如果邮件中的内容不能正常显示，请点击此处查看   如果不想再收此邮件，可取消订阅     2019-03-08 第61期       卷首语       欢迎订阅CSDN AI周刊   CSDN AI周刊由于CSDN旗下AI垂直媒体“AI科技大本营”编辑并运营。订阅周刊后你将免费获得最新的人工智能前沿资讯、学习资源，每周五推送，欢迎关注。     业界       抵制知网、爱思唯尔，学界苦出版商久矣？   据历年同方股份的年度报告，知网提供的论文下载服务助其获得了巨额利润，一直保持 60% 左右的毛利率，这与其极高的市场占有率有关。但文章真正的作者不能从中拿到分毫，而且，作者从知网下载自己的文章时还需继续付费。     中央音乐学院招音乐AI方向博士生，玩一把代码与音符齐飞？   去年的中国好声音上，清华大学博士生宿涵直接将 AI 写的歌改编后唱了出来，引起网友一片赞叹。然而，近期国内一所高校公布了研究“AI+音乐”领域博士生的招收指标，引发了网友们不同意见的讨论。     曝贾扬清第二跳，加入阿里！达摩院或将承载中国下一个AI愿景？   大公司的前沿技术探索与学者的学术研究是真的无法“二者皆可兼得”?     CVPR2019|微软、中科大开源基于深度高分辨表示学习的姿态估计算法   近日，arXiv出现了好几篇被CVPR 2019接收的论文。其中来自微软和中国科技大学研究学者的论文《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》和相应代码甫一公布，立刻引起大家的关注。     CVPR 2019审稿满分论文：中国博士提出融合CV与NLP的视觉语言导航新方法   这篇论文解决的任务 vision-language navigation（VLN）我们之前介绍的并不多，所以，这次营长会先给大家简单介绍VLN，然后从这项任务存在的难点到解决方法、实验效果等方面为大家介绍，感兴趣的小伙伴们可以从文末的地址下载论文，详细阅读。     首发 | 旷视14篇CVPR 2019论文，都有哪些亮点？   今年，旷视科技在 CVPR 2019 上共有 14 篇论文被接收。这 14 篇论文涉及行人重识别、场景文字检测、全景分割、图像超分辨率、语义分割、时空检测等技术方向。今天，AI科技大本营就先为大家介绍这 14 篇论文，后续我们会继续对各大科技公司的 CVPR 亮点工作进行深度报道，大家可以持续关注。     微信翻译出Bug上热搜，程序员又背锅？   为什么机器翻译如此艰难，但谷歌、微软、百度、阿里、腾讯等大公司仍不费余力地发展机器翻译技术呢？     AI学习资源       1400小时开源语音数据集，你想要都在这儿   3月1日，由Mozilla基金会发起的Common Voice项目，发布新版语音识别数据集，包括来自42000名贡献者，超过1400小时的语音样本数据，涵盖包括英语、法语、德语、荷兰语、汉语在内的18种语言。     如何从零开始用PyTorch实现Chatbot？（附完整代码）   本教程会介绍使用seq2seq模型实现一个chatbot，训练数据来自Cornell电影对话语料库。对话系统是目前的研究热点，它在客服、可穿戴设备和智能家居等场景有广泛应用。     PFLD：简单、快速、超高精度人脸特征点检测算法   什么样的算法才是好算法？真正能实用的算法才是最好的算法！这需要实现三个目标：精度高、速度快、模型小！近期，arXiv新发布的文章《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》，则是实用人脸特征点检测算法的典范。     用Python分析《工作细胞》的一万多条评论后，非漫迷也要入番了   动漫《工作细胞》最终话已经更新完毕，这部动漫在b站上评分高达9.7。除了口碑之外，热度也居高不下，更值得关注的是连很多平时不关注动漫的小伙伴也加入了追番大军。这次我们的目标是爬取 b 站上的所有短评进行分析，用数据说明为什么这部动漫会如此受欢迎。     推荐系统召回四模型之全能的FM模型   第一个问题：我们知道在个性化推荐系统里，第一个环节一般是召回阶段，而召回阶段工业界目前常规的做法是多路召回，每一路召回可能采取一个不同的策略。那么打破常规的思考之一是：是否我们能够使用一个统一的模型，将多路召回改造成单模型单路召回策略？如果不能，那是为什么？如果能，怎么做才可以？这样做有什么好处和坏处？     联系我们       CSDN AI 周刊     本刊由“AI科技大本营”编辑并运营，涵盖AI行业和技术圈儿的精品干货，每周发送，欢迎将干货分享给更多人！扫描下方二维码，添加小助手，备注公司和技术方向，邀你加入技术交流群。     大本营小助手       投稿：zhouxiang@csdn.net     转载：suiling@csdn.net     反馈：suiling@csdn.net   查看AI周刊往期回顾，更多精彩内容尽在 CSDN AI专区。欢迎向您的朋友推荐订阅本邮列表。 如果不想再收到该邮件，可以取消订阅