文本挖掘(Text Mining)是数据挖掘的一个分支，它是把文本型信息源作为分析的对象，利用定量计算和定性分析的方法，从中寻找信息的结构、模型、模式等各种隐含的知识，这种知识对用户而言是新颖的，具有潜在价值。 Web挖掘指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。

神经网络加速器架构对比分析，详细讲解目前市场主流架构，并有详细架构框图；值得资深架构师研读解签。为国内人工智能芯片设计助力

神经网络-GPU分析优化，时间更宝贵，尽可能使模型变快（减少flop） 显存占用不是和batch size简单成正比，模型自身的参数及其延伸出来的数据也要占据显存 batch size越大，速度未必越快。在你充分利用计算资源的时候，加大batch size在速度上的提升很有限（减少数据加载等待，提高并行）

实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.当前大多数工作将其建模为同质信息网络,并未对网络中不同类型的对象及链接加以区分.近年来,越来越多的研究者将这些互联数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,并利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息进行更精准的知识发现.随着大数据时代的到来,异质信息网络自然融合异构多源数据的优势使其成为解决大数据多样性的重要途径.因此,异质信息网络分析迅速成为数据挖掘研究和产业应用的热点.本文对异质信息网络分析与应用进行了全面综述.除介绍异质信息网络领域的基

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