AI 科技评论按： Kaggle TravML 粒子追踪挑战赛的颁奖仪式即将在 NIPS 2018 大会上进行。这个比赛不仅是机器学习助力其它领域科学研究的经典案例，而且来自中国台湾的 Pei-Lien Chou 也获得了挑战赛的第二名。
3月6日消息，半导体设备大厂应用材料 (Applied Materials)近日发布了一项突破性的图案化（patterning）技术，可协助芯片制造商以更少的EUV光刻步骤生产更高性能的晶体管和互联布线（interconnect wiring），进而降低先进芯片的制造成本、复杂性和环境影响性。
YUV 格式 的 颜色编码算法 有 很多排列格式 , 但是大概可以分为以下两大类 :
雾天驾驶一直是自动驾驶汽车导航系统面对的重要问题。麻省理工学院 (MIT) 的研究团队开发了一套基于LIDAR的深度感知系统，就算物体隐藏在人类肉眼难以望穿的浓雾背后，系统也能测定物体的距离和形状。
得益于“元宇宙”概念在前段时间的爆火，各家公司都推出了使用 3D 场景的活动或频道。
论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
本文根据杨振涛 2018 年 5 月 12 日在【第九届中国数据库技术大会】上的演讲内容整理而成。
起因是这样，有运营小姐姐跟我反馈某个页面卡顿的厉害。心中突然一想，妈耶不会有bug吧，心慌慌的。然后自己打开页面，不卡呀，流畅的一xx，肯定是她弄错了。带着去教她如何正确的使用电脑的想法我自信的下了楼，然后自信的在她电脑上打开了页面，我滑，我滑，我再滑。woc，页面咋不动啊，woc，电脑都卡死了。？？？什么情况，然后有其他运营反馈 air 上并不卡顿。页面下滑为何卡顿？在mbp和mba上的表现为何不同？这一切的问题究竟是从何而起？请老板们带着这两个问题往下看，我将一步一步揭开浏览器渲染的面纱。
两年前，蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks，GANs）的概念，并逐渐引起 AI 业内人士的注意。其实，直到 2015 年，生成对抗网络还称不上是炙手可热。但自今年（2016）以来，学界、业界对 GANs 的兴趣出现“井喷”： 多篇重磅论文陆续发表； Facebook、Open AI 等 AI 业界巨头也加入对 GANs 的研究； 它成为今年 12 月 NIPS 大会当之无愧的明星——在会议大纲中被提到逾
(1) octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构，每个内部节点都正好有八个子节点，介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索，实现“体素内近邻搜索（Neighbors within VOxel Search）”,"K近邻搜索（K Nearest Neighbor Search）","半径内近邻搜索"（Neighbors within Radius Search）
霍夫圆变换与霍夫直线变换的原理类似，也是将圆上的每个点转换到霍夫空间， 其转换的参数方程如下： 对于圆来说，θ的取值范围在0～360°，这样就有了三个参数， 另外两个参数是圆心（x
多雨的夏季，蜻蜓最为常见，这些美丽的生物的飞行速度极快，狩猎能力也极为出色：蜻蜓狩猎的成功率捕获了高达 95% ，它们一天可以吃掉数百只蚊子。
自2013年以来，中国超算一直在全球超级计算机排名中位居第一，直到去年6月美国发布了“Summit”，重新回到了超算领域的顶峰。这台超级计算机是由IBM在英伟达帮助下开发，它的峰值计算能力可以达到每秒 20 亿亿次。
Hough（霍夫）变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法，可以进一步推广到除简单线之外的情况。
GPT-4V 的推出引爆了多模态大模型的研究。GPT-4V 在包括多模态问答、推理、交互在内的多个领域都展现了出色的能力，成为如今最领先的多模态大模型。
引言：Cocos 微店 12.12 ~ 12.14 双12特惠来袭，5.x 折优惠 + 店铺公开优惠券（每天100张）。如果你错过了双11，请不要再错过双12啦！
这是关于学习使用Unity的基础知识系列的第三个教程。这是上一章教程的延续，所以我们不会开始新的项目。这一次，我们将显示多个更复杂的函数。
【新智元导读】上周发生的Uber自动驾驶测试车致死事故有了新的进展。事故发生时，Uber车上的激光雷达有可能是关闭的。谷歌无人驾驶顾问Brad Templeton从各方面详解分析了事故可能及其影响：我们能够自动驾驶带来多大的风险？最终的解决方案如果是一辆完美的自动驾驶汽车，那么我们很可能永远也无法将自动驾驶投入实用。 这可能会让Uber在很长一段时间——或许是几年之后，才能再次向公众提供自动驾驶汽车服务。这也可能会延缓Waymo、Cruise等公司今年和明年的计划。 上周发生的Uber自动驾驶测试车致死事故
