腰痛（LBP）是导致残疾的重要原因，也是一个主要的社会医疗保健问题。腰痛常用的诊断和治疗决策工具之一是腰椎磁共振成像（MRI）。在过去的几十年里，腰痛患者MRI的使用大幅增加。自动图像分析有可能减轻放射科医生和脊柱外科医生增加的工作量，并通过实现更客观和定量的图像解释来提高MRI的诊断价值。然而，为了有效地评估复杂的多因素疾病，如LBP，自动分析必须理解脊柱的多个解剖元素，包括椎骨、椎间盘（IVD）和椎管。因此，用于分割这些结构的鲁棒自动算法至关重要。
随着机器学习的最新进展，语义分割算法变得越来越通用，并且可以转化为看不见的任务。医学成像领域的许多关键算法通常在少数任务上得到验证，限制了我们对所提出贡献的普遍性的理解。本着AutoML的精神，一个在许多任务上开箱即用的模型将对医疗保健产生巨大影响。医学成像领域也缺少一个完全开源和全面的通用算法验证和测试基准，涵盖大范围的挑战，例如：小数据、不平衡标签、大范围对象尺度、多类标签，以及多模态成像等。这个挑战和数据集旨在通过针对几个高度不同的任务的大型医学成像数据集的开源，以及通过标准化分析和验证过程来提供此类资源。
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作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引用 人体行为识别是计算机视觉及机器学习方面的热门研究领域。它在对视频中的人类行为进行运动分析、行为识别乃至延伸至人机交互领域都有着非常广泛的应用。研究初期，人体行为识别主要是以基于静态图像为研究对象。通过提取静态图像中的人体动作特征并对动作进行分类。然而仅基于静态图像来进行识别人体行为的局限性在于人体行为是连续、动态的，单凭一张静态图像无法进行判断识别。而基于视频为研究对象，可以将视频看作连续静态图像的时间序列。近两年，很多基于视频为
近日，浙江大学医学院干细胞与再生医学中心郭国骥团队与浙江大学附属医院张丹团队、王伟林团队、陈江华团队、梁廷波团队和黄河团队等联合在《Nature》上发表研究成果，该成果名为“Construction of a Human Cell Landscape at Single-cell Level”，论文显示该团队成功绘制了世界首个人类细胞图谱。
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在AR、VR、3D打印、场景搭建以及电影制作等多个领域中，高质量的穿着衣服的人体3D模型非常重要。
网址为：http://liveratlas-vilarinholab.med.yale.edu
【初识明瞳 视图上云】直播第二期【视图场景的存储优化之路】已经圆满结束啦。 本次分享属于【初识明瞳 视图上云】直播第2期，【视图场景的存储优化之路】邀请到了腾讯云存储高级产品经理王致铭，为大家介绍明瞳智控这款产品。明瞳智控ISS是腾讯云推出的一款面向视图数据提供的云存储及 AI 多模态分析一体化产品。依托腾讯云遍布全球的边缘节点，同时基于腾讯云领先的 AI 分析能力，可实现视图数据快速上云，视图数据云存储、视图数据安全、AI 智能分析等多种服务。 整个内容分五个部分： 一、产品背景 二、功能框架 三、覆盖场
伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面，不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行为的监测，同时更多的应用是集中在人类行为监测上。而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它们都是采用自顶向下的检测方法，而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类，在智能家居、自动驾驶、智能监控等领域局具有重要的研究意义和应用价值。
数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。为了进一步提升乡村治理智能化、专业化水平，解决建设顶层缺失、数据孤岛等问题，数字孪生技术被广泛应用于数字乡村建设中。
论文名称：A Joint Many-Task Model: Growing a Neural Network for Multiple NLP Tasks
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/12
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引言 随着人机交互技术飞速发展，人体姿态估计技术越来越受到重视。姿态估计作为人体行为识别的重要组成部分，近年来逐渐成为计算机视觉领域的一个重要的研究热点。由于人体结构和姿态的复杂性以及视觉理论的局限性，最初人体姿态估计算法仅从图像或者视频当中预测人体二维骨架节点的坐标位置。2015年马普所提出了由姿态与体型参数驱动的蒙皮多人线性模型，由于该模型具有出色的建模效果与快速的计算效率，许多团队提出了利用该模型进行人体姿态估计的方法。目前基于
