来源：Paper Weekly本文约3000字，建议阅读5分钟本文提出的算法从投稿至今（2022.11~2023.04），是 AGORA 榜单 SMPL-X 赛道的第一名。 三维全身人体网格重建（3D Whole-Body Mesh Recovery）是三维人体重建领域的一个基础任务，是人类行为建模的一个重要环节，用于从单目图像中捕获出准确的全身人体姿态和形状，在人体重建、人机交互等许多下游任务中有着广泛的应用。 来自粤港澳大湾区研究院（IDEA）与清华大学深研院的研究者们提出了首个用于全身人体网格重建的一
这是使用Nilearn解码的教程，它以Haxby 2001研究中猫辨别任务的数据为基础。
机器之心整理 参与：蒋思源 近日，Hai Liang Wang 和胡小夕在 GitHub 开放了一个中文近义词工具包 Synonyms，它可用于如文本对齐、推荐算法、相似度计算、语义偏移、关键字提取、概念提取、自动摘要、搜索引擎等很多 NLP 任务。该工具包目前能搜索近义词和比较语句相似度等任务，且词汇量达到了 125,792。机器之心也尝试使用 Synonyms 搜索一段中文的近义词，并有非常不错的反馈。 项目地址：https://github.com/huyingxi/Synonyms 该中文近义词工具
说明：脚本来自https://blog.sipeed.com/p/1338.html
AI 科技评论按：ACL 2018 于 7 月 15 日在墨尔本正式开幕，随着会议议程的推进，今天迎来大会的重头戏——ACL 奖项颁布仪式。
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
本周推出的最新版谷歌移动操作系统Android Pie，其最轻松的功能之一就是Smart Linkify。它是一种API，可在文本中检测到地址，电话号码和其他此类实体时添加可点击链接。虽然这可能听起来像是魔法一般，但这一切都归功于AI。
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
王小新 编译 原文作者：Sumeet Agrawal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GAN
随着深度学习的发展，GAN模型在图像风格转换的应用越来越多，其中不少都实现了很好的效果。
【1】 Pre-trained Transformer-Based Approach for Arabic Question Answering : A Comparative Study 标题：基于预训练Transformer的阿拉伯语问答方法的比较研究 链接：https://arxiv.org/abs/2111.05671
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。
在10月29日凌晨一点（北京时间）的Facebook Connect 2021大会上，马克·扎克伯格宣布Facebook公司正式改名为Meta，并且描绘了许多元宇宙的场景，以体现Meta拥抱元宇宙的决心。
大家都知道，Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。
要做生意，最重要的一件事，就是紧跟大势。红利来了，傻子也能躺着赚钱。红利没了，神坛说塌也就塌了。而现在，网络视听内容行业即将迎来一波巨大的红利。在5G、4K、AI、AR等技术的拉动下，未来3~5年，它将有可能成为中国一条新的“黄金赛道”。
DeepFaceLab是一款支持视频或图片的换脸开源软件，其使用非常简单，有官方的juptyer notebook案例，这里不做过多的教程介绍。
[1]《Towards Improved Cartoon Face Detection and Recognition Systems》
1 摘要 无监督的图像到图像转换方法学习任务是：将给定类别的图像映射/转换到不同类别的“类似”图像。 尽管当前方法取得了巨大成功，但需要在训练时获取源类和目标类中的许多图像；这极大地限制了它们的使用。
从Bert到GPT，再到Llama、Claude，LLM模型使用Transformer已经是再正常不过的事情。
