视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 近年来，以指纹、人脸、虹膜等生物识别技术，在智慧城市、治安治理、民生服务等行业广泛应用，为民众带来安全便捷同时，助力了产业智能升级和降本增效。 其中，生物识别技术作为人与数字资产关联的基础技术，是数字化的入口和枢纽。随着产业数字化和电子证照应用的提振加速，面对海量数据下的高安全与强隐私需求，单模态生物识别技术略显“乏力”。 与此同时，经历了近十年飞速发展的人工智能，作为赋能型技术，正需要找到适应的行业和场景体现出其独特的价值。 那么，数字时代的增强身份认
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 疫情加速全球产业链深度重构，市场供需两侧不确定因素增加；全球经济滞胀导致出口需求衰退，工业生产过热增长不可持续；行业整体产能过剩，产品同质化严重，绿色低碳转型迫切…… 企业的每位高管都面临着一个必答题：如何加速塑造企业韧性来抵御市场风险，实现业务增长和绿色可持续发展？ 随着数据科学和人工智能技术的发展，基于“数据+算法”的决策在实际业务中凸显越来越重要的价值，企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动智能决策时代到来。 据研究分析公司Gartner预测，
单排，是玩游戏的一种排位模式，顾名思义，就是只能一个人去获取在游戏中的段位和级位，如同一个人单独开启一段攀登之旅，这注定是孤独且艰难的，输了得不到安慰，赢了也没人分享。
Facebook AI Research在近期的博文中公布了其在ICCV研讨会最新开源的视频理解代码库: PySlowFast。其代码库可帮助使用者在视频识别（Video Classification）、行为检测（Action Detection）等任务中轻易复现现今的基线模型和诸多SOTA的算法，可谓是视频理解领域必不可少的利器之一。
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2022年，自动驾驶领域依旧无比热闹。 随着智能化普及，后疫情时代的到来，车企纷纷提前抢占未来产业制高点，加大对自动驾驶技术研发和投资。与此同时，激光雷达与大算力芯片的技术不断成熟且成本不断下降，正越发促进高阶智能驾驶的量产加速。 在高阶智能驾驶量产之际，智能驾驶公司从算法、算力、数据上的积累，以及技术和成本维度考虑，在前进的道路上走向了不同的赛道，L2升维与L4降维之战也逐渐呈现，不管是升维还是降维，量产之路依旧布满荆棘。 智能驾驶公司需从需求与痛点深
老系列分为NLP.TM、R&S和ML&DEV三个系列。由于规划问题，很多文章可能会属于这里的多个系列，不好整理，所以目前已停止更新，但已写的文章不会重新改系列。
作者 | 马红伟 人工智能在疫情期间的各行各业都起到了关键的作用，在这个阶段也取得了迅速的发展，深度学习、自然语言处理、图神经网络、多模态语音交互、计算机视觉等人工智能技术被应用在了各个领域中，飞速发展的同时很多问题也在落地实践中滋生。 为了帮助大家更好地落地人工智能技术、解决当下实际操作中遇到的技术难题、找到 2021 年人工智能的发展方向，我们决定在 2021 年 9 月 17-18 日于北京国际会议中心举办 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会。本次会议在组委会和专题出品人的把关下共设置了 12
【新智元导读】本文来自 ICML 2017 的 tutorial，主题是深度学习应用中的决策和控制问题，介绍了与强化学习相关的强化和最优控制的基础理论，以及将深度学习扩展到决策和控制中的一些最新成果，包括基于模型的算法，模仿学习和逆向强化学习，探索当前深度强化学习算法的前沿和局限性。 完整PPT下载：https://sites.google.com/view/icml17deeprl 将“神通广大”的神经网络模型与简单可扩展的训练算法结合在一起的深度学习对包括计算机视觉，语音识别和自然语言处理在内的一系列监
