选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda AAAI 2018 于 2 月 7 日在美国新奥尔良闭幕，本次会议收录了腾讯 AI Lab 共 12 篇论文。...比如，在神经科学领域，由于 (i) 某些神经元的寿命短、(ii) 记录材料的有效时间有限以及 (iii) 在动物活动过程中记录电极的微运动，我们无法在实验中得到长序列的高质量神经数据（Spira and...鉴于存在这些限制，我们提出了一种全新方案，可用于根据长度短的有噪声计数数据推理隐含网络。我们重点关注的是 LDS 的动态矩阵，它表示一个隐含节点对另一个节点的后续活动所施加的影响。
如果可以从手机拍摄的视频中高精度地捕捉人物动作，那将是动画师的福音。 现在，动画师的福音，他来了，一起来看下面的视频，只需用手机人物动作，便可快速高质量地捕捉到人物的动作，得到骨骼动画数据。...这些都是通过iCap——网易互娱AI Lab研发的一款产品级的视觉动作捕捉工具实现的。...近日，网易互娱AI Lab已经将手部动作捕捉部分的算法进行了整理，目前已被CVPR 2022录取。...为解决现有方案的痛点，网易互娱AI Lab提出了解决方案，该方案的主要贡献点如下： 1....总结： 网易互娱AI Lab提出了一套高效的手部动作捕捉算法，该算法在准确性和稳定性上都显著优于现有的方案。
本文将介绍 AI Lab 基于前沿多模态研究开发的首个“电竞虚拟人”——“天鹅静”（T.E.G）。 去年，腾讯电竞第一次提出“电竞运动城市发展计划”。 今年，海南宣布成为该计划落地的首个省份！...视频也就看了几十遍吧…… 这位虚拟人代号“T.E.G”，被科学家们亲切称为“天鹅静”。...俞栋：AI+电竞的极「智」思考 腾讯AI Lab副主任及西雅图实验室负责人，语音识别及深度学习领域专家俞栋博士，介绍了“T.E.G”的研发初衷及对AI+电竞结合的全新思考，以下为演讲视频与全文，Enjoy...演讲视频： 演讲全文： 大家好，我是腾讯AI Lab的俞栋。去年中国健儿在亚运会上精彩的电竞比赛，让我深深地感受到电子竞技的魅力。...这是“电竞虚拟人”的V0.1版本，也是AI LAB 虚拟人研究的第一次尝试。我们非常感谢王者项目和赛事团队、七煌教育、腾讯电竞对我们研究的支持。
云API团队在云学院上线了一套视频教程，目的是和大家分享如何进行API、SDK和CLI的使用。 后期我们这里也会推出更多，更有意思的视频教程、网页应用，也会介入更多更有意思的产品。...初窥腾讯云API（4min） 本节课程主要是和大家说一些什么是云API，云API能做什么等 链接：https://cloud.tencent.com/developer/edu/learn-1122/2416...https://cloud.tencent.com/developer/edu/learn-1122/2417 云实验：https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab...https://cloud.tencent.com/developer/edu/learn-1122/2418 云实验：https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab...https://cloud.tencent.com/developer/edu/learn-1122/2419 云实验：https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab
4、基于解缠绕表达的随机视频生成 该工作提出了一种DR-随机视频生成方法，可以通过分析视频序列，对其进行随机分解，成与视频序列相关的成分—内容，和与视频序列无关的成分—动作姿态。...腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划及访问学者计划 2017年，为了开放腾讯AI Lab的研发资源，促进与学术界的深入合作，腾讯AI Lab联合腾讯高校合作设立了专门面向人工智能领域的腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划和腾讯...AI Lab犀牛鸟访问学者计划。...腾讯AI Lab研究员与海内外学者基于腾讯AI Lab的计算资源和腾讯丰富的应用场景，探索前沿技术，推动产业落地；并联合发表学术论文，开放研究成果；同时共同培养实习生，为生态储备高水平研究型人才，打造持续共赢的...该项目旨在开放腾讯广告业务中的技术挑战，搭建产学研合作平台，共同探索影响广告技术长远发展的前沿问题，并培养优秀人才。 ?
