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智能计算
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别！
在本文中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。~~~
机器之心
2020-10-09 13:56
神经网络其实和人一样懒惰，喜欢走捷径......
作者 | Jörn-Henrik Jacobsen, Robert Geirhos, Claudio Michaelis，深度学习研究专家译者 | Arvin，责编 | 夕颜以下为译文：人工智能会很快~~~
AI科技大本营
2020-10-08 20:58
通俗易懂的Harris 角点检测
Harris 角点检测 认为 特征点具有局部差异性。如何描述“特征点具有局部差异性”：以每一个点为中心，取一个窗口，窗口大小为5*5或7*7像素大小。这个窗口描述了这个特征点周围的环境。如果这个特征点~~~
计算机视觉工坊
2020-10-08 20:34
MLOD：基于鲁棒特征融合方法的多视点三维目标检测
注：这是一篇2019年9月发表在arXiv【1】激光雷达和摄像头数据融合的目标检测论文。摘要本文介绍了一个多视图标记的目标检测器（MLOD）。检测器将RGB图像和激光雷达点云作为输入，并遵循两步目标检~~~
SIGAI
2020-10-07 14:25
Alexander Tropsha：AI从零自学设计新型****物分子，研究登Science子刊｜42问AI与机器人未来
9月2日在深圳举办的首届「Nature Conference - AI与机器人大会」上，Alexander Tropsha 教授将给出他的答案。本届大会由腾讯 AI Lab 携手Natur~~~
腾讯AI实验室
2020-10-07 14:09
华为黄之鹏：MindSpore全场景AI计算框架 | CCF-GAIR AI源创专场
AI研习社按：8 月 7 日 - 9 日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办的第五届 CCF-GAIR 2020 全球人工智~~~
AI源创评论
2020-10-07 12:04
图像质量评价：感知建模vs机器学习【VALSE Webinar】Panel实录
编者按：图像质量评价（Image Quality Assessment, IQA）在众多领域都有着广阔的应用需求，同时图像质量评价又存在着哪些问题呢？VALSE Webinar 2020-13期邀请 ~~~
深度学习大讲堂
2020-10-07 11:56
打通语言理论和统计NLP，Transformers/GNNs架构能做到吗？
作者 | Chaitanya K. Joshi译者 | 苏本如，责编 | 夕颜我的工程师朋友经常问我：图深度学习听起来很棒，但是有没有实际应用呢？虽然图神经网络被用于Pinterest、阿里巴巴和推特~~~
AI科技大本营
2020-10-06 13:29
深度学习之后会是啥？
我们被困住了，或者说至少我们已经停滞不前了。有谁还记得上一次一年没有在算法、芯片或数据处理方面取得重大显著进展是什么时候？几周前去参加Strata San Jose会议，却没有看到任何吸引眼球的新进展~~~
数据派THU
2020-10-03 13:37
机器学习研究者必知的八个神经网络架构
本文简述了机器学习核心结构的历史发展，并总结了研究者需要熟知的 8 个神经网络架构。我们为什么需要「机器学习」？机器学习对于那些我们直接编程太过复杂的任务来说是必需的。有些任务很复杂，以至于人类不可能~~~
CV研究院
2020-10-03 13:13
腾讯发布业内首个AI安全攻击矩阵，最全「排雷图」拿走不谢
近年来，人工智能迅猛发展，与家居、金融、交通、医疗等各个领域深度融合，让人们的生活更为便利。但与此同时，基于人工智能的系统一旦存在风险也将带来更为严重的后果。如何确保人工智能在不同的应用场景下不会被轻~~~
腾讯AI实验室
2020-10-02 08:59
一文读懂因果推断的起源
来源：翻译教学与研究编者按：斯特劳森曾说，逻辑不是先验的，它与语言密不可分。这就是说，人类认知世界的工具——如数学推理，逻辑推理，理性，都是语言的产物。这意味着说，人类认知世界的能力是有局限性的，就像~~~
数据派THU
2020-09-29 18:19
腾讯AI Lab联合清华、港中文，万字解读图深度学习历史、最新进展与应用（8）
三、图神经网络的应用进展图神经网络作为一种有效的深度学习工具，已经在分子属性预测、生物学分析、金融等许多领域得到了应用。这里以腾讯 AI Lab 实现的在社交网络和医疗影像领域的应用为例，介绍图神经网~~~
腾讯AI实验室
2020-09-29 18:00
腾讯AI Lab联合清华、港中文，万字解读图深度学习历史、最新进展与应用（7）
基于信息的方法介绍了预测方法，我们再来看基于信息的方法。优良的表征应该能将输入中的大量信息保存下来。受此启发，Vincent et al. 在 2010 年提出使用自动编码器来进行表征学习，这意味着隐~~~
腾讯AI实验室
2020-09-29 17:53
一文带你理解基于图像的三维重建
介绍当前，对于一个场景的快速重建是重要的，目标是实现一个快速的、全面的三维重建模型。可以应用于野外的林业资源保护、火灾和地震的灾后抢救、边境安防、油田或者海上平台油气设施、电力设施监测都有十分重要的价~~~
计算机视觉工坊
2020-09-28 10:43
腾讯AI Lab联合清华、港中文，万字解读图深度学习历史、最新进展与应用（6）
4.图神经网络的自监督/无监督学习前面讨论的 GNN 的表达能力、深度和规模都是基于监督式方法，也就是说我们有输入图的标签。但在现实生活中，获取这些标签却并非易事。比如在分子属性预测任务中，为了获取基~~~
腾讯AI实验室
2020-09-28 10:37
携Science封面、NIPS最佳论文，CMU大神Noam博士毕业，论文已公开
还记得在双人无限****和多人无限****中战胜人类顶级玩家的游戏 AI 系统冷扑大师（Libratus）和 Pluribus 吗？近日，这两个 AI 系统的开发者之一、CMU 大神宣布其完成博士论文~~~
机器之心
2020-09-28 10:12
腾讯AI Lab联合清华、港中文，万字解读图深度学习历史、最新进展与应用（2）
二、图神经网络的研究进展了解了 GNN 的基本知识和发展脉络，接下来我们将踏入当前的前沿研究领域，解读近期的一些理论研究成果和设计创新。1.图神经网络的表达能力我们知道图在表达事物的关系方面能力非凡，~~~
腾讯AI实验室
2020-09-26 10:53
腾讯AI Lab联合清华、港中文，万字解读图深度学习历史、最新进展与应用（1）
前言人工智能领域近几年历经了突飞猛进的发展。图像、视频、游戏博弈、自然语言处理、金融等大数据分析领域都实现了跨越式的进步并催生了很多改变了我们日常生活的应用。近段时间，图神经网络成为了人工智能领域的一~~~
腾讯AI实验室
2020-09-26 10:48
微软开源：一场内部策反的自我革命
2008 年夏天，微软创始人比尔·盖茨距离计划中的退休时间只剩一周，他召集微软高管开了一场关于开源软件的会议。出席会议的高管从开源的角度可以分成两个阵营，一个是以 Windows Azure 负责人比~~~
AI源创评论
2020-09-26 10:40
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