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2019-08-09 第60期 |
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硬核AI技术大会,一年参加一次就够! |
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2019 AI开发者大会重磅嘉宾更新中:阿里、华为、Google Brain、Amazon、微软中国、百度、京东、小米、快手、科大讯飞、商汤、旷视、图森、云知声、思必驰...“硬核AI技术大会,一年参加一次就够了”。目前,大会特惠票抢购中,点击查看更多信息 |
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重磅!AI Top 30+案例评选正式启动 |
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2018 年,CSDN 开启了第一届优秀 AI 应用案例评选活动,2019 年的案例评选活动再度重磅升级,CSDN 将评选出各行业的 AI Top 30+优秀案例,从创新性、先进性、引领性、效益性四大评选标准出发,希望挖掘出的那些优秀应用案例为 AI 行业发展带来启迪,进而推动整个AI 行业的发展进程。免费报名 |
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通俗易懂:图解10大CNN网络架构 |
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近年来,许多卷积神经网络( CNN )跃入眼帘,而随着其越来越深的深度,我们难以对某个 CNN 的结构有较明确的了解。因此本文精心选取了 10 个 CNN 体系结构的详细图解进行讲述。 |
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上手必备!不可错过的TensorFlow、PyTorch和Keras样例资源 |
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TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本文从GitHub里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。 |
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玩王者荣耀用不好英雄?两阶段算法帮你精准推荐精彩视频 |
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近日,腾讯三位工程师在arXiv上发表了论文,分析如何利用算法,针对热门手游“王者荣耀”游戏视频进行快速检测与识别,辨识视频中的角色(即“英雄”),以推荐视频给目标受众。为了提取游戏视频标签,需要在游戏视频中检测并识别其中的英雄及其阵营。本文提出了一种有效的两阶段算法,基于血条模板匹配方法检测视频中的所有英雄,再根据阵营分类,然后使用一个或多个深度卷积神经网络识别英雄姓名。实验证明了方法的效率与准确性。 |
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26个AI学习资源送给你! |
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免费的在线学习课程一直是大多数人学习 AI 知识和技能的方式之一。今天,基于 Github 上一位小姐姐 Chip Huyen 分享的 10 门机器学习课程,AI科技大本营将这份收藏大礼包进行了豪华版升级,容量是原来的 2.5 倍,更重要的是,我们还收集了国内的中文优质课程,相信大家一定会喜欢。 |
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新一届最强预训练模型上榜,出于BERT而胜于BERT |
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预训练方法设计有不同的训练目标,包括语言建模、机器翻译以及遮蔽语言建模等。最近发表的许多论文都使用了微调模型,并预先训练了一些遮蔽语言模型的变体。然而,还有一些较新的方法是通过对多任务微调提高性能,结合实体嵌入,跨度预测和自回归预训练的多种变体。它们通常在更大数据上训练更大的模型来提高性能。本文的目标是通过复制、简化和更好地微调训练BERT,以作为更好理解上述方法的相对性能的参考值。 |
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不止最佳长论文,腾讯AI在ACL上还有这些NLP成果 |
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7月31日晚,自然语言处理领域最大顶会ACL 2019公布了今年的八个论文奖项,其中最佳长论文的获奖者被来自中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所、腾讯WeChat AI、华为诺亚方舟实验室、伍斯特理工学院等机构的联合论文所斩获。除了这篇最佳长论文,腾讯在今年的ACL会议上还有哪些研究论文被录取?本文为大家做介绍。 |
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200万年薪的博士,华为到底看重什么? |
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AI 很热,但是一毕业就年薪百万,只因为选对了方向?机遇是一方面,但是在机遇来临之时,想抓住机遇,则靠的是实力。那么,华为到底看重什么?或许我们可以从他们的个人经历中窥探一二。 |
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滴滴自动驾驶部门成立独立公司,CTO张博兼任新公司CEO |
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8月5日,滴滴出行官方微信公众号发文,宣布旗下自动驾驶部门升级为独立公司。目前,新成立公司的名称还未曝光,但据官方介绍将专注于自动驾驶研发、产品应用及相关业务拓展。滴滴出行CTO张博兼任自动驾驶新公司CEO , 原顺为基金执行董事孟醒出任COO,贾兆寅和郑建强分别担任美国研发团队和中国研发团队的负责人,三人均向张博汇报。 |
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自动驾驶激荡风云录:来自圈内人的冷眼解读 |
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走过风光无限的自动驾驶,现在是不是到了严冬呢?笔者不这么认为。应该说,泡沫挤去后,投资人和大众开始冷静下来,认真做事的公司还是要以技术和商业落地求生存。(作者:黄浴,奇点汽车美研中心总裁兼自动驾驶首席科学家。) |
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自动驾驶人的福音!Lyft公开Level 5部署平台Flexo细节 |
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Lyft 的工程师和操作人员花费大量的时间了解每辆车的微妙差异和独特环境。从云计算模块开始,Lyft 构建了一个名为 Flexo 的汽车部署平台,以确保能自动构建车队软件,并为每个自动驾驶汽车(AV)部署相同的环境。如今,每辆汽车都使用相同的磁盘映像,工程师和操作人员都拥有稳定的工作环境。 本文介绍了这款 Level 5 自动驾驶部署平台的构建过程和技术细节。 |
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AI+DevOps正当时 |
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企业应该如何向DevOps应用的高水平转变呢?毫无疑问,最关键的当然是要拥有对DevOps,AI+DevOps、AIOps有着深刻理解和把握的DevOps专业人才,然而,从报告中,我们发现,在企业中有近7成的的研发人员DevOps经验少于1年,在这样的情况下,企业想要实现DevOps应用水平的提高,显然是难上加难了。 |
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投稿:zhouxiang@csdn.net |
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