中秋月圆，感念师恩，值此双节来临之际，杉数科技为辛勤耕耘的广大教师和莘莘学子送上一份特别的节日礼物——CORIDM教学平台全新升级上线！ - 花好月圆佳节至 扬帆起航正当时 CORIDM (Center For Operations Research And Intelligent Decision Making)（全称：杉数运筹与智能决策教学平台）是杉数立足于“产学研用”相融合的发展理念，根植于深厚的运筹与智能决策技术能力和丰富行业落地经验，经过精心打磨和内容沉淀推出的运筹优化与智能决策教学平台。 杉数
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
【导读】DeepMind 统计机器学习科学家Shakir Mohamed和Danilo Rezende在UAI2017大会上介绍了深度生成模型（Deep Generative Models）的最新进展。报告主要是回顾了深度生成模型（Deep Generative Models）的最新进展，两位讲者提及了深度生成模型的研究处于当前深度学习研究的前沿地带，会有越来越多的研究者关注。近几年的深度生成模型方法尝试将概率推理的普遍性与深度学习的可扩展性相结合来开发新的深度学习算法，在图像生成、语音合成和图像字幕等方面
每一个项目的第一步就是立项，立项需要进行充分的调研才能确定是否值得启动一个项目。调研主要要做好两个方向：1，算法调研，它主要是确定可行的技术路线。更具体的说，需要清楚想做的事情是否已经到达落地的水准，也就是可行性的验证。2，市场调研，它主要确定的是，所选中的方案是否有市场需求，是否已经有成熟的竞争对手和市场。
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展，人与机器的交互，不再仅依赖于鼠标和键盘，更有可能的是直接采用语音。 这其中的关键技术就是自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）。其所要完成的工作，简单地说，就是在与机器进行语音交流时，能够让机器听懂你在说什么。 但语音识别技术的发展日新月异，新的理论和方案不断出现，读者除了掌握基本原理，也亟须了解语音识别最新的前沿技术，例如加权有限状态转换器（WFST）、端到端（E2E）语音识别等。 本次博文视点学院公开课，我们特邀厦门大
近日，鹅厂数据库工程师参加了国际顶级数据库会议2019 ICDE，特为没去到现场的小伙伴带来本次大会最新前沿资讯。在2019的ICDE会议上有很多热门分享，包括工业界成果，学术界最新的研究前沿等，我们萃取了ICDE精华以飨读者，分享技术，一起共同成长。下面请跟随鹅厂高级工程师孙旭的脚步，带你走进本次盛典。 数据库与新硬件 这次会议部分Topic是和新硬件相关。我主要听取了在GPU里面实现Hash Join算法，以及在FPGA中实现压缩算法。对应的相关论文：《Revisiting Hash Join on
自律的人，不只是管住自己的坏习惯 还更懂得如何利用好碎片时间 如何持续地进行自我学习 今天为大家推荐几个 细分领域中出类拔萃的公号 从这里开始学习如何做一个自律的人！ 长按二维码，选择“识别图中二维码”订阅。 快鲤鱼 ID：akuailiyu 快鲤鱼，发现未来新物种！ 快鲤鱼旨在第一时间发现最具潜力的新创公司，传播最新、最酷的创新理念，及最新的行业动态和研究数据。 每天早上7：50，与全球智识一起，探索海内外新鲜事。 ▲长按上方二维码识别关注 精英说ID：elites
当今人工智能方向越来越卷了，系统化学习能够让你高效的利用时间，达到事半功倍的效果。今天给大家推荐10个优质原创公众号，助你在系统化学习的路上一臂之力。 小白学视觉 哈工大博士创建的公众号，专注于计算机视觉技术。每天更新技术讲解、招聘信息、论文解读等内容。博主出版《opencv 4快速入门》，已经加印十余次。 公众号开源了《Python视觉实现项目71讲》、《pytorch常用函数手册》等资料，关注公众号免费下载！ 点击上方名片可关注 深度学习与图网络 图神经网络你有了解过吗？深度学习与图网络公众号专注深度
prompt在视觉领域，也越来越重要，在图像生成，作为一种可控条件，增进交互和可控性，在多模态理解方面，指令prompt也使得任务灵活通用。视觉提示工程，已然成为CV一个前沿方向！
