深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机，其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。...自编码器在2006年开启了深度学习时代。 2. 基于深度学习的视频编码进展 接下来我将从预测增强、环路滤波和深度学习与视频编码标准三个方面来为大家介绍基于深度学习的视频编码到目前为止的进展。...首先为大家描述一下深度学习在视频编码框架中都应用到了哪些环节。...2.2 基于深度学习的分像素插值 基于深度学习的分像素插值分为针对1/2和1/4像素设计神经网络两个工作。...目前，基于深度学习的端到端的视频编码也已经有了一些新的成果。而对于为什么深度学习能够带来明显的视频编码性能提升？这个问题迄今为止尚未有人能够提供细致、清楚的理论依据。
image.png 自编码器在2006年开启了深度学习时代。 2....基于深度学习的视频编码进展 image.png 接下来我将从预测增强、环路滤波和深度学习与视频编码标准三个方面来为大家介绍基于深度学习的视频编码到目前为止的进展。...image.png 首先为大家描述一下深度学习在视频编码框架中都应用到了哪些环节。...2.2 基于深度学习的分像素插值 image.png 基于深度学习的分像素插值分为针对1/2和1/4像素设计神经网络两个工作。...目前，基于深度学习的端到端的视频编码也已经有了一些新的成果。而对于为什么深度学习能够带来明显的视频编码性能提升？这个问题迄今为止尚未有人能够提供细致、清楚的理论依据。
AI 为业务赋能的实践（带你吃大餐） 从事金融的，尤其是做过金融风控的都知道，如果能提前定位贷款客户是否为坏客户？如果能提前预测贷款客户下个月还款是否会逾期？那么将会把风险降低，平台也止损。...面对诸如此类的业务场景，机器学习能做什么呢？其实近期我一直在摸索，用机器学习去解决业务场景，小有成果。...Sklearn 是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了高级封装，能够让我们跳出数学的梦魇进行机器学习实践，大家都可以选择它作为入门的跳板。...鸢尾花，带你迈入机器学习之门 “鸢” 这个字怎么读（?）？...人工智能时代，终身学习也是必然的，只要不停下学习的脚步，只要勤浇水，梦想终会长大。 ? ? ?
在我们之前的关于联邦机器学习的文章“联邦学习：保护隐私安全以及克服数据孤岛的机器学习”中介绍了联邦学习的基本概念以及一些典型的用例。...FATE 专为工业应用而设计，与其他开源联邦学习框架的不同之处在于： 该框架开箱即用，为数据工程和机器学习 (ML) 提供了常见和常用的横向和纵向联邦算法。...它负责调度和管理任务的生命周期以构建端到端的联邦学习服务流。 FATE-Board 是用来可视化和衡量整个联邦学习训练过程的工具。...FATE-Serving 是一种高性能、可扩展的在线联邦学习服务模型，支持纵向联邦学习。...作为 FATE 项目的主要贡献者，我们提出了云原生联邦学习的概念，将联邦学习系统视为现代云应用程序，然后利用云计算的优势去简化使用门槛。
基于其在神经形态（neuromorphic)和计算电子的专长(expertise in computational electronics)，Aspinity独特的将机器学习应用于模拟电路(unique...可扩展和可编程的RAMP(Reconfigurable Analog Modular Processor)技术集成强大的机器学习技术于超低功耗的模拟神经形态处理器(ultra-low power analog...Aspinity利用了(leverage)一定数量二极管的非线性特征(nonlinear characteristics of a small number of transistors)，形成了一个机器学习的新的架构
本次说的这本书，讲的是海豹突击队的一个主将，分享的如何打造一个有战斗力的组织，叫《赋能》。 本书作者是美军驻伊拉克特遣部队司令部的一个四星上将。管理着一支海豹突击队。...要学会赋能。 回到这本书中，当年海湾战争，美国打萨达姆为什么简单？ 因为萨达姆是地面部队，装甲车，美军是航母，飞机，地面部队，双方是两个机械体的组织较量。...给团队里所有人都赋予责任，这样在关键时刻，每个人都可以基于过去被赋能的责任与权利，做自己的最优决策，而不是中央决策。 到这里，才知道什么是赋能。 赋能就是给予团队中所有人响应的职责和权利的过程。...总的来说，分布式组织在充分赋能的时候，是比中心化组织更有效率，更有成效的。 而关键的赋能是充分的信息共享，团队成员之间互信。...一个管理者，非常重要的工作是缔造环境，而一个赋能的组织是需要一个对应的生存环境的，这个环境变成什么样，考验的是管理者的管理能力。 缔造一个环境，需要考虑如何打造信息共享，目标共享，团队互信。
