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智能计算
NeurIPS 2020 | 微软亚洲研究院论文摘录之强化学习&GAN篇
编者按：12月6日至12日，国际人工智能顶级会议 NeurIPS 2020 在线上举办。相比前几年，NeurIPS2020 无论是论文的投稿数量还是接收率都创下了记录：论文投稿数量创历史最高记录，相比~~~
MSRAsia
2020-12-21 13:41
两个“最会聊天”的AI“直播约会”引网友围观，连续尬聊504个小时，都聊了啥？
以下文章来源于机器人大讲堂 ，作者RobospeakAI也有相亲烦恼？前段时间，两个AI机器人进行了史上最尴尬的约会。男主角叫Blenderbot，是Facebook开发的聊天机器人，长相也酷似Fac~~~
大数据文摘
2020-12-21 13:28
机器人误触防熊喷雾24人住院？这个网站收集AI‘翻车’案例，所有‘罪证’都不放过
还记得特斯拉自动驾驶事故吗？还记得人脸识别种族歧视吗？AI设计初衷本是造福人类，但是却因技术或人为原因而经常“翻车”，有些“翻车”可能只是闹个笑话，有些“翻车”却可能夺走无辜人的生命。不止AI，许多技~~~
大数据文摘
2020-12-21 13:22
独家 | 手把手教你用Python进行时间序列分解和预测
预测是一件复杂的事情，在这方面做得好的企业会在同行业中出类拔萃。时间序列预测的需求不仅存在于各类业务场景当中，而且通常需要对未来几年甚至几分钟之后的时间序列进行预测。如果你正要着手进行时间序列预测，那~~~
数据派THU
2020-12-21 13:18
独家 | 对抗图像和攻击在Keras和TensorFlow上的实现（2）
接下来，让我们解析下指令参数：# construct the argument parser and parsethe argumentsap = argparse.ArgumentParser()a~~~
数据派THU
2020-12-21 13:12
独家 | 对抗图像和攻击在Keras和TensorFlow上的实现（1）
[ 摘要 ]在这篇教程中，你将会学到如何用基于图像的对抗攻击来破坏深度学习模型。我们将会利用Keras和TensorFlow深度学习库来实现自己的对抗攻击。试想下从现在起的二十年后。现在路上所有的车辆~~~
数据派THU
2020-12-21 13:07
Kaggle 年度报告出炉：数据科学家年轻多金，薪资近百万
以下文章来源于HyperAI超神经 ，作者神经小兮数据分析竞赛平台 kaggle，近期针对平台用户进行了一项调查，涉及从业者基本信息、薪资水平、工作经验等多个维度。对 20,036 名 Kaggle ~~~
数据派THU
2020-12-21 11:42
实现病人数据自动分析建模，Python能做的比你想象得更多
数据表格整理等作为我们工作学习生活中最为繁琐和无趣的任务之一，消耗掉了我们的大多数时间。而今天我们就将利用Python对病人数据进行建模，并自动生成表单，从而节省了我们医务工作者的大量时间。最终生成的~~~
AI科技大本营
2020-12-21 11:29
3行Python代码就能获取海量数据？
以下文章来源于法纳斯特 ，作者小F一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析。毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～所以本期小F就给大家分享一个获取数据的方法，只需三行代码就能搞定。「~~~
AI科技大本营
2020-12-21 11:23
Word自动化排版画图，Python还能这么玩？
继我们上次用Python实现Excel排版程序之后，我们这次通过使用Python建立Word自动排版程序。其中涉及的知识包括Word表格，字体大小粗细，布局，图表自动生成和计算等一件生成。通过程序一键~~~
AI科技大本营
2020-12-21 11:11
轻量网络亲测 | 专家从7个维度全面评测轻量级网络
02 官方数据对比对上述网络的官方数据进行整理，提取精度（imagenet top1精度）与计算量FLOPS进行统计，如下表格所示:03 实验对比／End.~~~
CV研究院
2020-12-21 11:03
三分支网络——目前目标检测性能最佳网络框架
尺度变化是目标检测中的关键挑战之一。今天要说的这个技术就特别厉害，在目标检测领域中，目前是性能最强的一个框架。下面让我们一起去见证下它的优势所在。本次介绍的算法框架：Scale-Aware Tride~~~
CV研究院
2020-12-21 10:55
用于视频超分辨率的可变形三维卷积
作者单位：电子科技大学、国防科技大学译者：Wangsy看点问题：之前的方法的空间特征提取和时间运动补偿往往是顺序的，无法充分利用时空信息方法：提出了一个利用可变形3D卷积（D3D）的可变形三维卷积网络~~~
计算机视觉工坊
2020-12-21 10:42
重用地图的单目视觉惯导SLAM系统
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse重用地图的单目视觉惯导SLAM系统摘要近些年来有很多优秀的视觉惯导融合的里程计系统，计算高精度和鲁棒性的传感器~~~
计算机视觉工坊
2020-12-21 10:29
哈佛博士生经验分享：10种方法让你在读博阶段更加轻松愉快
获得博士学位是一项挑战（challenging），也是一种与世隔绝（isolating）——一名哈佛学生分享他所学到的经验。——爱思唯尔连线（Elsevier Connect）荐读语作者简介安迪·格林~~~
计算机视觉工坊
2020-12-21 10:23
让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八（3）
刚才我们所介绍的仍然是具有类似语义信息的这样一些特征，其实这样的特征并不一定要具有相同语义。在具体工作中，可以考虑这些特征可以具有不同的语义信息。比如说物体检测中可能有专门对应每一个物体的特征，比如说~~~
深度学习大讲堂
2020-12-20 19:39
让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八（2）
关于深度学习，研究者得到最多的信息就是要设计很好的学习方法以及很好模型设计方式，使得模型变得越来越深。是不是把模型变得更深就是我们唯一的出路呢？另外一个问题是做视觉研究者对于问题的观察以及理解是不是也~~~
深度学习大讲堂
2020-12-20 18:34
让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八（1）
编者按：据传宋徽宗赵佶曾以“深山藏古寺”为题命人作画，夺魁的画作，画崇山峻岭之中，一股清泉飞流直下，跳珠溅玉，泉边有位老态龙钟的和尚，正舀着泉水倒进桶里。这幅画的妙处在于，从“打水的老和尚”这一已知语~~~
深度学习大讲堂
2020-12-20 18:29
让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割（3）
我们在今年的CVPR上也发表了另外一篇相关的文章，通过一种更简单的方式获得了更好的定位结果。物体的某个区域之所以会被highlight出来，其实是因为这部分特征的判别力较强。如果这部分判别力较强的特征~~~
深度学习大讲堂
2020-12-20 18:21
让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割（2）
基于这样的观察，我们提出了一种self-paced的Simple to Complex训练框架。我们首先从网络上下载大量的简单图片，然后通过显著性检测技术去获取其对应的显著图。进而利用显著图和语义标签~~~
深度学习大讲堂
2020-12-20 18:17
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