1，2017-CVPR: A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection 摘要 如何学习对遮挡和变形不敏感的物体检测器？当前解决方案主要使用的是基于数据驱动的策略：收集具有不同条件下的对象物体的大规模数据集去训练模型，并期望希望最终可学习到不变性。 但数据集真的有可能穷尽所有遮挡吗？作者认为，像类别一样，遮挡和变形也有长尾分布问题：一些遮挡和变形在训练集是罕见的，甚至不存在。 提出了一种解决方案：学习一个对抗网
翻译：吴振东校对：张睿毅本文约1000字，建议阅读3分钟本文简单介绍了Runway公司的发展史，以及他们新推出的生成式AI模型Gen-1，可用于通过应用文本提示或者参考图像所指定的任意风格，将现有视频转换为新视频。 Runway公司新推出了一款名为Gen-1的模型，可以用来改变视频或电影的现有视觉风格。 生成式AI（AIG）初创公司Runway在去年合作开发了Stable Diffusion，这是具一款有突破意义的文本到图像模型。该公司现在发布了名为Gen-1的人工智能模型，可以通过应用文本提示或者参考图像
经历了三月的数据“泄露门”后，Facebook似乎并未受到太大影响，根据其四月底公布的2018财年第一季度财报显示，其净利润较上年同期增长了63%。而今日，F8开发者大会也如期在加州圣何塞举行。同时F
外国小哥Nathan Shipley使用卡通图像微调StyleGAN2和FFHQ 脸部模型(英伟达的模型可以制作出不存在的逼真人物) ，将这些真人视频转换成卡通版本。
istio的第二篇主要介绍流量管理 1.前言 Istio的流量路由规则允许您轻松控制服务之间的流量和api调用。ISTIO简化了诸如断路器、超时和重试等服务级别属性的配置，并使设置重要任务（如A/B测试、金丝雀卷展和具有基于百分比的流量分割的分阶段卷展）变得容易。它还提供了开箱即用的故障恢复功能，有助于使您的应用程序在从属服务或网络故障时更加健壮。
人脸识别是计算机视觉的一个子领域，它的应用范围非常广泛，现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状，未来这项技术还会有更大的需求空间，所以作为机器学习的学习者，自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
本文仅为模型应用实战，而非颜值研究，所得结果仅供娱乐，仅供参考。 方法也仅供参考。 一般而言，数据量越大，结果越接近正常人审美。由于本次数据量较小，故仅为实验。 使用环境：ubuntu14.04，opencv3.2.0，dlib19.6，python2.7 一、准备工作： 1、下载dlib库，下载特征提取模型。 该模型的作用是通过卷积神经网络产生128维的特征向量，用以代表这张脸。网络输入参数为人脸landmark的68个特征点shape和整幅图像。可猜想网络特征与人脸的68特征点坐标有关，在网络中进行归一
本文是域自适应领域的一篇工作，发表在ICLR 2024，poster。 论文链接：https://openreview.net/forum?id=fszrlQ2DuP 开源代码：https://github.com/sleepyseal/TransferScore
gRPC-Web是一个JavaScript客户机库，它允许web应用程序使用Envoy来与后端gRPC服务交互，而不是使用自定义HTTP服务器作为中介。上周，经过近两年的积极开发，gRPC团队在CNCF博客上宣布了gRPC-Web的GA发布。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指帮助机器理解和分析自然语言；它是利用机器学习算法从数据中提取所需信息的一个自动化的过程。
AI的TCPIP协议I：超维计算(向量符号体系结构)综述，第一部分:模型和数据转换
2017年前沿科技大盘点：无人机、虚拟现实、人工智能等科技颠覆生活，PowerVision无人机、SnappyScreen 360度防晒霜喷雾机、Sgnl智能表带、Hypervsn 3D全息图影、Water Walker&SPA浴缸跑步机、Prinker纹身打印机、汉森AI机器人等创新产品成为焦点。
1 2017-FACE AGING WITH CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
