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AI研习社

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如何成为一个 AI 白痴?
在上一集中,你扮演了 Mr. Bean——你的 AI 的耐心教授。既然你越来越在行了,那就让你坚持下去吧。我常说,避免应用人工智能陷阱的最好方法是永远不要忘记学习基本的知识,所以我暗地里希望你永远保持当 Bean 教授的思维方式。
AI研习社
2020-02-21
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机器学习的「反噬」:当 ML 用于密码破解,成功率竟然这么高!
因此,一位好奇的学者 Tikeswar Naik,通过简单的实验和我们讨论了这项技术的某一潜在滥用情况——使用 ML 来破解密码,希望通过这一介绍能够让更多人保持警惕,并找到减轻或防止滥用的方法。我们将其具体研究内容编译如下。
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2019-11-11
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刺破自动驾驶泡沫,汽车产业链眼下究竟更看重什么?| 2019全球智能驾驶峰会
自动驾驶任重而道远。新智驾注意到,汽车产业链在自动驾驶技术单点突破、行业协作和具体量产落地上正在进入积极而务实的阶段。
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2019-10-14
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AI 竞赛没有意义,模型实际不可用,冠军全凭运气?
近日,一个大型的新的 CT 脑数据集被发布,其目的是训练模型来检测颅内出血。由此,Luke Oakden-Rayner 写了一篇名为《AI competitions don’t produce useful models》的博文,这篇文章在社交媒体上引发了激烈讨论。
AI研习社
2019-09-25
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A/B测试常见的10个错误
这是 W. Edwards 的依据名言,它表明,A/B 测试对于做出良好的商业决策来说至关重要。在 Manomano,我们向数百万用户展示数百万 DIY 和园艺产品,并每天进行数十个 A/B 测试,以改善我们网站的用户体验。
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2019-09-19
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16×16 图像放大 8 倍还不糊!这个机器学习模型是怎么办到的?
。通过一个机器学习模型对面部的标志进行渐进式的超分辨,训练后的网络可以输入小至16×16像素的图像进行面部图像的重建,并重新缩放到128×128像素大小作为输出图像,以下是他们给出的例子:
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2019-09-04
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当 AI 用于托福考试:倾向于给大陆学生的语法打更低的分数
每一年,都有数以百万计的学生参加统一的标准化考试,这些有问题的系统将会带来严重影响。像研究生入学考试(GRE)这样的国家级考试更是高等教育的把关者,而各个州的评估可以决定一切 —— 从学生能否毕业到联邦政府对学校和教师的资助。
AI研习社
2019-08-29
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已开源!GraphVite 超高速图表示学习系统,1 分钟可学百万节点
8 月 5 日晚,GraphVite 开发者 @唐建(MILA 实验室助理教授,曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名) 在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。他表示,在百万节点的图上,使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架,这将非常有利于图学习算法的研究与部署。雷锋网 AI 开发者将其具体介绍及相关地址编译如下。
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2019-08-09
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动态 | 星际2玩家们,你们很快就会在天梯上为 DeepMind 的论文做贡献了
AI 科技评论按:昨晚,暴雪联合 DeepMind 发出一则新闻,DeepMind 开发的星际 2 AI「AlphaStar」很快就会出现在星际 2 欧洲服务器上的 1v1 天梯比赛中。人类玩家们不仅会有机会匹配到它们、和它们展开标准的比赛,比赛结果也会像正常比赛一样影响自己的天梯分数。
AI研习社
2019-07-16
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业界 | OpenMMLab 第二版发布:吸引业界「目光」的史上最完整的目标检测工具箱
AI 科技评论按:去年 10 月,香港中文大学-商汤联合实验室在 OpenMMLab 的首版计划中,开放了 MMCV 和 MMDetection(初期版本)。其初衷是为了在计算机视觉的一些重要方向建立统一而开放的代码库,并不断把新的算法沉淀其中。在过去的半年多时间,这些代码库已经产生了重要影响,越来越多的 MMLab 以外的研究团队开始把 MMDetection 作为实现新的目标检测算法的基础,并不断将其新算法回馈到 MMDetection 中。
AI研习社
2019-07-15
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学界 | 借助 RNN 从脑电波还原语音,Nature 论文呈上新款「脑机接口」
AI 科技评论按:近日,来自加州大学旧金山分校的研究者开发出了一种能将大脑信号转换为语音的虚拟假体语音系统,可帮助癫痫和其他神经性疾病患者还原语音能力。这项研究成果于 4 月 24 日发表在《自然》杂志上,并得到了多家媒体的报道,其中就包括《纽约时报》。AI 科技评论将《纽约时报》的这篇报道编译如下。
AI研习社
2019-05-13
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Github项目推荐 | CVPR2019论文实现 - SiamMask 快速在线对象跟踪和分割:一种统一的方法
Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach
AI研习社
2019-05-08
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