aws发表论文

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Hub App是一款由OpenAI推出的应用程序，可以生成和编辑自然语言内容。它集成了OpenAI的最新技术和API，包括最强大的语言模型GPT-3。

1. Hub App的功能

Hub App的主要功能是根据用户输入的提示自动生成文章、电子邮件、简历等内容，并支持用户自定义内容。同时，该应用程序还可以帮助用户检查语法、拼写、标点符号等错误。

2. 使用场景

Hub App适用于许多场景，如撰写新闻稿、拟定商业计划、写作学术论文、创建营销材料等。无论你是在学校、工作、创业还是研究中，Hub App都可以为你提供帮助。

3. 优势

相比传统的写作方式，Hub App具有多项优势。首先，它可以大大提高生产力，让你的写作过程更加高效。其次，它可以生成高质量的自然语言内容，不仅可以减少人工编辑的时间，同时还可以改善文章的质量。

4. 注意事项

尽管Hub App功能强大，但使用时需要注意一些事项。首先，它不能替代人工编辑，因为机器无法完全理解人类的意图和目的。此外，虽然大大提高了生产力，但文章的质量和原创性仍然需要人工监控和调整。

总之，Hub App作为一款集成了OpenAI最新技术的应用程序，在写作方面具有强大的功能和优势，可以提高写作者的生产力和文章质量。同时，需要注意的是，它不能完全取代人工编辑，仍需要人的监督和调整。

Hub App是面向AI模型开发者、数据科学家和工程师的一款桌面应用程序，提供了一个便捷的界面来管理整个AI工作流程。它可以帮助你在云和本地环境中创建、训练和部署机器学习模型，并且可以轻松与其他人合作。以下是一些拓展知识与可能的扩展问题。

1. 界面与功能

Hub App 的界面非常简洁易用，同时也提供了很多功能工具箱，包括模型管理、数据集管理、任务业务流、自动调优和部署等。它支持不同的操作系统，如Windows、macOS和Linux，在不同的场景下显得特别便捷，操作非常直观、友好。

2. 云端与本地环境

Hub App 支持同时连接本地环境和AWS云环境，让用户体验到云端计算的高效性和本地环境的便捷性。除了可以在云端使用Amazon SageMaker、EC2或Lambda等服务之外，还可以轻松将产生的结果同步到S3里进行存储。此外，也可以借助Docker、Kubernetes等容器技术来进行本地部署。

3. 合作与增值服务

Hub App还集成了AWS Marketplace、Jupyter Notebook、自然语言处理模型和AWS Lambda等一系列服务，以方便用户合作开发。通过AWS Marketplace上的合作伙伴和软件包，可以获得更广泛的AI工具集和增值服务。此外，在Hub App平台中可以轻松实现自动化部署和调试。

4. 与其他桌面应用的区别

与其他桌面应用程序相比，Hub App最大的优势在于它直接整合了云环境和本地资源，并且采用AWS的强大计算和数据处理平台，极大地提高了用户的操作效率、模型性能和合作开发能力。而且，Hub App还注重开源社区和可持续发展，使得AI不再是封闭的、垄断性的产业，而是一个真正贴近用户需求、提供多元化解决方案的未来方向。

5. 后续发展

随着AI技术的不断进步和发展，Hub App也将不断扩充其功能和服务形态，例如加入更强大的自动化、机器学习解决方案、低代码开发、深度学习框架等方面的支持。同时，它还将积极响应全球各种AI大赛和研究课题，为推动AI技术的革新和普及做出贡献。

一文看尽2018全年AI技术大突破：NLP跨过分水岭、CV研究效果惊人

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

2018，仍是AI领域激动人心的一年。

这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断；CV领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……近日，Analytics Vidhya发布了一份2018人工智能技术总结与2019趋势预测报告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留这个报告架构的基础上，对内容进行了重新编辑和补充。这份报告总结和梳理了全年主要AI技术领域的重大进展，同时也给出了相关的资源地址，以便大家更好的使用、查询。报告共涉及了五个主要部分：