众所周知随着人工智能智能的发展，人工智能的落地项目也在变得越来越多，尤其是计算机视觉方面。
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作者丨庄佩烨、马里千、Sanmi Koyejo、Alexander Schwing 如何让 GAN 生成可控制表情和视角的3D人脸视频？来自UIUC、ZMO.AI、Stanford和Google的研究者提出可控神经辐射场（Controllable Radiance Fields，CoRF），在保证生成动态的人脸同时，可以实现多角度同时渲染视频。ZMO.AI 是国内内容生成初创公司，专注于 AI 文字生成内容创作平台“ Yuan 初”的搭建。该论文已被 3DV 2022 接收。 项目主页：https://p
现在的我们，无时无刻不在使用无线设备，手机、笔记本等等无线网络设备，路由器就成了我们日常生活中根本不能缺少的一部分。 但你可能并不了解，即便不对无线信号承载的数据本身进行解密，无线信号也能泄露我们的隐私，攻击者甚至能够利用它来实现密码之类的窃取，整个过程听起来非常黑科技。 多功能无线信号 我们日常生活中最常见的路由器来说，通过路由器连接网络上网，然后浏览体育新闻、天气预报等信息. 路由器发出的无线信号在空气中传播，当然在传输过程中会遇到障碍物，然后路由器根据信号是否会遭到障碍物遮挡以及空气中传播信号情况
在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。
在越发重视科技自主创新，新产业国际竞争逐渐激烈的时代，我们更加坚信，科研道路没有捷径可走，只有脚踏实地，一步一个脚印，不断积累方能实现创新。 7年来，犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队，开展基础扎实的产学科研合作，推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作目前进入收官阶段，小编将分四期介绍全部25个科研基金项目，本期将重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究方
机器之心报道 机器之心编辑部 我们对于关键点检测的范式要重新思考了。 关键点估计是一项计算机视觉任务，涉及定位图像中的兴趣点。作为计算机视觉工作中研究最多的主题之一，关键点估计在相关应用中发挥着重要作用，包括人体姿态估计、手部姿态估计 、动作识别、目标检测、多人跟踪、运动分析等。 估计关键点位置最常用的方法是生成 target 场的热图（heatmap）方法。但热图回归作为检测和定位关键点的标准方法，也存在以下缺点： 首先，这种方法存在量化误差；关键点预测的精度本质上受到热图空间分辨率的限制。因此，较大的
搭建3D人体模型，早已是AI驾(le)轻(bu)就(si)熟(shu)的一项工作，不论是在VR里，电影里，还是时尚圈。
机器之心报道 编辑：陈 近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。 不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js 中推出了新的姿态检测 API，该模型可以非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点。这一
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如今说到体感游戏，大家一定都不陌生，比如微软的 Kinect、任天堂的 Switch，都曾是游戏业的革命性产品。而另一款网红产品—抖音，也在去年底上线过一个“尬舞机”的音乐体感游戏（现在成了隐藏功能）：
还记得“神笔马良”的故事吗？马良拿着神笔画出一只鸟，鸟就能腾空翱翔，画出一只鱼，鱼就能欢快畅游。这本是童话里遥不可及的幻想，在数字世界中，却有可能成真。比方说，你按照我们上一期说的，已经“画”出了一个形象，只要你让它动起来，毫无疑问，你就是数字世界的神笔马良。
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你敢信，1张人物图片 + 1张动作动画，就可以生成一段视频。网友直呼：“主播/视频UP主可能快要下岗了！”
自动配送车作为一种物流车的商用属性，主要运用于为大众进行即时配送服务场景，决定了其日常运行的时长占比远高于一般乘用车。同时，自动配送车致力于为消费者解决最后3公里的商品即时配送的产品定位，决定了其大量的使用场景位于人口相对稠密的地区。这两个属性也决定了自动配送车在道路测试过程中需要面对更复杂的场景以及更高的行人安全保障需求。
