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2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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废水处理种植蔬菜,这道菜还能吃吗?

    原名:废水处理种植蔬菜,这道菜还能吃吗?作者:小白兔编辑:Yuki众所周知,我们现在正处于人口爆炸之中。

    原名:废水处理种植蔬菜,这道菜还能吃吗?作者:小白兔编辑:Yuki众所周知,我们现在正处于人口爆炸的时代。有越来越多的人,越来越多的东西吃,越来越多的水资源种植粮食和蔬菜。同时,清洁的水资源也变得越来越有限。我该怎么办?有人想:我们不如把废物变成宝藏,把废水处理成菜田水!事实上,2004年的一项调查发现,再生水(处理过的废水)已经占以色列农业身份证变更证明_中山电视新闻网灌溉用水的一半,西班牙占17%,加利福尼亚占6%。谁知道这些盘子是从什么水里长出来的?图片来源:Daniel Fazio,Unspl.,进行了一系列的研究来回答这个问题。药物污染最初是由以色列科学家提出的,他们研究了卡马西平,一种留在用废水灌溉的蔬菜中的抗惊厥药物。该药物通常在再生水中被检测,可以长期留在土壤中,并可被植物吸收。再生水中的卡马西平通过蔬菜进入人体。图片来源:参考文献[5]在一个为期一周的实验中,34名志愿者被随机分配吃用再生水灌溉的蔬菜和用清洁水灌溉的300分能上什么大专_框架箱尺寸网蔬菜。连续监测志愿者尿中卡马西平及其代谢产物的含量,并对不同灌溉方式下的蔬菜进行测定。黄瓜、生菜、欧芹、辣椒和西红柿都是再生水灌溉的受害者。再生水灌溉蔬菜中卡马西平的含量显著高于纯水灌溉。只有胡萝卜几乎不合格。研究人员还发现,尽管一些志愿者在实验开始时尿中含有卡马西平(出于个人健康原因服用药物),但吃了用清水灌溉的蔬菜的志愿者尿中卡马西平的含量没有变化。也就是说,在这些志愿者中,卡马西平在实验开始时存在于尿液中。实验结束时,尿中卡马西平的含量没有增加。实验开始时,尿中没有卡马西平,实验结束时,尿中没有卡马西平。在实验结束时,那些吃了用再生水灌溉的蔬菜的志愿者在他们的尿中发现了卡马西平,而不管在实天津网络推广_菏泽协和医院网验开始时他们的尿中是否有卡马西平。当然,用再生水灌溉的蔬菜的尿液中的药物量比服用时要低得多,但它仍然反映了再生水灌溉使消费者受到药物污染。然后由来自美国的病毒科学家进行病毒感染,他们使用数学模型来评估不同人群在食用用未经消毒的再生水(花椰菜、卷心菜、黄瓜和生菜)灌溉的蔬菜后暴露于肠道病毒的风险。他们发现,不同人群的蔬菜习惯差异很大:亚洲人吃最多的蔬菜,美洲原住民吃更少的卷心菜和莴苣,黑黄瓜吃得更少。市场里满是蔬菜。图片来源:娄丽波,Unsplash尽管如此,在不同的人群中,通过吃蔬菜感染肠道病毒的风险有小的差距,但是亚洲人确实具有最大的风险,因为他们吃最多的蔬菜。因为这项研究没有考虑到蔬菜的加工,所以它是默默生吃的。因此,理论上,亚洲人会因为良好的洗衣和炒菜习惯而放弃游戏。重金属污染是亚洲和非洲的重金属研究人员所关注的问题。重金属的摄入除了对人体产生严重的致癌作用外,还可能导致神经、骨骼、循环系统、内分泌和免疫系统的损害,并可能损害肝脏、肾脏、肺的正常功能。如果这些蔬菜含有重金属,它们鲜艳的颜色能引起你的食欲吗?照片来源:路易斯汉瑟,在肯尼亚锡卡展开。科学家们测试了来自Makongeni市场的再生水灌溉蔬菜中的重金属离子(铜、锌、镉、镍、铅),以及污泥和再生水。所检测的甘蓝、菠菜和芫荽均合格,符合世界卫生组织推荐的重金属含量要求。然而,科学家强调定期的污泥去除对于防止重金属离子富集和造成作物污染是重要的。在孟加拉国,与锡卡类似,对9个再生水灌溉作物中的27个样品进行了铅、镍和砷的检测,结果全部合格。科学家发现苋菜叶中的铅含量最高,而黄麻叶中的其他重金属含量最高。青木瓜是重金属含量最低、最安全的农作物。在阿尔及利亚的许多地方,未经处理的污水流入河流,并直接被当地农场用来灌溉生蔬菜,如莴苣和胡萝卜。因此,政府立法加强污水处理和中水灌溉,以减少农产品和环境中的病原体和污染物。研究人员选择了一个有污水处理厂的城市来测试再生水灌溉作物(马铃薯、西红柿和黄瓜)中的铜、锌、铅和镉的含量,并与阿尔及利亚其他地区的作物进行比较。结果出乎意料:再生水灌溉的蔬菜重金属含量低于其他地区。吃这种蔬菜能减少每天摄取85%的重金属。这可能是“只要处理好,废水也能成为宝藏”?污水处理厂。图片来源:Ivan Ban.,Unsplash蔬菜养分和化学品以及废水可能不需要处理,例如啤酒废水,理论上不仅含有有毒物质,而且含有植物生长所需的许多有机物质和养分。在山东省一家啤酒厂附近,研究人员建立了三个试验田:清水灌溉、废水灌溉和废水混合灌溉。他们种了六种作物:韭菜、洋葱、卷心菜、莴苣、马铃薯和卷心菜。啤酒厂的一角。图片来源:在收获季节,研究人员检查了三种试验作物的维生素C、硝酸盐和亚硝酸盐含量,发现啤酒废水灌溉显著提高了莴苣、马铃薯和卷心菜的维生素C含量,这似乎是个好消息。另一方面,废水增四世同堂 话剧_香港机房托管网加了甘蓝、莴苣和甘蓝中的硝酸盐含量,增加了韭菜和马铃薯中的亚硝酸盐含量。只有洋葱坚定地说:不管你浇什么水,我应该长多久?污水中的塑料瓶。图片来源:路易斯汉塞尔,Unsplash总体来说,今天的人类发现很难绕过废水处理作为一种农业用水生产模式。许多研究发西安外院_浮遇纪网现再生水灌溉有利有弊。它不能简单地概括。关键问题也很清楚:如何处理污水?处理后的再生水能满足灌溉标准吗?沈阳、天津、白银等城市污水灌溉造成重金属污染。使用未经处理甚至未经处理的富含污染物的农业水就像喝Poinsettia解渴一样。实例表明,只有处理得当,再生水才能在保证人类健康的前提下稍微缓解地球水资源的压力。扩展阅读作者的名片布局:大庆标题梅德韦杰夫简历_气体内能网地图来源:展开[1]Cherfi,A,Ac.,M,Cherfi,M,Otmani,S。

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