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AI团队缺人，海内外两所高校招聘计划，等你加入！
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AI科技评论报道 AI科技评论今日推出海内外高校博士招聘，分别来自中国科学院深圳先进技术研究院多媒体中心吕子钰（Ziyu Lyu）副研究员课题组招聘客座实习学生，以及新加坡国立大学信息系统分析系的两项招聘计划。 1 吕子钰副研究员课题组吕子钰副研究员长期从事推荐系统、自然语言处理，跨媒体描述及生成等相关方向的研究。具体招聘方向如下（不仅限于以下方向）： 1. 可解释性算法研究：知识增强的可解释性算法、金融风控领域的可解释性决策算法 2. 时空数据挖掘：交通数据分析及预测、位置感知的社交网络分析、实时精准推
AI科技评论
2022-03-08
327
0
华人学者张晓东获得IEEE / ACM国际微架构研讨会最高荣誉
缓存
分布式
编程算法
https
网络安全
据俄亥俄州立大学官方网站报道，华人学者张晓东20年前的一篇论文获得了IEEE / ACM国际微架构研讨会（MICRO）最高荣誉：时间检验奖。该奖的全称是“ACM/IEEE Micro Test of Time Award”，评选标准是论文在发表18~22年后仍然有强大的影响力。
AI科技评论
2021-02-08
444
0
将矩阵乘法的性能提升200倍！AutoKernel算子优化工具正式开源
容器镜像服务
kernel
容器
缓存
单片机
随着AI技术的快速发展，深度学习在各个领域得到了广泛应用。深度学习模型能否成功在终端落地应用，满足产品需求，一个关键的指标就是神经网络模型的推理性能。于是，一大波算法工程师为了算法的部署转岗算子优化工程师。然而，优化代码并不是一件简单的事，它要求工程师既要精通计算机体系架构，又要熟悉算法的计算流程，于是，稍微有经验的深度学习推理优化工程师都成了各家公司争抢的“香饽饽”。相关人才少，但需求多，算子优化自动化成为了未来的一大趋势。
AI科技评论
2020-12-18
1K
0
不要离我太近！疫情下估计人群传染风险 ，ECCV Demo 奖大显身手！
图像处理
缓存
在新冠疫情在全球持续蔓延的背景下，来自意大利摩德纳大学的研究者们结合计算机视觉技术以及传染病预测模型设计了一种可以实时运行的多场景人员感染风险估计系统。
AI科技评论
2020-09-14
417
0
港中文联合商汤提出视觉引导的声源分离辅助立体声重构方法 Sep-Stereo
神经网络
https
网络安全
编程算法
缓存
今天介绍的是一篇已被ECCV 2020接收的论文，这篇论文中提出了一种全新的通用框架，利用共享的主干网络，同时解决音频-视觉学习的两大主流问题：视觉信息引导的声源分离和立体声重构。
AI科技评论
2020-09-04
408
0
ECCV 2020 五项大奖出炉！李飞飞高徒、徒孙共摘最佳论文奖
raft
https
网络安全
缓存
图像处理
今日，ECCV 2020五项大奖出炉，分别是最佳论文奖、最佳论文提名奖、Koenderink奖、Mark Everingham奖、Demo奖。
AI科技评论
2020-08-28
464
0
最全！两万字带你完整掌握八大决策树！
决策树
缓存
数据分析
编程算法
决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。
AI科技评论
2020-07-08
1.1K
0
工程之道，深度学习推理性能业界最佳优化实践
卷积神经网络
深度学习
缓存
编程算法
MegEngine「训练推理一体化」的独特范式，通过静态图优化保证模型精度与训练时一致，无缝导入推理侧，再借助工业验证的高效卷积优化技术，打造深度学习推理侧极致加速方案，实现当前业界最快运行速度。
AI科技评论
2020-06-03
538
0
NAACL 2019 | 注意力模仿：通过关注上下文来更好地嵌入单词
缓存
在稀疏上下文信息的情况下，很难得到较高质量的低频单词嵌入，“模仿”被认为是一种可行的解决方案：通过给定标准算法的词嵌入，首先训练模型出现频次高的单词的嵌入，然后再计算低频单词的词嵌入。在本文中，我们引入了注意模仿模型，该模型不仅仅能够可以体现单词的表面形式，同样还可以访问所有可用的上下文，并学会使用最有用和最可靠的上下文来计算词嵌入。在对四项任务评估中，我们发现对于低频和中频单词，注意力模仿比以前的工作更出色。因此，注意力模仿可以改进词汇中大部分包括中频词的嵌入。
AI科技评论
2019-11-13
438
0
实战 PK！RTX2080Ti 对比 GTX1080Ti 的 CIFAR100 混合精度训练
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https
网络安全
特别感谢：如果没有来自 Tuatini GODARD（他是我的一名好朋友，同时也是一名活跃的自由职业者）的帮助，这个基准比较工作是不可能完成的。如果你想了解更多关于他的信息，可以阅读这篇访谈：
AI科技评论
2019-10-31
1.3K
0
数学公式、可视化图齐齐上阵，神经网络如何一步步走向最优化「看得见」！
编程算法
缓存
深度学习
神经网络
继在《要做好深度学习任务，不妨先在损失函数上「做好文章」》一文中为大家深入浅出地介绍了损失函数的相关知识后，Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 本次接着从优化的角度，结合数学方式和可视化图，带大家以「看得见」的方式来了解神经网络如何一步步找到最小化的损失值，并最终实现最优化。
AI科技评论
2019-10-15
719
0
观点 | IJCAI2019 PC 回应审稿质疑：几十年都是这样，而且我们需要创新
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今年 IJCAI 的投稿总数比去年增加了约 37%，所以录用率随着降低到了不足 20% 也算情有可原。不过意外的是，收到录用或者拒稿通知后，许多作者都通过种种途径表达了自己的不满，包括对于打分、审稿人意见、Rebuttal 环节等等，似乎都有大量问题。一时间对于论文审稿过程的批评和讨论沸沸扬扬，其它媒体也进行了报道。
AI科技评论
2019-05-15
886
0
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“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
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