中单词表示的有效估计Word2Vec - Skipgram 模型3. 单词和短语的分布式表示及其组合4. GloVe：用于单词表示的全局向量5. 基于循环神经网络的语言模型6. 循环神经网络语言模型的扩展让我们从#1 开始，神经概率语言模型Bengio 等人。提出一种分布式单词表示法来对抗维数灾难。维数灾难源
Word2Vec explained - Assignment #5 - Udacity Deep Learning Course by Google
嗨，我确实对向量空间的工作原理有很好的理解（这要感谢我在本科和研究生院学到的所有数学知识）。但是，Udacity 深度学习课程的作业 #5 具有挑战性，它需要可视化和理解一组向量如何成功（或几乎）表示单词的概念，同时将它们并排阅读为上下文。在尝试解决作业之前，我观看了几个视频并在线阅读了大量资料。让我先用一个例子来解释这个概念。考虑一下这句话：汤米狗是我最好的朋友。作为人类，我们的理解是，这句话指的是一只名叫汤米的狗，它是作家/作者最好的朋友。你如何通过数学让机器理解这一点？答案：嵌入将上述句子中的每个单词想象成你用于关联的云 - 我想到的可视化是：<汤米><狗><最好的朋友> - 其中<>代