在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制，如低分辨率和特殊的传感器的位置（如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动，roll,pitch旋转）。为了证明算法的可行性，作者分别在仿真和真实环境中做的实验都表现出了比较好的结果。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 来源：雷锋网 两年前，蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks，GANs）的概念，并逐渐引起 AI 业内人士的注意。其实，直到 2015 年，生成对抗网络还称不上是炙手可热。但自今年以来，学界、业界对 GANs 的兴趣出现“井喷”： 多篇重磅论文陆续发表； Facebook、Open AI 等
中科大和微软亚洲研究院，发布了新的人体姿态估计模型，刷新了三项COCO纪录，还中选了CVPR 2019。
此前，人形机器人Ameca「大梦初醒」的神情，已让许多人感受到了真正的「恐惧」。
最近基于深度学习的显著目标检测方法取得了出色的性能。然而现有的大多数方法多事基于低分辨率输入设计的，这些模型在高分辨率图片上的表现不尽人意，这是由于网络的采样深度和感受野范围之间的矛盾所导致的。
大家下午好，我是来自Camera360的唐雷，今天与大家一同分享Camera360 iOS端的音频优化。对于一款拍照软件，贴纸、美妆、特效现在已经成为一种标配，而我们最大的区别在于左下角的相册——它支持连拍，不需要拍照预览再去保存。从产品角度，我们最开始只是简单的拍照软件，拍风景再加上一些滤镜处理，到后面开始添加美妆、贴纸等功能，包括短视频也有尝试。
令人不可思议的是，就如谷歌科学家 Jon Barron 在推特上表示的：18 个月前，训练 NeRF 还需要 5 小时；2 个月前，训练 NeRF 最快也需要 5 分钟；就在近日，英伟达的最新技术——基于多分辨率哈希编码的即时神经图形基元，将这一过程缩减到只有 5 秒！！？？
当地时间6月30日，荷兰政府正式颁布了有关先进半导体设备的额外出口管制的新条例。正如其在今年三月发布的消息中所述，这些新的出口管制条例主要针对的对象为先进的芯片制造技术，包括先进的沉积设备和浸润式光刻系统。该措施将于2023年9月1日正式生效。
把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。
Volume 46, Number 1, January 2024，46卷第一期，第二部分11-20
大多数深度学习和计算机视觉大家庭中的人都知道什么是图像分类：我们想让我们的模型告诉我们，图片中存在的单个物体或场景是什么。分类是一种非常模糊和高层次的任务。
📷 本文来自 Juphoon CTO/VP 钱晓炯在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中钱老师介绍了实时视频通信质量评价相关探索实践以及如何根据
当神经网络使用空间数据结构时，神经图形基元的速度更快，能实现更高的渲染质量。这些空间数据结构保存着排列在网格中可训练的特征。然而，现有的特征网格要么存储占用较大（密集网格，树和哈希表），要么性能较差（索引学习和矢量量化）。
来源 | Maximilian Schreiner 译者 | 核子可乐 策划 | 刘燕 AI前线
数字图像是机器视觉系统工作的前提和基础，工业机器视觉系统把成像子系统的信号转换为反映现实场景的二维数字图像，并对其进行分析、处理，得出各种指令来控制机器的动作。
作者 | Maximilian Schreiner 译者 | 核子可乐 策划 | 刘燕 AI 伪造图像与视频,，即 Deepfake，在近年迎来一波发展高潮。在本文中，我们将深入探究这段历史，并回顾期间的一个个重要里程碑。 上图中的人脸有什么共同点？答案是：没有共同点。它们都是由 AI 虚构而来。更确切地说，它们是由 AI 从几百万张像素图片中总结学习而来，最终创作出了难辨真伪的结果。 顺带一提，这些图片是在 thispersondoesnotexist.com 网站上创建的。这款工具使用门槛
随着显示器的快速发展，越来越多的用户更换了高分屏，我们作为Web开发者，网站内的图片尺寸都是适配普通屏幕的，如果在高分屏上图片将会变得模糊不清。
