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2019-06-28 第55期 |
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谷歌、阿里们的杀手锏：三大领域，十大深度学习CTR模型演化图谱 |
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| 本文总结了广告、推荐领域最为流行的10个深度学习CTR模型的结构特点，构建了它们之间的演化图谱。选择模型的标准尽量遵循下面三个原则：①模型的在业界影响力较大的；②已经被Google，微软，阿里等知名互联网公司成功应用的；③工程导向的，而不是仅用实验数据验证或学术创新用的。 |
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碾压Bert？“屠榜”的XLnet对NLP任务意味着什么？ |
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| 最近，XLNet貌似也引起了NLP圈的极大关注，从实验数据看，在某些场景下，确实XLNet相对Bert有很大幅度的提升。就像我们之前说的，感觉Bert打开两阶段模式的魔法盒开关后，在这条路上，会有越来越多的同行者，而XLNet就是其中比较引人注目的一位。当然，我估计很快我们会看到更多的这个模式下的新工作。 |
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异类框架BigDL，TensorFlow的潜在杀器！ |
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| 你能利用现有的Spark集群构建深度学习模型吗？如何分析存储在HDFS、Hive和HBase中tb级的数据吗？企业想用深度学习模型，可是要考虑的问题又很多，怎么破？这篇文章中，我们将给大家讲讲大数据+深度学习下，BigDL框架的利弊与应用教程，为什么有了TF、PyTorch，还是会考虑用 BigDL？ |
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一文掌握异常检测的实用方法 | 技术实践 |
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| 本文向大家介绍几个有关机器学习和统计分析的技术和应用，并展示如何使用这些方法解决一些具体的异常检测和状态监控实例。相信对一些开发者们来说可以提供一些学习思路，应用于自己的工作中。 |
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上海交大张拳石：神经网络的可解释性，从经验主义到数学建模 |
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| 大家说神经网络是“黑箱”，其含义至少有以下两个方面：一、神经网络特征或决策逻辑在语义层面难以理解；二、缺少数学工具去诊断与评测网络的特征表达能力（比如，去解释深度模型所建模的知识量、其泛化能力和收敛速度），进而解释目前不同神经网络模型的信息处理特点。 |
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当今主流分割网络有哪些？12篇文章一次带你看完 |
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| 本文的12篇文章总结了当前主流的分割网络及其结构，涵盖从编解码结构到解码器设计；从感受野到多尺度融合；从CNN到RNN与CRF；从2D分割到3D分割；从语义分割到实例分割和全景分割网络。 |
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上不了北大“图灵”、清华“姚班”，AI专业还能去哪上？ |
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| 近年来火起来的人工智能专业，无疑成了很多人心仪的选择对象，但是究竟是否应该选择这个还未成熟的专业，很多人还存有疑虑。本文将总结人工智能领域专家、程序员和普通网友们对AI专业的意见，希望对即将踏入大学校门的朋友们一点切实建议。不过本文仅做专业选择参考，大家仍然应该根据自身的实际情况，选择最适合自己的学校和专业。 |
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华为最强自研NPU问世，麒麟810“抛弃”寒武纪 |
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| “能效高、算子多、精度高”，华为消费者业务手机产品线总裁何刚用一句话总结了自研达芬奇架构给最新麒麟810芯片带来的变化。6月21日，在 HUAWEI Nova 5系列新品发布会上，最大的亮点之一当属华为发布的麒麟810全新人工智能手机芯片，这是首款采用华为自研达芬奇架构的手机AI芯片。 |
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吴恩达Drive.ai因经营困难“卖身”苹果 |
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| Drive.ai“卖身”苹果也表明自动驾驶创业公司境遇不佳。投资者已经向自动驾驶汽车初创公司们投入了数十亿美元，但其中很多公司进度缓慢或遇到技术挑战。许多专家认为，自动驾驶汽车距离真正完全使用至少还需要几十年。与此同时，许多致力于该技术的大公司正在寻求合作伙伴关系，以分摊巨额成本。 |
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清华成立视觉智能研究中心，邓志东任中心主任 |
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| 6月21日，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心正式成立，清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士，清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌，邓志东教授被聘任为视觉智能研究中心主任。 |
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