题图摄于加州一号公路 （接上期，文后附视频） 本文作者系 VMware 云原生实验室工程师陈家豪，FATE / KubeFATE 开源联邦学习项目的贡献者。...概述 在前面的文章中，我们介绍过如何使用KubeFATE来部署一个单节点的FATE联邦学习集群。在真实的应用场景中，联邦学习往往需要多个参与方联合起来一起完成任务。...FATE集群的组网方式 联邦学习的训练任务需要多方参与，如图1所示，每一个 party node 都是一方，并且每个 party node 都有各自的一套FATE集群。.../confs-/ （全文完） 日前，本文作者陈家豪为大家分享的联邦学习直播课程视频回顾： 相关文章： 联邦学习：人工智能的最后一公里 KubeFATE: 用云原生技术赋能联邦学习(一) --...-- 如果你对联邦学习感兴趣，可申请加入“KubeFATE开源社区群”交流，入群需要真实身份，并改昵称：姓名@单位。
Ellinor团队的一篇基于迁移学习发现关键调控因子和潜在治疗靶标的论文。...最近，迁移学习通过利用在大规模通用数据集上预训练的深度学习模型，然后对有限的特定任务数据进行微调，革新了自然语言理解和计算机视觉等领域。...最近，迁移学习通过利用在大规模通用数据集上预训练的深度学习模型，革新了自然语言理解和计算机视觉等领域。...自注意机制的出现进一步改变了深度学习领域，通过生成能够关注大量输入空间并学习在每个上下文中最重要的元素的上下文感知模型，提高了各种应用的预测能力。...架构以及预训练 Geneformer是一种上下文感知、基于注意力机制的深度学习模型，它在大规模转录组数据上进行了预训练，通过迁移学习实现了在网络生物学中有限数据环境下的预测能力（图1a）。
流量赋能和技术赋能是完全不同的两种赋能方式，这两种赋能方式其实是产业发展必然要经历的自然演进的过程。相对于简单的流量赋能，技术赋能的方式更加侧重于底层逻辑，更加能够与行业本身产生融合与联系。...那么，在技术赋能时代，科技巨头们应当如何参与其中才不至于落入流量赋能的俗套呢？ ?...重塑行业是根本，打破边界是关键，传统行业需要科技巨头更全面的赋能。其实，新赋能时代其实是一个重塑行业的过程，改变传统行业的运作逻辑和流程，进而重塑整个行业是新赋能时代是否成功的根本。...互联网时代的落幕代表着以流量赋能为代表的传统赋能方式的退潮，而以BAT为代表的科技巨头拥抱新技术对传统行业进行再度赋能则代表着新赋能时代的来临。...在这样一个时代，仅仅借助新技术与传统行业的简单相加显然难以实现深度赋能的目的，而只有真正进行底层赋能和深度赋能，才能真正让行业发展获得更加充足的能量。
题图摄于北海公园 联邦学习是AI领域一个新兴的方向，被认为是 AI 领域最重要的研究和应用趋势之一。...联邦学习可在用户之间进行联合建模，构造精确的人工智能模型，同时数据不用离开机构，可以保证双方数据的隐私安全性，应用前景广阔，因此，联邦学习已经得到越来越广泛的关注。...（本文作者系VMware云原生实验室工程师陈家豪，FATE / KubeFATE开源联邦学习项目的贡献者。）...具体部署架构如下所示： 部署架构图 准备工作 一台机器，虚拟机或者物理机，推荐2CPU，8GB内存，Linux操作系统并且能联网，并以root用户登录。...（未完待续） 日前，本文作者陈家豪为大家分享的联邦学习直播课程视频回顾： 相关文章： 联邦学习：人工智能的最后一公里 ---- 如果你对联邦学习感兴趣，可申请加入“KubeFATE开源社区群”交流，入群需要真实身份
因为赋能内容在工作中“用不上”，内部教练与团队成员对敏捷赋能缺乏兴趣，而仅仅应付差使，等风头过后就恢复原样，造成赋能投入的大量浪费。那么该如何救场被完美搞砸的敏捷赋能呢？...要运用电梯演讲、用户画像、用户目标等技术，明确敏捷赋能要解决的用户问题。赋能让人听进去想要敏捷赋能产生成效，离不开一线开发人员。要让他们改变工作习惯，需要抱着为他们分忧的心态来进行赋能。...赋能计划即假说既然软件开发过程“事与愿违”和“难以预测”，那么对其中的人员进行赋能前所制定的赋能计划，就属于假说。...小步迭代常改进因为敏捷赋能是个复杂系统，赋能计划即假说，所以敏捷赋能规划，不可一下就做一年的计划，而应该用小步迭代的方式，不断根据反馈进行改进。...优选返工与瓶颈当在进行敏捷赋能迭代时，由于在迭代周期内只能小批量地做实验，所以确定赋能优先级十分关键，因为这决定了本次迭代要做哪些赋能。根据约束理论，优先赋能的环节，应该是价值流的最大瓶颈。