下面，我们就逐一来盘点和展望，嘿喂狗~

2018年在NLP 历史 上的特殊地位，已经毋庸置疑。

这份报告认为，这一年正是NLP的分水岭。2018年里，NLP领域的突破接连不断：ULMFiT、ELMo、最近大热的BERT……

迁移学习成了NLP进展的重要推动力。从一个预训练模型开始，不断去适应新的数据，带来了无尽的潜力，甚至有“NLP领域的ImageNet时代已经到来”一说。

正是这篇论文，打响了今年NLP迁移学习狂欢的第一枪。论文两名作者一是创始人Jeremy Howard，在迁移学习上经验丰富；一是自然语言处理方向的博士生Sebastian Ruder，他的NLP博客几乎所有同行都在读。两个人的专长综合起来，就有了ULMFiT。想要搞定一项NLP任务，不再需要从0开始训练模型，拿来ULMFiT，用少量数据微调一下，它就可以在新任务上实现更好的性能。

他们的方法，在六项文本分类任务上超越了之前最先进的模型。详细的说明可以读他们的论文：网站上放出了训练脚本、模型等：

这个名字，当然不是指《芝麻街》里那个角色，而是“语言模型的词嵌入”，出自艾伦人工智能研究院和华盛顿大学的论文Deep contextualized word representations，NLP顶会NAACL HLT 2018的优秀论文之一。

ELMo用语言模型（language model）来获取词嵌入，同时也把词语所处句、段的语境考虑进来。

这种语境化的词语表示，能够体现一个词在语法语义用法上的复杂特征，也能体现它在不同语境下如何变化。

当然，ELMo也在试验中展示出了强大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上，能够带来各种任务上的性能提升。比如在机器问答数据集SQuAD上，用ELMo能让此前最厉害的模型成绩在提高4.7个百分点。

这里有ELMo的更多介绍和资源：

它由Google推出，全称是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。从性能上来看，没有哪个模型能与BERT一战。它在11项NLP任务上都取得了最顶尖成绩，到现在，SQuAD 2.0前10名只有一个不是BERT变体：

如果你还没有读过BERT的论文，真的应该在2018年结束前补完这一课：另外，Google官方开源了训练代码和预训练模型：如果你是PyTorch党，也不怕。这里还有官方推荐的PyTorch重实现和转换脚本：

BERT之后，NLP圈在2018年还能收获什么惊喜？答案是，一款新工具。

就在上周末，Facebook开源了自家工程师们一直在用的NLP建模框架PyText。这个框架，每天要为Facebook旗下各种应用处理超过10亿次NLP任务，是一个工业级的工具包。

（Facebook开源新NLP框架：简化部署流程，大规模应用也OK）

PyText基于PyTorch，能够加速从研究到应用的进度，从模型的研究到完整实施只需要几天时间。框架里还包含了一些预训练模型，可以直接拿来处理文本分类、序列标注等任务。

想试试？开源地址在此：

它能主动打电话给美发店、餐馆预约服务，全程流畅交流，简直以假乱真。Google董事长John Hennessy后来称之为“非凡的突破”，还说：“在预约领域，这个AI已经通过了图灵测试。”Duplex在多轮对话中表现出的理解能力、合成语音的自然程度，都是NLP目前水平的体现。如果你还没看过它的视频……

NLP在2019年会怎么样？我们借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：

今年9月，当搭载BigGAN的双盲评审中的ICLR 2019论文现身，行家们就沸腾了： 简直看不出这是GAN自己生成的 。

在计算机图像研究史上，BigGAN的效果比前人进步了一大截。比如在ImageNet上进行128×128分辨率的训练后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分 3倍 。

除了搞定128×128小图之外，BigGAN还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练，生成更让人信服的样本。

在论文中研究人员揭秘，BigGAN的惊人效果背后，真的付出了金钱的代价，最多要用512个TPU训练，费用可达11万美元，合人民币76万元。

不止是模型参数多，训练规模也是有GAN以来最大的。它的参数是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。

研究论文：

前前后后，团队只用了16个AWS云实例，每个实例搭载8块英伟达V100 GPU，结果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench测试上达到的速度还要快40%。这样拔群的成绩，成本价只需要 40美元 ，在博客中将其称作人人可实现。

