AI 科技评论按：虽然ACL 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下面是 AI 科技评论在ACL现场记录的Zhilin Yang的报告。Zhilin Yang 是卡耐基·梅隆大学计算机学院语言技术研究院的一名博士生，William W. Cohen和Ruslan Salakutdinov两位大牛的高徒。 目前，QA对数据集的获取需要人工标注，这往往代价比较大。Z Yang他们提出了一种半监督的Generative Domain-Adaptive Nets模型，通过引入GAN和domain ta
机器之心报道 演讲者：Yoshua Bengio 参与：吴攀、蒋思源 面向开发者的世界上最大的人工智能主题在线演讲与对话大会 AI WITH THE BEST（AIWTB）于 2017 年 4 月 29-30 日在 AIWTB 官网上通过在线直播的方式成功举办。作为第三届 AI WITH THE BEST 华语社区独家合作伙伴，机器之心在前两天接连整理报道了生成对抗网络（GAN）的提出者 Ian Goodfellow 和联想 AI 实验室负责人徐飞玉的精彩演讲。今天，我们将呈现的是著名深度学习学者 Yosh
【导读】本文中作者为初学者解释了如何使用 JavaScript 来搭建一个神经网络。不用担心，这不是一份深入介绍隐藏输入层、激励函数或如何使用 TensorFlow 的复杂教程，而是一次轻松实践。即使你不懂神经网络背后的深入内容，也可以完成这个简单又有趣的实践。
热词图很酷炫，也非常适合热点事件，抓住重点，以图文结合的方式表现出来，很有冲击力。下面这段代码是制作热词图的，用到了以下技术：
AI科技评论按：本文由作者Adit Deshpande总结，AI科技评论编译整理。Adit Deshpande目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉
编者按：本文由作者Adit Deshpande总结，AI 研习社编译整理。Adit Deshpande 目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉技术应
我们在创建Servlet时会覆盖service()方法或doGet()/doPost()，这些方法都有两个参数：代表请求的request和代表响应的response。service方法中的response的类型是ServletResponse，而doGet/doPost方法的response的类型是HttpServletResponse，HttpServletResponse是ServletResponse的子接口，功能和方法更加强大，今天呢，阿Q带大家了解一下HttpServletResponse。
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。
推荐系统是AI应用最成熟的领域之一，行为序列的表征学习是其中非常重要的一环。过去序列表征学习依赖于物品ID，难以迁移到新的推荐场景或平台中，使得不同场景下的推荐系统彼此隔离，数据孤岛问题严重。
（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
计算机视觉（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型，称为DDcGAN，网络结构包含两个鉴别器，分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征；在训练过程中，希望辨别器无法区分源图像（红外图像和可视图像）和融合图像，这个过程中不需要自己设计特定的融合机制，同时也不需要ground truth图像；论文中提出的方法还可以应用到医学图像融合问题。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variableshttps://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Multiple_input_pipelines
在本文中，作者将传统的视频字幕任务转换为一个新的范式，即开放式视频字幕，它在视频内容相关句子的提示下生成描述，而不限于视频本身。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，丢给AI一张图，它不仅能看图说话，还能应对人们提出的刁钻问题了。 比如，给它看一张经典卷福照。 它便能回答出： 一个穿着西服、正在比划手势的男人。 那么图中男人的眼睛是什么颜色的呢？ 蓝色。 我定睛一看，还真是如此！ 这就是视觉-语言领域的新成果：BLIP （Bootstrapping Language-Image Pre-training）。 它突破性地将过去往往只能单独执行的视觉-文本生成、视觉-文本理解两种任务整合在了一起，让AI可以在看
编译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 尚岩奇、周翔 生成式对抗网络(GANs)是一类用于解决无监督学习问题的神经网络，它们可以完成各种任务，例如通过描述生成图像，利用低分辨率图像还原出
机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上，比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象，将语音转换成文本，选择搜索结果的相关项，以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。 类似的应用越来越多，它们都使用了一种叫做深度学习的技术。
