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离开谷歌回归斯坦福,“AI女神”李飞飞新动向揭晓

今天,李飞飞宣布斯坦福大学启动“以人为本人工智能项目”,目标是创建“以人为本人工智能研究院(Stanford Human-Centered AI Institu...

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一张 AI 的「自画像」

AI 应该长什么样子?人们给出常见的答案不外乎是:像个机器人,像一组闪烁的 LED 灯,或者像电脑屏幕上一组变幻莫测的波形。那么在 AI 的眼中,一个 AI 应...

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观点 | 学术青年如何克服拖延症——5条技巧助你前进

AI 科技评论按:「我准备好了就开始」(或者说「拖延症」),以及「即便动起手来也觉得举步维艰」大概是每个现代人都逃不过的日常感受,不管是学习、在企业中工作,还是...

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学界 | 谷歌最强 NLP 模型 BERT 解读

AI 科技评论按:本文是追一科技潘晟锋基于谷歌论文为 AI 科技评论提供的解读稿件。

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学界 | CVPR 2018论文解读:一种交互式纹理迁移通用框架

AI 科技评论按:本文是北京大学门怡芳基于其 CVPR spotlight 论文为 AI 科技评论提供的独家稿件,未经许可不得转载。

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动态 | DeepMind 开源TRFL,又一个强化学习复现、创新好帮手

AI 科技评论按:继今年 8 月谷歌开源发布了专为学术研究人员设计的简单但鲁棒的强化学习框架「多巴胺」(Dopamine)之后,早已被谷歌母公司收购但保持独立运...

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NLP应该如何学、如何教?斯坦福大学大牛Dan Jurafsky教授专访

AI 科技评论按:自然语言处理是一个高度跨学科的领域,包含了语言学、计算机科学、统计学等等许多传统学科的内容。在课堂中,自然语言处理的教师者们要根据课程长度、学...

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语义分割领域开山之作:Google提出用神经网络搜索实现语义分割

AI 科技评论按:本文作者陈泰红,邮箱 ahong007@yeah.net,他为 AI 科技评论撰写了 Google 利用神经网络搜索实现语义分割的独家解读。

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循环神经网络的增强方法:注意力机制以及更多

AI 科技评论按:一提起 RNN,我们最容易想到的实现就是 LSTM + attention。LSTM 作为经典的网络结构可谓是老当益壮,而另一方面注意力机制过...

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观点 | 为什么论文免费出版并不可行:学术服务理应有人付钱

AI 科技评论按:前一阵子,《Nature》要推出机器学习子刊《Nature Machine Intelligence》的消息引发了许多争论。这本来其实是一件好...

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论嵌入在 OpenAI 的 5v5 DOTA2 AI 中的妙用

AI 科技评论按:OpenAI 的 DOTA2 5v5 AI 「OpenAI Five」是人工智能界今年的一大亮点。作为「有挑战性的多智能体连续控制任务」、DO...

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观点 | 技术竞争是 AI 时代的全部吗?李开复新书读后感一则

AI 科技评论按:平时我们的文章以新的科研成果解读为主,不过也不能忘了全球产业化环境与 AI 研究的相互影响。近期李开复发售的新书就引起了关于全球 AI 产业环...

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亚利桑那州立大学周纵苇:研习 U-Net ——现有的分割网络创新 | AI 研习社74期大讲堂

AI研习社按:经典的 Encoder-Decoder 结构在目标分割问题中展现出了举足轻重的作用,然而这样一个相对固定的框架使得模型在感受野大小和边界分割精度两...

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干货 | 边缘计算的「完美风暴」

近年来,计算工作负载一直在迁移:首先是从本地数据中心迁移到云,现在越来越多地从云数据中心迁移到更靠近正在处理的数据源的「边缘」位置。目标是通过缩短数据传输距离来...

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约翰霍普金斯大学刘晨曦:渐进式神经网络结构搜索

近年来,神经网络已经成为了计算机视觉中主要的机器学习解决方案。然而神经网络结构的设计仍然需要极强的专业知识,在一定程度上妨碍了神经网络的普及。

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动态 | PyTorch 1.0 预览版发布:90% 的功能能经受住业界考验

AI 科技评论按:10 月 3 日,在首届 PyTorch 开发者大会上,Facebook 正式发布 PyTorch 1.0 开发者预览版,在带来 PyTorc...

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AI 研习社职播间:知识图谱赋能企业数字化转型

AI 科技评论按:现在的市场环境下,企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段,沉淀了大量的数据,大型的企业...

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动态 | Yann LeCun: Facebook AI 研究院到 2020 年将扩张一倍

AI 科技评论消息,据多家外媒报道,Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在接受福布斯采访时表示,Facebook 会在未来两年把 FAI...

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AI 影响因子 9 月结果出炉,商汤科技成为最大赢家

「AI 影响因子」是雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目,旨在呈现国内企业研究院学术&开发实力,为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发...

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观点 | Michael I. Jordan:从经济学与市场机制中,AI可以学到什么?

AI 科技评论按,在近日世界人工智能大会智能金融主题论坛上,加州大学伯克利分校迈克尔·欧文·乔丹(Michael I. Jordan)教授进行了精彩的分享。甫一...

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