相关地址： 博客介绍：

今年8月，英伟达和MIT的研究团队高出一个 超逼真 高清视频生成AI。

只要一幅动态的语义地图，就可获得和真实世界几乎一模一样的视频。换句话说，只要把你心中的场景勾勒出来，无需实拍，电影级的视频就可以自动P出来：

除了街景，人脸也可生成：

这背后的vid2vid技术，是一种在生成对抗性学习框架下的新方法：精心设计的生成器和鉴别器架构，再加上时空对抗目标。

这种方法可以在分割蒙版、素描草图、人体姿势等多种输入格式上，实现高分辨率、逼真、时间相干的视频效果。

好消息，vid2vid现已被英伟达开源。

研究论文：

GitHub地址

相关地址

相关地址

参考文献应该怎么写？

参考文献按在正文中出现的先后次序列表于文后;文后以“参考文献：”(左顶格)为标识;参考文献的序号左顶格，并用数字加方括号表示，如[1]、 [2]、…，以与正文中的指示序号格式一致。

参照ISO690及ISO690-2，每一参考文献条目的最后均以“、”结束。各类参考文献条目的编排格式及 示例如下：

专著、论文集、学位论文、报告

[序号]主要责任者、文献题名[文献类型标识]、出版地：出版者，出版年、起止页码(任选)、(中译本前要加国别)

[1] [英]M奥康诺尔著，王耀先译.科技书刊的编译工作[M]、北京：人民教育出版社，1982、56-57

[2] 辛希孟、信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[C]、北京：中国社会科学出版社，1994

论文的结语要求

论文结束语就是论文的结尾，是要围绕这篇论文的所创作的结束语，需要基本概括全文的要点部分，加深题目意义、论文结语，就是要对绪论中提出的，分析或者论证的问题加以解释概括，从而引出的出的结论。

或者对论文题目研究未来的发展趋势，进行自己的分析。论文结尾切记草草收兵，结尾和开头不符合，更不要画蛇添足，拖泥带水。

在知网论文查询的尾端，要列出的参考文献在文中使用过的，包括专著、论文。需要列出来的参考文献应该按照论文参考的顺序排列出来，不能以别的顺序排列例如：按照文献的知名度排列。列出参考文献的目的就是言之有据，也是对原作者的研究成果尊重，最后也方便他人的查找。