量子位智库 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这个赛道火到全球大厂都想插一脚，却从未诞生一家真正意义上的公司。 它就是计算生物。 谷歌Meta英伟达百度阿里，还有比比皆是的初创企业，都屡屡传出最新前沿进展。 作为工具类学科，很难想象会在诞生近30年之后迎来如此盛况。 如今在AI激活、数据驱动下，计算生物已经来到大规模应用前夜。它将如何落地？发展到什么阶段？国内外差距到底有多大？ 量子位智库做了个全球体系化梳理写下《计算生物学深度产业报告》，并整理出七个问答速览整个行业全貌。 1、计算生物学究
宏观层面，我们看到了国外的限制打压，国内政策的扶持，整个芯片产业的沸腾。芯片对于高新技术、前沿科技发展的重要性不言而喻。
运动员在不断打破记录的同时，其实离不开新科技的助力。印象最深的是游泳运动员身穿的仿生鲨鱼皮泳衣，在游泳的过程中，可以让水流更加顺畅的从运动员身体的各个部位划过。 除此之外，今年东奥会上也出来现了很多新科技应用场景，有点像科技“秀场”。 这里选取语音技术来展开，例如科大讯飞在开放创新平台基础上，建成了一套具有奥运特征的多语种智能语音和语言关键技术服务平台，为中国奥运代表团提供了“语音转写”和“机器翻译”两项技术类别的支持，方便大家在会场上和不同国家的运动员交流，也便于识别不同语言文字的意思。 另外，像语音合
在某些特定的任务上，人工智能已经达到甚至超越人类的水平，我们需要时刻保持关注人工智能最新前沿与实践。 根据斯坦福大学《人工智能指数 2021 年年度报告》显示，人工智能在智能生成、计算机视觉、自然语言处理以及医疗和生物学领域的发展上已经取得了非凡的成就。 人工智能系统现在可以处理文本、音频和图像并生成足够高质量的产品。对于一些限定的技术来说，人类难以判断合成和非合成输出之间的差异。 过去十年，得益于机器学习技术（特别是深度学习技术）的应用，计算机视觉研究取得了巨大进展。新的数据显示，计算机视觉正在实现产业化
NLP技术持续发展，各种预训练模型层出不穷，NLP结合产业应用在各行各业中形成爆发态势。本次会议聚焦NLP领域最新的技术以及产业应用场景。2月23日，欢迎报名参加。 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第94期 主题 NLP技术和产业化进展 2023年2月23日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接：https://conf.ccf.org.cn/TF94 从算法模型，到产业应用，NLP在各个子领域都在进行突破，也面临更多的挑战和机遇。随着NLP模型越来越大，参数量迅速膨胀，分布式训练
人工智能（AI）是当今科技领域最热门和前沿的技术之一，许多开发者都希望学习并掌握这一领域的知识。然而，AI的学习路径是一个庞大而复杂的网络，对于初学者来说可能会感到迷茫。本文将探讨开发者的AI学习路径，以及如何掌握AI的基础和前沿知识。
时光荏苒，距离 MMDetection 上一个大版本 V2.0 的发布已经过去了两年。在这两年里，MMDetection 研发团队一直在追踪目标检测的进展，持续支持前沿 SOTA 算法并拓展代码库的功能，同时根据社区的需求和算法的进展，不断改进我们的设计，提升代码的拓展性和易用性。在大家的共同努力下，MMDetection 功能越来越完善，算法模型的支持越来越全面，也收获了大量的忠实用户和热情的社区开发者。
作为曾经熬通宵肝论文的过来人，小编要吐槽，论文写久了真的会头秃，尤其是确定选题和创新点的时候，是薅头发事件的高发阶段。 尤其是对于那些导师放养、在自己的摸索中磕磕绊绊的前行的科研新手们， 焦虑总是瞅准时机就扑面而来—— 马上要开题了，却没有一点思路； 马上要交初稿了，还没有idea； 想发篇顶会/顶刊，找不到创新方向…… 对于已然入坑的 NLPer 来说，没有什么比好好写一篇论文更重要的了。 在某乎上看到有同学提问，因为创新不足，对自己的选题不是很有信心，打算先写一版给导师过目，不行再改。 Emmm……
本期将为大家介绍博世亚太研究院招聘机器人规划与控制算法开发研究员和 3D 计算机视觉研发工程师的相关信息。 作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心不仅可以提供前沿的科研动态，还能帮你找到合适的工作或进修的机会。 本次的招聘需求来自博世亚太研究院，上海智能机器人组现在招聘机器人规划与控制算法开发研究员和 3D 计算机视觉研发工程师。 博世亚太研究院 博世公司从事汽车与智能交通技术、工业技术、消费品和能源及建筑技术的产业。作为全球领先的技术与服务供应商，2021 年博世的整体销售额达 787 亿欧元，同比
