中科院张士峰博士为大家带来报告《基于深度学习的通用物体检测算法对比探索》。
由于神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习，即深度学习。 神经网络和深度学习并不等价。
2.1 在服务器端和移动端应用深度学习技术的难点对比 通过对比服务器端的情况，更容易呈现移动端应用深度学习技术的难点，对比如下表所示。
本文将结合京东团队的调研成果和几年的实践经验，对Doris和ClickHouse这两种分析引擎进行深入对比，验证广为流传的说法，供大家在场景选型或内核研发时提供一个参考，另外对于两者社区规划提供一定的借鉴
百度智能云数据库（RDS）性能 在前面的整体对比中看到，百度智能云RDS的“企业级规格”在中高并发时，表现出了非常强的性能，位居榜眼。
深度学习算法可以让机器能够像人脑那样进行工作和处理数据，并高度依赖于人工神经网络，并基于人脑的结构 - 功能而工作。以下是十大值得关注的深度学习算法，希望能对你有所参考。 1.
对于单智能体的情况，比如机器人，其实可以看做是机器人与环境的对抗，需要不断的变换环境的复杂度来提升机器人的智能水平。也因此，这套深度强化学习系统是适用于所有场景的。
这个报告讨论了将深度学习方法引入音频信号处理中的一些尝试和初步结果。 音频信号的深度学习处理方法 报告主要包括音频信号领域的研究方向介绍和将深度学习方法引入音频信号处理中的尝试和初步结果。
本文提出了SquirRL，它使用深度强化学习去识别区块链激励机制下的攻击策略，使用较短步骤，方法在BitCoin协议上复现了其著名的理论结果。