我想知道云计算近两年发展大事件

众所周知，云计算被视为科技界的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。追根溯源，云计算与并行计算、分布式计算和网格计算不无关系，更是虚拟化、效用计算、SaaS、SOA等技术混合演进的结果。那么，几十年来，云计算是怎样一步步演变过来的呢？让我们一起回顾云计算发展历程中的点滴事件：
　　1959年6月，Christopher Strachey发表虚拟化论文，虚拟化是今天云计算基础架构的基石。
　　1961年，John McCarthy提出计算力和通过公用事业销售计算机应用的思想。
　　1962年，J.C.R. Licklider提出“星际计算机网络”设想。
　　1965年 美国电话公司Western Union一位高管提出建立信息公用事业的设想。
　　1984年，Sun公司的联合创始人John Gage说出了“网络就是计算机”的名言，用于描述分布式计算技术带来的新世界，今天的云计算正在将这一理念变成现实。
　　1996年，网格计算Globus开源网格平台起步。
　　1997年，南加州大学教授Ramnath K. Chellappa提出云计算的第一个学术定义”，认为计算的边界可以不是技术局限，而是经济合理性。
　　1998年，VMware(威睿公司)成立并首次引入X86的虚拟技术。
　　1999年，Marc Andreessen创建LoudCloud，是第一个商业化的IaaS平台。
　　1999年，公司成立，宣布“软件终结”革命开始。
　　2000年，SaaS兴起。
　　2004年，Web 2.0会议举行，Web 2.0成为技术流行词，互联网发展进入新阶段。
　　2004年，Google发布MapReduce论文。Hadoop就是Google集群系统的一个开源项目总称，主要由HDFS、MapReduce和Hbase组成，其中HDFS是Google File System(GFS)的开源实现;MapReduce是Google MapReduce的开源实现;HBase是Google BigTable的开源实现。
　　2004年，Doug Cutting 和 Mike Cafarella实现了Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce，Hadoop并成为了非常优秀的分布式系统基础架构。
　　2005年，Amazon宣布Amazon Web Services云计算平台。
　　2006年，Amazon相继推出在线存储服务S3和弹性计算云EC2等云服务。
　　2006年，Sun推出基于云计算理论的“BlackBox”计划。
　　2007年，Google与IBM在大学开设云计算课程。
　　2007年3月，戴尔成立数据中心解决方案部门，先后为全球5大云计算平台中的三个(包括Windows Azure、Facebook和)提供云基础架构。
　　2007年7月，亚马逊公司推出了简单队列服务(Simple Queue Service，SQS)，这项服务使托管主机可以存储计算机之间发送的消息。
　　2007年11月，IBM首次发布云计算商业解决方案，推出“蓝云”(Blue Cloud)计划。
　　2008年1月，推出了随需应变平台DevForce,平台是世界上第一个平台即服务的应用。
　　2008年2月，EMC中国研发集团云架构和服务部正式成立，该部门结合云基础架构部、Mozy和Pi两家公司共同形成EMC云战略体系。
　　2008年2月，IBM宣布在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立第一个云计算中心。
　　2008年4月，Google App Engine发布。
　　2008年中，Gartner发布报告，认为云计算代表了计算的方向。
　　2008年5月，Sun在2008JavaOne开发者大会上宣布推出“Hydrazine”计划。
　　2008年6月，EMC公司中国研发中心启动“道里”可信基础架构联合研究项目。
　　2008年6月，IBM宣布成立IBM大中华区云计算中心。
　　2008年7月，HP、Intel和Yahoo联合创建云计算试验台Open Cirrus。
　　2008年8月3日，美国专利商标局(以下简称“SPTO”)网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”(Cloud Computing)商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。戴尔在申请文件中称，云计算是“在数据中心和巨型规模的计算环境中，为他人提供计算机硬件定制制造”。
　　2008年9月 Google公司推出Google Chrome浏览器，将浏览器彻底融入云计算时代。
　　2008年9月，甲骨文和亚马逊AWS合作，用户可在云中部署甲骨文软件、在云中备份甲骨文数据库。
　　2008年9月，思杰公布云计算战略，并发布新的思杰云中心(Citrix Cloud Center，C3)产品系列。
　　2008年10月，微软发布其公共云计算平台——Windows Azure Platform，由此拉开了微软的云计算大幕。
　　2008年12月，Gartner披露十大数据中心突破性技术，虚拟化和云计算上榜。
　　2008年，亚马逊、Google和Flexiscale的云服务相继发生宕机故障，引发业界对云计算安全的讨论。
　　2009年，思科先后发布统一计算系统(UCS)、云计算服务平台，并与EMC、Vmware建立虚拟计算环境联盟。
　　2009年1月，阿里软件在江苏南京建立首个“电子商务云计算中心”。
　　2009年4月，VMware推出业界首款云操作系统VMware vSphere 4。
　　2009年7月 Google宣布将推出Chrome OS操作系统。
　　2009年7月，中国首个企业云计算平台诞生(中化企业云计算平台)。
　　2009年9月，VMware启动vCloud计划 构建全新云服务。
　　2009年11月，中国移动云计算平台“大云”计划启动。
　　2010年1月，HP和微软联合提供完整的云计算解决方案。
　　2010年1月，IBM与松下达成迄今为止全球最大的云计算交易。
　　2010年1月，Microsoft正式发布Microsoft Azure云平台服务。
　　2010年4月，英特尔在IDF上提出互联计算，图谋用X86架构统一嵌入式、物联网和云计算领域。
　　2010年，微软宣布其90%员工将从事云计算及相关工作。
　　2010年4月，戴尔推出源于DCS部门设计的PowerEdgeC系列云计算服务器及相关服务。