本文来自图鸭科技团队的投稿，他们用深度学习技术设计、优化图片压缩算法，在保证图像画质的情况下能节省55%带宽。本文将介绍实现方法及测试对比。...深度学习技术设计图片压缩算法 通过深度学习技术设计压缩算法不仅能在不借助HEVC的情况下设计出更适合商用的更高压缩比的图片压缩算法，还可以在保持图片画质同时，尽可能降低图片体积。...在图片压缩领域主要用到的深度学习技术是卷积神经网络(CNN)。...图2：用深度学习进行图片压缩示意图 如何评判压缩算法？...如何用深度学习做压缩？ 谈到如何用深度学习做压缩，我们以图片来举例。
我们介绍了高内涵细胞图像分析流程，调研了基于特征工程和深度学习方法的不同分析策略，并介绍了有关公开数据集。我们着重介绍了深度学习在此流程中的应用，包括细胞图像分割、图像表征学习和多模态学习等。...这些公共数据集已经成为训练机器学习和深度学习模型的重要资源，用于化合物生物活性和作用机制的预测和图像表征学习。 在这些数据集中，BBBC021数据集已成为评估深度学习方法性能的常用基准。...在预训练阶段，我们能够运用多种学习策略来优化深度学习模型的表现（如图4所示）： 监督表征学习： 当拥有大量标注数据时，监督表征学习尤为有效。...弱监督表征学习： 除了迁移学习，弱监督学习（WSL）方法也被提出来训练深度神经网络学习Cell Painting图像的表征。...从辅助任务中学习到的特征嵌入随后用于推断化合物之间的类别关联。 无监督表征学习： 最后，无监督学习方法通过识别数据中的潜在模式或将相似数据聚类，提供了一种不同的特征表征学习途径。
今天2018 SD-WAN峰会在北京召开，Intel网络平台事业部中国区市场经理严峰为我们带来了主题演讲“CPE 行业赋能”。 ?
区块链+物联网并整合供应链金融能通过最近技术的手段，对不仅是供应链金融方面的痛点提供了解决方案，而且也使物联网技术的商业价值得到了进一步挖掘。...------------------- end ----------------------- 想了解更多区块链科普文章和业内资讯，请关注下方公众号，关注之后回复“1”即可领取区块链资源学习大礼包一份哦
伴随深度学习等一系列 AI 技术的不断发展，将 AI 技术与药物研发相结合，可以很大程度上减少新药研发时间、降低新药研发成本，也可以加速仿制药的研发和入市，毫无疑问人工智能和机器学习将开创一个更快速、更低价
逍遥子也曾经讲过：“我们用大数据赋能了双11，赋能了我们自己的运营能力。...我们还要更上一层楼，利用大数据赋能所有的商家，帮助他们运营好消费者，这样才能让我们在大数据时代践行‘让天下没有难做的生意’的使命。” 新商家事业部自去年12月成立以来，数据赋能商家就是重要的方向之一。...我们将之前平台沉淀的数据和算法的能力转过来赋能我们为商家提供的工具和平台，这其中包括客户运营平台、千牛、服务市场等等。很多技术在今年的双11也起到了非常显著的作用，为商家带来实实在在的收益。...由于我们可以将学习出来的Embedding向量作为更上层机器学习任务的输入，这就使得Embedding这样的表示学习非常有潜力。...数据赋能服务市场 5.1背景介绍 服务市场是面向淘系商家提供多样化服务的交易平台，目前覆盖淘系活跃卖家90%以上。其特点是：用户访问频次低、访问路径短、行为少，订购呈现周期性。
那么，区块链将如何赋能信用体系的建设呢？ timg (2).jpg 如果你熟悉阿里巴巴的发展史，你就会知道，在世纪之交，中国互联网还未普及的年代，想要让消费者放心的在网络上购物，是一件多么困难的事情。...从人治走向码治，我们还有很长一段路要走，但是区块链技术的创新和运用，能切实保护人民群众不受假冒产品的危害，能帮助政府管理和监督产品体系的完善，提高效率的同时，极大降低了人为风险。
据拓墣产业研究院预估,2018年至2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过30%，其中视频业务被视为驱动边缘计算快速发展的最现实的市场...
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态，有数据分析预测，到2030年，AI有望实现13万亿美元的市场规模。...智能分析网关基于ARM的CPU，可同时支持4路1080P视频流实时分析，能实现毫秒级识别，设备提供多算法接入能力，支持TensorFlow、Caffe等模型转RNN，支持一键替换算法模型，满足用户的多算法场景...以深度学习为代表的第三次人工智能浪潮席卷而来，基于视频图像的智能分析技术也飞速发展。
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