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原文：Pixel accurate collision detection with Javascript and Canvas 译者：nzbin 我正在开发一个需要再次使用碰撞检测的游戏。我通常会使用简单高效的盒模型碰撞检测。盒子模型的主要原则就是把所有的物体都抽象成正方形，如果两个正方形有重叠，就认为是一次碰撞。这通常是一个简单的游戏所需要的。但是因为这种模型我之前用过多次，我想尝试一些更深刻更准确的方法。 我选择从像素级层面来看是否发生了碰撞。首先我要了解“像素是什么”。我测试的元素透明度都不为
大家好，今天向大家介绍一篇由英国顶级AI研究机构deep mind与英国国家气象局合作发表于nature杂志上的文章。本文章的题目：是使用雷达的深度生成模型进行熟练的降水临近预报。本文开发了一种名为DGMR的深度学习方法，可以准确的预测未来90分钟内下雨的可能性。
功能性磁共振成像(fMRI)可以非侵入性地记录清醒的、有行为的人类大脑。通过跟踪不同认知和行为状态的全脑信号，或绘制与特定特征或临床状况相关的差异，功能磁共振成像提高了我们对大脑功能及其与正常和非典型行为之间联系的理解。尽管取得了这些进展，但使用功能磁共振成像的人类认知神经科学的进展与神经科学其他子领域的快速进展相对孤立，这些子领域本身也在某种程度上彼此孤立。从这个角度来看，我们认为功能磁共振成像可以很好地整合系统神经科学、认知神经科学、计算神经科学和临床神经科学的不同子领域。我们首先总结了功能磁共振成像作为一种成像工具的优点和缺点，然后重点介绍了在神经科学的每个子领域成功使用功能磁共振成像的研究实例。然后，我们为实现这一综合愿景所需的未来进展提供了路线图。通过这种方式，我们希望展示功能磁共振成像如何帮助开创神经科学跨学科一致性的新时代。
在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。
来源：机器之心本文约3400字，建议阅读8分钟本文介绍了来自谷歌的研究者也在OpenAI做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种
当你正在纠结选择什么样的字体大小，尤其是在您尝试适应不同的屏幕和场景时。回顾一下网页字体发展的历史变化，或许会给你一个新的视角。
fMRI作为具有高空间分辨率和较高时间分辨率的脑成像研究工具，能够对大脑功能进行非侵入性的深入研究。其中，任务态fMRI作为任务高相关的脑功能探究方法，在大脑不同脑区的功能探索中扮演了极为重要的角色。作为任务态fMRI研究中的主角，实验设计在任务态研究中可以说具有决定性的地位。那么任务态的实验设计主要有哪些呢？在不同的实验设计中，我们又应该注意哪些方面吗？今天小编带大家一起回顾一下2006 Edson Amaro Jr. 教授 和Gareth J. Barker 教授在《Brian and Cognition》上的发文：Study design infMRI: Basic principles，以帮助大家对任务态研究的实验设计有更深入的认识。
先找点，后归纳。这里我们不需要先找人的目标框。我们要找到图像中的所有人体关键点，再把属于同一个人的关键点归为一类。
在半导体的制造流程中晶圆的晶圆针测是非常重要的一环，在半导体封装前采用探针台针对半导体的引脚进行自动对准与检测。由于测试时晶圆没有封装，需要控制待测晶圆环境的洁净度，避免空气中的微粒子等污染晶圆。
很多科幻小说中经常会出现使用仿生眼球的机器人，或者直连大脑、让盲人重获视力的人造眼。为了开发这样的设备，科学家多年来做出了很多努力，但是制造球形的人类眼球——特别是半球形视网膜，一直是技术上难以实现的挑战，严重阻碍了人造眼实现的进程。
这两天，我们以全网最快的速度、最完整的编译，为读者带来了科技人气王Tim Urban的长篇文章《Neuralink》前两章。 其中，第一篇作为开胃汤，从历史的角度剖析了生物神经网络的进化史，而第二篇则重点介绍了作为在神经网络占据顶端的人类，其大脑结构到底如何。 既然大脑结构已明了，下一个要谈的，当然就是这套结构到底是如何工作的。 OK，今天，我们将正式进入正餐，品尝第一道热菜——大脑到底是如何传递信息的，以及截至目前，人类到底使用了哪些技术来打通机器跟人脑。 这篇文章至关重要，因为它是通往下一道
在本文中，作者提出了用于视频识别的SlowFast网络，本文的模型涉及以低帧率运行的Slow pathway，以捕获空间语义，以及以高帧率运行的Fast pathway，以高时间分辨率捕获运动。通过减少通道容量，可以使Fast pathway变得非常轻巧，但可以学习有用的时间信息以进行视频识别。本文的模型在视频中实现了动作分类和检测的强大性能，并且是由于本文的SlowFast概念的贡献而做出了巨大的改进。本文提出的SlowFast网络在多个视频动作识别的benchmark上（Kinetics, Charades and AVA），实现了SOTA的性能。
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