在發布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解決了388個issue,包括眾多重磅特性支持以及Bug修復。

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前言

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開篇廢話

無奈放假前又出了兩個需求,忙活到昨天終於是上線了。打開掘金髮現大家都在創意鬧新春,有放煙花的,有寫福、寫春聯的,有年獸作戰小遊戲的,還有畫虎的。該說不說,『你們掘金花活兒挺多啊』!我也來參與了,真香~

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Android 誕生已久,其開發方式保持着高頻更迭,相較於早期的開發方式已大不相同,尤其是近幾年 Google 熱切推崇的 MAD 開發技術。

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當我們為類定義擴展函數時,它不會作為成員添加到類中。擴展函數是一種特殊的函數,它默認的第一個參數是函數的接受者,如下例所示,擴展函數被編譯成普通函數。

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作者 / Google Play 學院項目主管 Eric McCleve

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因果推斷是當下人工智能、機器學習領域中的熱門話題之一。在 11 月 26 日的青源 Talk 中,北京大學助理教授、青源會會員苗旺分享了題為「因果推斷,觀察性研究和 2021 年諾貝爾經濟學獎」的報告。在本次報告中,苗旺老師首先介紹了 1989、2000、2021 三次諾貝爾經濟學獎的背景,這三次諾獎得主的工作都與因果推理有着密切的關聯。接着,苗旺老師回顧了統計學家對因果推理研究的貢獻。在報告的第三部分中,苗旺老師討論了以「混雜因素調整」為代表的觀察性數據因果推斷研究的最新進展。最後,苗旺老師展望了因果推斷未來的發展方向。

視頻回放鏈接:https://hub.baai.ac.cn/live/?room_id=189


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AI for Science為何重要?實際上,它是比知識與數據協同範式的影響更為深遠的發展方向。

「科學研究有兩大基本目的:一是尋求基本規律,二是解決實際問題。在量子力學建立之時,狄拉克就預言說尋求基本規律的任務已大體完成,但因為其數學問題太複雜,用基本原理來解決實際問題非常困難。直到上世紀 50 年代電子計算機開始投入使用,以及微分方程數值方法的出現,人類才第一次大規模實現了從基本原理出發解決實際問題的能力,並由此構建起了現代工業和技術賴以生存的基礎。」

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本文將為大家介紹「如何使用Adapter(適配器)結構、基於元學習和遷移學習思想對預訓練語音識別(ASR)模型進行跨語言的遷移」。在這項工作中,我們主要研究了如何利用Adapter進行高參數效率(parameter-efficient)的預訓練多語言ASR模型的遷移,並提出了「MetaAdapter」和「SimAdapter」對Adapter進一步優化;在僅使用「2.5%「和」15.5%「的可訓練參數的情況下,使得識別詞錯誤率(WER)相對全模型微調(fine-tune)分別降低了」2.98%和2.55%」。該研究成果已被語音領域頂級期刊 IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing (TASLP)接收。

本文作者:侯汶昕(東京工業大學碩士、現微軟算法工程師, 知乎@Harold)

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豐色 發自 凹非寺量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

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