机器之心原创 作者：蛋酱 那些年关于变身圣斗士的梦想，如今能在腾讯微视 App 就能实现。 「年轻的青铜圣斗士少年们啊，为了大地上的爱与和平，我们将逝去，献上全部的生命和灵魂，融为一体。就在此刻，燃烧吧，黄金的小宇宙！雅典娜啊，请赐予这黑暗的世界一线光明！」 就是这段话，没错，是我们小时候倒背如流的十二黄金圣斗士语录了。很多人也曾暗中想象，自己能成为这群黄金圣斗士的成员之一。现在，「变身」的机会来了！ 在腾讯微视 App，黄金圣斗士铠甲的特效挂件已经正式上线。这是静态照片变身后的样子： 变身的操作方法
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本次报告的内容主要关注当前的机器学习技术如何助力物理世界向数字世界的转变，从传统的二维成像开始讲起，涵盖了2.5D视觉、光场成像和重聚焦、三维重建等内容，同时指出传统的计算机视觉和图形学技术缺少对语义信息的理解，感与知应该协同起来。以三维人脸为例，介绍了研究团队引入人脸表情等先验知识进行高精度重建的最新研究成果，同时将引入先验知识的思想扩展到三维人体重建，然后介绍了使用机器学习技术进行渲染重建逼真唐三彩模型的研究工作，最后对感知协同、可学习的渲染等研究趋势进行了概括总结。
手机是目前最重要的人机交互终端，那么下一个人机交互的突破口在哪？AR？VR？还是智能家居？经过深思熟虑后，我认为以上三个都不是，主要理由有以下三点：
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python是一门高级编程语言，简单易学，特别容易上手实战，能收获满满成就感。只要学会基础知识，你就可以在各个领域大展拳脚，主要就是因为python的朋友圈（生态）热闹。
讲述了沿海小城的三个孩子在景区游玩时无意拍摄记录了一次谋杀，他们的冒险也由此展开。扑朔迷离的案情，将几个家庭裹挟其中，带向不可预知的未来......
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随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术正在各个领域迅速应用和推广。其中，智慧园区是一个重要的应用场景，它通过AI技术的支持，实现了园区的智能化管理和高效运营。
特征点检测的应用有很多种，比如人脸特征点检测，人体骨架特征点检测，人体运动特征点检测等。今天我就以人脸特征点为例，通过卷积神经网络来实现检测。
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从多视角估计多人三维人体姿态是一个比较challenge的研究方向，目前的方法都采用了多阶段的模式，整个框架比较复杂。最近NUS联合Sea AI Lab在NeurIPS-2021上发表了一篇论文『Direct Multi-view Multi-person 3D Human Pose Estimation』，提出了一个简单的方法Multi-view Pose Transformer，直接从多视角图片回归多人三维姿态结果，在CMU panoptic数据集上达到15.8mm的MPJPE，简单高效，且良好的可扩展性。
我们是谁？ 我们的“脑～洞”有多大？ 看到这里想必你已经对我们有了一定的了解～ 还在等什么呢？！ 最COOL最有创意的团队等你加入！ 简历及作品请投递： shhr_zhaopin@tencent.com 邮件标题：光影+岗位+姓名 <算法研究类> 光影AI算法团队提供全栈的计算机视觉的AI能力，包括基础的检测，分割，关键点，GAN生成，3D人脸/人体/场景重建，AR/SLAM等。团队致力于AI能力的创新和落地，为产品落地和爆款玩法提供核心的弹药。 38663-人脸三维重建算法高
编辑导语 2015被视为中国企业服务投资元年，数据也显示2015年中国企业级SaaS市场规模达到199.3亿元，市场正在高速增长。而随着B端用户需求的变化，SaaS服务不再局限于OA、ERP、CRM等领域，和大数据、云计算的融合越来越成为企业的目标。 2015被视为中国企业服务投资元年，数据也显示2015年中国企业级SaaS市场规模达到199.3亿元，市场正在高速增长。而随着B端用户需求的变化，SaaS服务不再局限于OA、ERP、CRM等领域，和大数据、云计算的融合越来越成为企业的目标。因为大数据正在切实影
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允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全身动作捕捉，现在无需昂贵的动捕设备，只要一个摄像头就能轻松实现。 并且就在抖音上，人人都能上手体验。 上面这段虚拟数字形象跳舞的视频采用了抖音直播伴侣功能背后的全身驱动技术，主播仅需要单个普通摄像头并开始跳舞，就可以实时、精准地驱动虚拟形象。 相较于以往的轻量化动作捕捉，这项来自字节跳动智能创作团队的全身驱动技术具有高真实性，可以体现空间的距离感和地面感。 并且具有更高的鲁棒性，能够在复杂的环境、穿戴等场景下实现良好的结果。 同时，还具备更高的还原性，
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