Github上的开源工程Semantic Segmentation Suite（语义分割套件），由来自美国建筑智能服务公司的机器学习工程师George Seif创建，使用Tensorflow实现了大量最新的语义分割算法，最近，该开源库新加入了CVPR2018最新公开的Dense Decoder Shortcut Connections模型与DenseASPP模型,和ECCV2018旷视科技新提出的实时语义分割算法BiSeNet! 这种紧跟前沿的开源库，正是52CV君要大力推广的！
朋友圈越来越多的硕博生选择3天可见与其短暂地宣泄个人情绪更多人选择在信息化的浪潮里充实自己他们大多时间在窥屏，他自己却几乎不发发了也是三天可见更多时间忙着做实验秃了头发亦是凌晨三点还在修改论文再加上阅览这几个有内涵的公众号在他们忙碌的日子里带来深刻的思考和有趣的慰藉不要再浪费时间啦快来关注，一起找寻诗和远方！ ---- Kindle杂志公社 ID：Mag10000 【Kindle杂志公社】，这里有精通电子阅读的社长，给你介绍好书、好杂志。每天中午12:30分，社长带着最新潮的热点，为你解读事件背后的根源。
在 AICon 的议题设置中，80% 都着眼于开发与应用，但在我们的专题论坛中，我们想要为大家带来更加开阔的视野，探索 AI 领域的未来前沿。因此，我们特别策划了【AI 前沿探索】的话题。我们邀请了科大讯飞 AI 研究院副院长、科研部部长李鑫博士来担任出品人，以确保我们选择的议题具有更高的质量。在经过认真评估后，我们为听众选择了三个精彩的议题。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论文。他们将成功的经验进行总结，与微软云计算团队的邬涛博士、张乐博士等合作者一起开发了Microsoft Recommenders项目。 该项目在2018年底正式开源，目前是GitHub上星标最多的开源推荐系统项目。 后深
量子位智库 发自 凹非寺 量子位｜公众号 QbitAI 深度学习在最近10几年取得了巨大的成功，在图像识别、自然语言处理、语音识别和专家系统等方面取得可以匹敌人脑、甚至超越人脑的结果。 但在另一方面，当前的深度学习也面临艰巨的挑战，比如需要充足的数据、完整的知识、确定的静态的问题、容错性比较差，一点偏差或导致巨大错误。 类脑计算通过借鉴大脑的特征，有望在小样本学习、在线学习、大模型收敛等方面取得突破。然而，与深度学习相比，类脑计算还未成熟。 因此，通过异构融合架构芯片，同时支持人工神经网络和脉冲神经网络，
作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学习的推荐系统形成一个全面而系统的认知。
近日，腾讯光影研究室（Tencent GY-Lab）凭借自研语义分割算法GYSeg，在MIT Scene Parsing Benchmark 场景解析任务中刷新世界纪录拔得头筹，领先商汤科技、亚马逊、复旦、北大、MIT等国内外研究机构和高校。 关于ADE20K数据集 MIT Scene Parsing Benchmark 是全球范围内公认的最具挑战性、权威性、代表性的场景解析、语义分割评测集，为场景解析、语义分割提供了标准的训练和评价指标，在AI相关技术领域受到广泛关注和高度认可，吸引着众多国际知
AI 科技评论按：作为我国计算领域规模最大、规格最高的学术、技术、产业交融互动的盛会，CNCC（中国计算机大会）如今已走到了第 15 个年头。今年，以"大数据推动数字经济"为主题的 CNCC 2018 在杭州国际博览中心（G20 会场）举行，共有 7000 多名参会者，参会人数再创新高。
「好奇之心」与「改变之力」，程序员用代码重构世界，在媒体内容、消费服务、产业企业、金融、零售、车与房、教育医疗等大类行业诞生诸多优秀企业。科技与商业的变革正在赋予人类更多自由和美好。 在「1024程序员节」这天，源码资本联合9家成员企业，共同致敬那些曾经改变时代的伟大程序员们；同时，寻找技术牛人，引领未来行业全面革新。 底层技术改变驱动商业变革，商业变革改变人类生活，车300、鼎纳自动化、弘玑Cyclone、海柔创新、斯坦德机器人、StreamNative、Vyou微你、XYZ Robotics、易航智
0.47 本公众号主要关注图像处理与模式识别的前沿进展 0.00 经典书籍与最新文献研究成果，同时也包含计算机相关实用操作技能