近日，基于StyleGAN模型的一个新应用引起了诸多网友的热捧，不仅如此，而且已有积极的爱好者进行了实现尝试。
负载均衡 当过滤器需要获取到上游群集中主机的连接时，群集管理器使用负载平衡策略来确定选择哪个主机。 负载平衡策略是可插入的，并且在配置中以每个上游集群为基础进行指定。 请注意，如果没有为群集配置活动的运行状况检查策略，则所有上游群集成员都认为是正常的。 支持的负载平衡器 循环赛(Round robin) 这是一个简单的策略，每个健康的上游主机按循环顺序选择。 加权最低要求 请求最少的负载均衡器使用O（1）算法来选择两个随机健康主机，并挑选出活动请求较少的主机。 （研究表明，这种方法几乎与O（N）全扫描一
罗马数字是欧洲在阿拉伯数字传入之前使用的一种数码，现在的使用已经非常少了，大概偶尔会在钟表、文章中的标号等地方还能见到。 罗马数字采用七个罗马字母作数字、即 I（1）、X（10）、C（100）、M（1000）、V（5）、L（50）、D（500）。它有一套不同于阿拉伯数字的写法规则，简单来说可以总结为： 相同的数字连写，所表示的数等于这些数字相加得到的数，如 Ⅲ=3； 小的数字在大的数字的右边，所表示的数等于这些数字相加得到的数，如 Ⅷ=8、Ⅻ=12； 小的数字（限于 Ⅰ、X 和 C）在大的数字的左边，所表示
2019年底，Facebook、纽约大学、华盛顿大学和DeepMind的研究人员联合提出了SuperGLUE，这是人工智能的一个新基准，旨在总结多种语言任务的研究进展。
6、自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
在Neuromation，我们一直在寻找有助于我们的研究的新的有趣想法。 还有什么比顶级会议更适合寻找它们的地方。 我们已经在CVPR（计算机视觉和模式识别）会议的研讨会DeepGlobe介绍了我们如何取得成功。 这次我们将仔细研究一下CVPR本身最有趣的论文。 这段时间，顶级会议是非常重要的事情，所以我们准备了一系列的推文。 我们介绍的论文没有特别的顺序，不仅选择优秀的论文，而且与我们在Neuromation所做的研究相关。 这一次，Aleksey Artamonov（你以前见过的人）准备了这份列表，我试图对其补充一些介绍。 在这个系列中，我们将非常简短，试图从每篇论文中提取最多一个有趣的点，所以在这种方式我们不能真正了解完整的工作，并强烈建议完整阅读论文。
作者 | Caroline Chan、Shiry Ginosar、Tinghui Zhou 和 Alexei A. Efros
近日，在伦敦举行的深度学习峰会会议上，DeepMind研究科学家Ali Eslami提出了一个非常有趣的项目，名为“人工智能和创造力”。
最近，一个名叫deepfakes的技术火了，这是一个可以给视频人物换脸的技术。 这张图片源自雷神三预告片索尔大战浩克的片段，将索尔的脸替换为了Trump的，这个表情实在是...... 当然，最令人害怕
Putting the machine learning pieces together
最近，Snapchat推出了一款可以改变性别的滤镜，不用再化妆换衣服戴假发，只需要一键就能实现性别转换。
涉及上传脸部，获取反馈和分享结果的应用程序并不总是受人欢迎。但是Google最新推出的“艺术与文化”（GoogleArts＆Culture）APP已经成为一种“病毒式攻击”，在网络上受到极大欢迎。该应用程序利用的最新人工智能的人脸识别技术，还有望扫描70多个国家的1200多所博物馆。 📷 据《华盛顿邮报》报道，虽然GoogleArts＆Culture应用程序2016年已经上市，但在12月发布的最新版本中，发布了“寻找与您脸部相似的艺术作品”功能。（发布自拍照，查看自己的肖像是否在博物馆中） Google发言
在本文中，将使用Prajna Bhandary创建的口罩数据集。此数据集由属于1376个的图像with mask和without mask2类。
机器学习算法分为三类：有监督学习、无监督学习、增强学习。有监督学习需要标识数据（用于训练，即有正例又有负例），无监督学习不需要标识数据，增强学习介于两者之间（有部分标识数据）。下面将向大家具体介绍机器
阿这，等一等，让我来捋一下：老虎—>>猫——>>狗——>>狼，这岂不是说，老虎==狼了？
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