语音是我们日常生活中最重要的声音信号。它所传递的信息不仅可以用于人际交往，还可以用于识别个人的身份和情绪状态。最相关的信息类型取决于特定的环境和暂时的行为目标。因此，语音处理需要具有很强的自适应能力和效率。这种效率和适应性是通过早期听觉感觉区域的自下而上的物理输入处理和自上而下的听觉和非听觉(如额叶)区域驱动的自上而下的调节机制之间的积极相互作用实现的。因此，交互语音模型提出对输入进行初始自下向上的处理，激活声音的多种可能的语言表示。同时，高水平的语音识别机制会对这些相互竞争的解释产生抑制作用，最终导致正确解释的激活。因此，自上而下的调节被认为改变了自下而上的语音处理。然而我们尚不清楚这些自顶向下的调制是否以及以何种方式改变了声音内容的神经表征(以下简称语音编码)。这些变化发生在皮层处理通路的什么部位也不清楚。
1.LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting
多模态大模型是大模型发展的必然趋势，它拓展了大模型的性能，超越了纯文本问答模式。对于大模型来说，为了能够尽快适配快速变化的事实知识，目前常见的方法就是检索增强生成（RAG）。
欢迎来到屏幕系列课程。在本系列中，你将学习在树莓派中如何使用汇编代码控制屏幕，从显示随机数据开始，接着学习显示一个固定的图像和显示文本，然后格式化数字为文本。假设你已经完成了 OK 系列课程的学习，所以在本系列中出现的有些知识将不再重复。
把指定物品放进另一张图片不像贴张贴纸一样简单，想要做到无缝接入，贴图的形状、材质、光影等等都需要在编辑软件里细致地调整。
1. 引言 机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持：从网络搜索到社交网络的内容过滤，再到电子商务网站的产品推荐。机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上，比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象，将语音转换成文本，选择搜索结果的相关项，以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。 类似的应用越来越多，它们都使用了一种叫做深度学习的技术。 一些你可能不知道的优质公众号！ 深度学习（也称为深层结构学习、层次学习或深度机器学习）是基于对数据中的高级抽象进行建模的算法，它属于机器
机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持：从网络搜索到社交网络的内容过滤，再到电子商务网站的产品推荐。机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上，比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象，将语音转换成文本，选择搜索结果的相关项，以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。 类似的应用越来越多，它们都使用了一种叫做深度学习的技术。 深度学习（也称为深层结构学习、层次学习或深度机器学习）是基于对数据中的高级抽象进行建模的算法，它属于机器学习的分支。最简单的例子，你可以有两组神经元：
本文介绍了深度学习的基本概念、发展历程、应用领域以及未来前景。通过简要介绍深度学习技术，探讨了其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用，并展望了深度学习未来的发展方向。
（ps：由于博主关注的主要是神经网络方面的图像融合方法，对其他的不是很了解，这里只是提一下）
来源：PaperWeekly ▌01. Live CV 实现显示结果的CV开发环境 Live CV 是一个用于实现显示结果的计算机视觉算法开发环境，基于 QtQuick 开发。它可以用于交互、链接和调整算法，以便快速创建解决方案。 官网：http://livecv.dinusv.com/ 项目链接：https://github.com/livecv/livecv ▌02.Netron 神经网络可视化浏览器 Netron 是一个神经网络和机器学习模型可视化浏览器，支持 ONNX ，Keras
#实现显示结果的CV开发环境 Live CV 是一个用于实现显示结果的计算机视觉算法开发环境，基于 QtQuick 开发。它可以用于交互、链接和调整算法，以便快速创建解决方案。 官网：http://l
Live CV 是一个用于实现显示结果的计算机视觉算法开发环境，基于 QtQuick 开发。它可以用于交互、链接和调整算法，以便快速创建解决方案。
计算机加密技术旨在实现上述目标。现代计算机密码学建立在严格的数学理论基础上，并逐渐发展成为一门科学。对于大多数开发者来说，设计安全的加密算法是一项艰巨的任务，验证加密算法的安全性则更加困难。目前认为安全的加密算法也只是尚未被攻破。因此，为了编写安全的计算机程序，我们应遵循以下原则：
深度神经网络的训练和推断过程中，往往伴随着数据集信息的泄露。随着各类机器学习服务的发布和推广，用户通常只需要在本地对数据进行预处理、提取浅层特征后，发送到第三方平台或云端进行进一步的学习。但该过程中，用户的隐私数据面临着巨大的泄露风险：攻击者可以通过对第三方平台所收集到的中层特征进行攻击，恢复出用户的输入数据，如人脸信息、指纹信息等。因此，研究者希望提出一种新型隐私保护机制，使得即使攻击者知道神经网络内部参数，也无法从中层特征恢复出输入数据。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 好困 【新智元导读】最近MIT的一项研究显示，费时费力的DeepFake换脸大法甚至还不如单纯的文字假消息能唬人。 DeepFake，自面世以来就被列为了潜在的「坏AI」。不论是著名的「加朵换头色情片」，还是各种用DeepFake变声的银行转账骗局，DeepFake的相关消息似乎都摆脱不了负面背景。不过MIT的最新研究表明，伪造文字信息的破坏力要远高过伪造的图片或视频。这与传播领域的旧观点相反，过往学界认为当同一版本的内容以视频而不是文本形式呈现时，人们会更容易被