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展，人与机器的交互，不再仅依赖于鼠标和键盘，更有可能的是直接采用语音。
在现代社会，以 AI 为核心的智能化决策已经成为企业转型的新范式，能够帮助企业经营从量变到质变，真正释放 AI 的价值。智能化决策也成为企业的核心竞争力之一，探索多样化形式的决策 AI 变得越来越重要。 2022 年 8 月 11 日 10:30，首届「第四范式技术日」（4Paradigm Tech Day）将于线上举办，Tech Day 将展示第四范式「AI 决策」技术思想力、前沿技术研发及应用实践。 届时，Tech Day 将为线上观众带来以下精彩分享： 展现 AI 高效落地的工程化开发组件及第四范式
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 语音算法工程师 - AI Lab 北京·校招·正式·职位 职位描述 团队介绍：字节跳动AI Lab专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了计算机视觉、语音&音频处理、机器学习等多技术研究领域，同时致力于将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供技术支持和服务。 1、在音频（包括语音，音乐，声音，口语评测场景等）、机器学习、多模态融合等方向搭建技术并开展前沿研究。我们希望通过前沿人工智能技术来提升甚至重新定义音频内容的理解、分发以及自动创作工作； 2、构建大规模机
4月21日，2022《理解未来》首期科学讲座——“AI+蛋白质结构和功能预测”在全网线上开讲。未来论坛理事、北京大学李兆基讲席教授谢晓亮，中国工程院院士、鹏城实验室主任、北京大学博雅讲席教授高文，美国芝加哥丰田计算技术研究所教授、北京大学客座教授许锦波，聚焦AI+生命科学，分享前沿学术成果，探讨跨学科交叉领域的深度融合创新。 1 聚焦AI+生命科学 打造年度高质量科学公益讲座 在科学面临历史性机遇的今天，人工智能和传统科研结合带来的巨大潜能使 AI for Science 成为当前的重要趋势。2022年，
阳光好，阳光不好；心情好，心情糟；今天的妆一级棒，今天的黑眼圈快要掉下来了！时时刻刻都想用照片记录，我的天，前男友和发黄的墙纸怎么还不消失？
这里是，雷锋字幕组编译的 Two minutes paper 专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领域的最新研究成果。
众所周知，时间序列是一种普遍存在的数据形态，与我们的日常生活及生产活动密切相关。如：股票指数、原油价格等金融市场数据；温度、湿度等天气数据；振动、转速等工业设备运行工况数据；以及电力负荷、新能源发电功率等电力数据；还有与我们身体相关的血压、心率、血氧饱和度等健康监测数据，都属于时间序列数据。
在人们的印象中，大多数蛇形机器人似乎无法像许多轮式和腿式机器人那样抓取和操作物体。
最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。
以下文章来源于腾讯广告算法大赛 ，作者腾讯广告算法大赛 随着榜单上最佳成绩的持续刷新，2020腾讯广告算法大赛也即将步入尾声。在技术与实力的交锋中，每支参赛队伍都展现出了非凡的创造力，同时也在以惊人的速度成长。经过近3个月的激烈角逐，最终，这场算法竞技盛宴迎来了“终局一战”。究竟有哪些队伍成功跻身10强，拿下决赛入场券？让我们一睹为快！ 8月3日，由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英特尔联合举办的2020腾讯广告算法大赛即将迎来决赛答辩，最终对决将于深圳腾讯滨海大厦展开。
【导读】 今天专知开始推出《专知AI日报系列》，精选AI业界发生的最新最具有影响力的动态事件，为你简文速读了解。 1. 【英特尔研发神经元芯片，模拟人脑自学习能效提升1000倍】，英特尔正在研发被称为
本期仍旧由村长为大家供稿，内容是Medium上面一篇文章的翻译，原文George Seif于2018年7月31日所作，大家如果对原文有兴趣可以参考以下链接：
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