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AiTechYun

Facebook发布PyTorch Hub,一行代码简单重现AI模型

可重现性是许多研究领域的基本要求,包括基于机器学习技术的研究领域。然而,许多机器学习出版物要么不可再现,要么难以复制。

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如何在Python里用ggplot2绘图

为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了...

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亚马逊为执行中心推出两款新的机器人,将分类精度提高了50%

今天在亚马逊举行的拉斯维加斯举行的MARS会议上,亚马逊除了推出两款新的机器人,旨在使其履行中心更加便捷。

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XGBoost入门指南

XGBoost是一个开放源码库,提供了梯度增强决策树的高性能实现。一个底层的C++代码库和一个Python接口组合在一起,形成了一个非常强大但易于实现的软件包。

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MIT等研究团队开发交互式工具ATMSeer,可查看和控制AutoML系统工作流程

麻省理工学院等研究团队开发了一种交互式工具,首次让用户看到并控制自动机器学习系统的工作方式。目的是建立对这些系统的信心,并找到改进它们的方法。

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Twitter收购AI初创公司Fabula AI,打击垃圾邮件和假新闻

Twitter收购了Fabula AI,这是一家总部位于伦敦的创业公司,它使用机器学习来帮助检测网络中的错误信息。

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对抗Deepfake:AI驱动的成像系统识别图像是否经过修改

为了防范能够改变照片和视频的复杂方法,纽约大学Tandon工程学院的研究人员展示了一种实验技术,利用人工智能对从采集到传输的整个过程中的图像进行认证。

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首个完全由AI机器人制作的艺术展将在牛津大学开幕

这名艺术家是一个类人AI机器人,名叫Ai-Da,以数学家Ada Lovelace的名字命名,由Engineered Arts设计和建造,可以用机械手臂和内置摄像...

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苹果推出突破性新技术,使开发人员更加轻松快捷地创建应用

苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi表示,“新应用程序开发技术使开发人员能够更快,更轻松,更有趣地开发应用程序,这代表着在所有苹果平台上创建应用...

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MorphNet:更快更小的神经网络探索

深度神经网络(DNNs)在解决图像分类、文本识别和语音转录等实际关联难题方面具有显著的效果。然而,为给定的问题设计合适的DNN体系结构仍然是一项具有挑战性的任务...

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谷歌开源张量计算库TensorNetwork,计算速度提升100倍

还记得张量网络吗?它越来越多地用于机器学习以执行复杂计算,但有许多障碍阻碍了其广泛应用。首先,还没有一个免费的可用加速硬件库来大规模运行底层算法。此外,大多数张...

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RetentionScience:与Swym合作集成应用程序

RetentionScience是基于人工智能的营销自动化平台,可为每个接触点的每个客户提供自定义体验。我们很高兴与Swym集成,此应用程序可以帮助用户通过愿望...

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AI检测学生作业抄袭行为,准确率达90%

一些研究表明,作业抄袭现象很普遍,在哥本哈根大学计算机科学系,通过人工智能写作分析来检测作业作弊的努力已经进行了几年。现在,根据对13万份丹麦语书面作业的分析,...

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深度学习优化颜色以实现伪装或突显主体

布里斯托大学的研究人员开发了一种深度学习神经网络,可以识别最小化或最大化的最佳色彩,以便主体融入背景或突显出来。在论文中,团队具体描述了网络及其可能的用途。

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不用多进程的Python十倍速并行技巧(上)

虽然python的多处理库已经成功地广泛的用于应用程序,但在本文中,我们发现它在缺少一些重要的应用程序类中依然存在不足,包括数值数据处理、状态计算和具有昂贵初始...

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研究人员训练AI根据人的声音片段预测并重建长相

仅凭声音就能知道人的长相,这似乎只存在于科幻小说中。现在麻省理工学院的研究人员通过人工智能取得了惊人的成就。

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用于评估机器人学习方法的基准平台REPLAB,简洁易用成本低

加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种可重复的、低成本且简洁的基准平台,用于评估机器人的学习方法,名为REPLAB。该研究得到了伯克利DeepDrive,海军研...

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哈佛大学开发新型软机器人,驱动高度简化

哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS)研究人员开发了一款软机器人,将为完全无绳机器人铺平道路,可用于太空探索,搜索和救援系统,仿生学,医学外科,康复等领域。

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用TensorFlow实现神经网络画风迁移

神经风格转换是卷积神经网络最具创造性的应用之一。神经网络通过获取内容图像和风格图像,将内容和风格图像进行重组,有效地创造出艺术图像!

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另一种深度学习(上):自我监督学习与着色任务

深度学习确实在机器学习领域,尤其是图像识别任务中重新调整了东西。2012年,Alex-net发起了一项(仍然远未结束)的竞赛,以解决或至少显着改善计算机视觉任务...

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