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】最近MIT的一项研究显示，费时费力的DeepFake换脸大法甚至还不如单纯的文字假消息能唬人。 DeepFake，自面世以来就被列为了潜在的「坏AI」。不论是著名的「加朵换头色情片」，还是各种用DeepFake变声的银行转账骗局，DeepFake的相关消息似乎都摆脱不了负面背景。不过MIT的最新研究表明，伪造文字信息的破坏力要远高过伪造的图片或视频。这与传播领域的旧观点相反，过往学界认为当同一版本的内容以视频而不是文本
随着互联网上多媒体数据的增长，视频文本检索已经成为一个热门的研究课。用于视频文本学习的Transformer因其良好的性能而受到越来越多的关注。然而，现有的跨模态Transformer方法通常受到两个限制：
问题：如何辨别一个程序员水平的高低？ 工作3-5年，大家都做过点什么？但是有的程序员只是技术迁移、完全没解决问题的能力啊？大家盘点下，在你眼中，高工作年限的程序员，技术水平差是什么样子？ 问题一来让大家了解下，技术差是给别人是怎样的一种体验，二来是告诉大家如果自己有这些方面的问题，赶快成长，努力修补。 回答者：姚冬，程序员 给他安排debug的任务，最好是崩溃问题或性能问题，观察他面对大量复杂的代码，在信息不全的的情况下，看他怎样一步步抽丝剥茧缩小范围，最终定位根本原因，并且给出一个不错的fix。 如果能独
虽然人工智能可以生成代码，但它也会犯错误，开发人员仍然对代码安全、性能优化和用户体验负责。
上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征，能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后，在数字层面对编码结果进行微调，再解码生成图片的过程。所生成的图片，是对原样本图的某种变形模仿。
【导读】近日，中山大学、新加坡国立大学和奇虎360人工智能研究院团队提出了一种具有注意机制的对抗哈希网络（adversarial hashing network）来进行跨模态检索，通过选择性地聚焦多模态数据中有信息量的部分来提升相似性内容的度量性能。文中利用对抗网络在跨模态检索中实现了注意力机制，提出的HashGAN大幅提升了现有的最好的方法。提出的HashGAN包含三个模块：（1）特征学习模块，来获得特征表示；（2）注意力生成模块，其生成一个注意力mask，用于获得被关注（前景）和未被关注的（背景）特征表
本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。
根据2022年第一季度的调研表明，HTML文件仍然是网络钓鱼攻击中最流行的攻击手段之一，面对此类攻击手段，不管是反垃圾邮件引擎还是用户都很难辨别。HTML（超文本标记语言）是一种定义Web内容的含义和结构的语言。HTML文件是专为在 Web 浏览器中进行数字查看而设计的交互式内容文档。
远程遥感图像语义分割涉及将大规模遥感图像中的像素分类到不同的类别中，以增强对遥感（RS）数据的分析和解释。这种大规模的语义分割对于自动驾驶[1]、城市规划[2]、环境保护[3]以及其他许多实际应用都至关重要。
原文：https://theaisummer.com/Deep-Learning-Algorithms/
大家好，我是ABC_123。“蓝队分析研判工具箱”就是把我平时写的蓝队小工具集合起来形成的，重点解决蓝队分析工作中的一些痛点问题。此0.72版本添加溯源分析功能、网空资产测绘功能：包括Hunter、佛法、VirusTotal、Censys、Shadon、Zoomeye、Quake、微步威胁情报搜索功能，查看图片经纬度地理位置等功能，对所有文本框添加右键菜单，解决Linux、mac及jdk高版本兼容问题，很多其它功能如日志分析、聚合分析、接口查询由于时间关系未能完成，后续再继续更新。文末会给出ABC_123的官方Github下载地址，后续会持续在github发布该工具的最新版本。
这是一篇用GAN做文本生成图像（Text to Image、T2I）的论文，文章在2016年由Reed等人发布，被ICML会议录取。可以说是用GAN做文本生成图像的开山之作。
二维码（QR code）是一种用于存储和传输信息的编码图像。它由黑白方块组成，可以通过扫描设备或相机来读取。
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Visual grounding是一项定位自然语言表达所指示目标的任务。现有的方法将通用目标检测框架扩展到这个问题上。他们将Visual grounding建立在来自预先生成的proposals或anchors，并将这些特征与文本嵌入融合，以定位文本提到的目标。然而，从这些阶段预定义的位置建模视觉特征可能无法充分利用文本查询中的视觉交叉模态文本和属性信息，这限制了解码器的性能。
去年 6 月份，机器之心报道过，谷歌发布了从声纹识别到多重声线语音合成的迁移学习，利用该技术能够从任意一段参考音频中提取出说话者的声纹信息，并生成与其相似度极高的合成语音（参考：学界 | 现实版柯南「蝴蝶结变声器」：谷歌发布从声纹识别到多重声线语音合成的迁移学习）。这不禁让人想起《黑镜》中利用逝者音频合成语音继续陪伴生者的精彩脑洞。
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