摘要： 在使用机器学习处理一些实际场景中的任务时，往往会面临可获取的数据量不多的问题，而生物信息学就是这样的一个领域。生物信息学相关数据的样本量有限，而且往往样本正反例不平衡，主要为正例样本，并且数据的标注成本较高，而迁移学习技术使得在这样的条件下进行机器学习成为了可能。本文主要论述使用迁移学习进行生物信息学研究的可行性、有效性和重要性。
关键词： 生物信息学; 迁移学习
由于很多同学需要使用Windows系统进行GPU上的计算，比如运行TensorFlow或者Pytorch等，在Windows上正确安装CUDA和CUDNN则成了一个关键的问题。与在Linux上安装的整体流程类似，但是还有一些细节要注意，本文以Windows 10系统为例，进行CUDA环境的安装，并以TensorFlow验证安装的成功。
注：Windows下 TensorFlow的GPU版本最多支持到2.10版本，2.11及以后版本仅支持CPU，如果运行 tf.test.is_gpu_available() 是 False的话，需要注意是否是这种情况。
摘要：2020年我们遭受到了新型冠状病毒肺炎疫情的袭击，幸运的是，高新技术为我们中国此次抗击疫情，提供了最先进的、最有力的武器，这是我们战胜疫情的法宝。包括疫情在内，人类战胜大灾大疫等重大突发危机事件，都离不开科学的发展，以及技术的创新。
关键词：科技力量；抗疫；危机事件
AI柠檬之前发布过一篇总结有哪些开源的中文语音数据集的文章（详见：几个最新免费开源的中文语音数据集），这里我将再总结一些免费开源的英文语音数据集，以方便大家做科研和工程时能够使用到。并且这里列举出的英文语音数据集可以确保能够下载和使用，并且是免费开源的，下载链接见文末。
我们说软件体系结构的时候，常常说的是静态的体系结构。众所周知，静态的体系结构在运行的时候是不会发生结构上的变更的。而每当在结构上有变更的时候，比如给软件增加一个新的功能，新的模块，都需要重新编译相关的组件并部署。由于这个部署常常需要重启软件，这给一些软件的运行维护带来了极大的挑战，比如金融类的软件系统，正常情况下不能停止运行，哪怕数秒时间，否则会产生很多麻烦。而通过动态软件体系结构，使用可以“热插拔”的插件，我们就能够实现“给奔跑的汽车换零件”。
大约三周前，一位GitHub用户在ASRT开源语音识别项目提交了一个Issue，指出该项目不能运行于TensorFlow 2.X环境下，存在兼容问题。于是他上周向本项目提交了修改代码的Pull Request。经过本人实际测试，修改后的代码同时兼容TensorFlow 1.X版和2.X版，并且完全无错误正确运行。
“家是最小国，国是千万家”，是一句耳熟能详的歌词，时常会在我们的耳边响起。从古至今，对于英雄或者做出了突出贡献的人们，我们也经常会提到一个词，那就是“家国情怀”。家国情怀是《礼记》里修身齐家治国平天下的人文理想，是《岳阳楼记》中“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”的大任担当，也是中国人的精神谱系里，国家与家庭、社会与个人的一种密不可分的整体思维。而这次疫情，让中国人的“家与国“，在社会中的各个角落里，体现得淋漓尽致。
SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition
原文：https://arxiv.org/abs/1904.08779
Daniel S. Park∗, William Chan, Yu Zhang, Chung-Cheng Chiu, Barret Zoph, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le
Google Brain
{danielspark, williamchan, ngyuzh, chungchengc, barretzoph, cubuk, qvl}@google.com
曾有不少人问过我怎么搭建自己的博客。其实搭建一个个人的博客有很多种方式，有使用Git Page的，有使用一些博客平台的，也有自己购买网站空间或服务器搭建的，更有大神索性自己开发一套博客程序来用的。本文所介绍的方法全部基于Linux系统服务器和LEMP(即Linux、Nginx、Mysql和PHP)，使用著名的WordPress程序进行安装搭建。
2020年注定是不平凡的一年，1月份爆发的一场席卷全国的新型冠状病毒肺炎疫情，让我们黯然失色，谈毒色变，闻野生动物丧胆。往日本该热热闹闹的大街小巷，现在却冷冷清清，行人个个带起口罩，一听到咳嗽声就会下意识躲开。
