XGBoost号称“比赛夺冠的必备大杀器”，横扫机器学习竞赛罕逢敌手，堪称机器学习算法中的新女王！但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。打过Kaggle、天池、DataC
华盛顿大学计算机系博士生陈天奇、以及上海交通大学和复旦大学的研究团队提出一个基于学习的框架，以优化用于深度学习工作负载的张量程序。该研究使用基于机器学习的方法来自动优化张量运算核心并编译AI工作负载，从而可以将最优的性能部署到所有硬件。实验结果表明，该框架
早鸟票已经售罄，现正式进入全额票阶段。即将于北京举办的2018年中国AI开年盛典——2018新智元AI技术峰会上，我们邀请到了德国总理默克尔的科学顾问、诺贝尔奖唯一计算机领域评委、工业4.0教父、世界顶级自然语言处理专家Wolfgang Wahlste教授
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