杰出程序员好于10个普通程序员？

训练这个网络生成与输入向量相同的输入（一个无监督数据手工设计的有监督任务）。由于中间有一个故意设计的bottleneck，因此网络不能被动地传输信息。相反， 为了解码器能够更好的解码， 它一定要找到最好的方式将输入的信息保留至一个非常小的单元中。

训练之后， 编码器与解码器分离， 编码器用在压缩数据的接收端或编码数据用来传输， 利用极少的数据格式来传输信息同时保证丢失最少的数据信息。 也可以用来降低数据的维度。

另一个例子是，考虑大量的文本集合（也许是来自数字平台的评论）。通过某种聚类或流形学习方法，我们可以为文本集合生成聚类标签，然后将其作为标签处理（前提是聚类工作做得很好）。
 

半监督生成对抗网络（简称SGAN）， 是标准的生成对抗网络的一种改进。判别器不仅输出0和1去判别是否为生成的图像，而且输出样本的类别（多输出学习）。

这是基于这样的一个想法，通过判别器学习区分真实和生成的图像， 能够在没有标签的情况下学得具体的结构。通过从少量的标记数据中进行额外的增强，半监督模型可以在最少的监督数据量下获得最佳性能。

你可以在这儿阅读更多关于SGAN和半监督学习的信息。

GAN也涉及了其他的混合学习的领域——自监督学习， 在自监督学习中无监督问题被明确地定义为有监督的问题。GANs通过引入生成器来人工创建监督数据；创建的标签被用来来识别真实/生成的图像。在无监督的前提下，创建了一个有监督的任务。

另外，考虑使用进行压缩的编码器-解码器模型。在它们最简单的形式中，它们是中间有少量节点的神经网络，用来表示某种bottleneck与压缩形式，两边的两个部分是编码器和解码器。
 

在医疗保健中，慢性病监测将驱动大多数物联网终端。在汽车领域，物联网连接体现在一系列“附加”设备中，可完成车队管理等任务。

航空、建筑、物流和运输等众多优势正在发挥。

但是，尽管我们可能认为只有最大的制造商或航空公司才会对物联网进行投资——例如，这项技术只是区块链和人工智能的众多举措之一——但小规模的企业可以访问并受益于物联网，从而实现新的工作方式。

根据沃达丰(Vodafone)的2020年IoT聚焦报告，企业将IoT视为面向未来的重要要素，有73%的受访者表示，不接受IoT的组织将在短短五年内落后。沃达丰商业(VodafoneBusiness)物联网总监ErikBrenneis表示，物联网已经“成熟”，对于希望具有弹性，灵活性和更快适应变化的企业而言，物联网已成为一项必不可少的技术。

中小企业可以通过以下三种方式利用物联网来获得竞争优势。

#1|运营，库存和物流

每天，仅在线零售商Ocado的自动化仓库都使用机器人技术、软件和条形码对订单进行分类——所有这些都消除了对人员的需求，并使零售商能够超越传统的超市竞争对手。

今天的小型企业可以使用条形码、射频识别(RFID)标签和IoT设备进行库存控制。物联网和RFID的结合可以创建配备传感器和摄像头的“智能商店”，以实现远程和集中式库存管理，包括自动补货。小型企业还可以采用IoT机器人手推车，使交付完全自动化，并由中央应用程序或系统控制。

在其他地方，物联网可以帮助提供交付的端到端可见性，尤其是在长途运输担心将连接的跟踪设备数据馈送到运输管理和供应链平台中的情况下。在旅程的特定阶段，可视性的增强还通过突出显示效率低下的区域来为企业提供竞争优势。

（编辑：阿坝站长网）

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