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。...下图 1 展示了 EVL 方法在视频理解数据集 Kinetics-400 上的结果。实验显示，本文方法在节省训练开销的同时，仍然充分发掘了视觉基础模型在视频理解任务中的潜力。...对于一个视频样本，我们取其中的 T 帧输入一个图像识别网络（以 CLIP 为例）并提取特征。...随后，多层特征图依次输入一个 Transformer 解码器进行视频级信息聚合。经多层解码后的 [CLS] 特征将用于生成最终的分类预测。...，首次展示了固定的图像骨干网络在视频理解问题上的巨大潜力，也使得高性能的视频理解对于计算资源有限的研究群体更加友好。
在国内开源项目活跃度PAM(Project Activity Metric)中，SRS排第38名，这是音视频圈大师兄都认可的排名算法，要知道大师兄认可的东西那不容易，必须得客观才行。...Why Important 如果按Star算，SRS是全球开源音视频服务器Top1，明显Star不能完全代表江湖地位，特别是项目的健康度。...只有健康的社区，才能长长久久的维护开源项目，如果项目都不维护了，跟不上技术特别是音视频技术的的快速发展，迟早要淘汰，谁选择谁就是跳到大坑里，一辈子都填不完。 那么SRS的社区健康程度怎样？...长远来看活跃度会回升，相当于挤掉了之前活跃度的水分。...•之前Reivew PR上花的时间太少，现在我们技术委员会已经在投入固定的时间看PR和解决Issue，所以这个也是我们意识到的问题点，长远看活跃度也会提升。
那么 OpenMV适合做什么？ DIY相关的项目制作，比如追踪小球的车，云台，或者解魔方的机器人。 对成本要求很高的嵌入式工业方案，比如流水线物品的分拣。 OpenMV不适合做什么？...LAB亮度-对比度 Lab颜色空间中，L亮度；a的正数代表红色，负端代表绿色；b的正数代表黄色，负端代表兰色。不像RGB和CMYK色彩空间，Lab颜色被设计来接近人类视觉。...当对同一距离远的同一个被摄目标拍摄时，镜头焦距长的所成的象大，镜头焦距短的所成的象小。注意焦距越长，视角越小。 ?...Video Recording视频录制 你可以使用OpenMV摄像机记录RGB565/灰度的MJPEG视频或GIF图像（或者RAW视频）。...你可以在Python脚本中直接控制如何将每个视频帧记录，并完全控制视频录制的开始和结束。而且，像拍摄图像一样，您可以使用机器视觉的算法，进行绘制直线，绘制字符，然后保存。
不妨听听腾讯AI Lab主任、杰出科学家张潼怎么说。 ?...像人脸识别业务，AI实验室与不同的业务部门合作，开展了视频内容的明星人脸识别和政务生活服务中的人脸核身等研究。 总之，基础好，落地就不怕。...目前，腾讯视频、新闻和QQ音乐均为行业领导者，具有文本、视频和图像的丰富资源，也是构建内容生态的天然优势。 对于AI来说，怎么分析、理解内容，怎样理解用户，从而做更好的匹配是目前的研究重点。...Q：西雅图实验室会与深圳的AI Lab有什么分工？...但做什么样的平台、具体做什么，每一个公司考虑的可能会有不同。
为了弥补这个不足，由来自腾讯 AI Lab、MIT、清华、斯坦福大学的研究者完成并入选 CVPR 2018 Spotlight 论文的一项研究提出了一种能从数据中学习出类光流特征并且能进行端到端训练的神经网络...但是，视频分析方面的进展却并不尽如人意，这说明学习时空数据的表征是非常困难的。...我们认为其中主要的难点是：寻找视频中明显的运动信息（motion cue）需要某种新型网络设计，而这些设计尚未被找到和测试。...因此，将光流应用到视频理解任务上可以明确而方便地实现运动线索的建模。然而，这种方法很低效，估计光流的计算和存储成本往往很高。...目前成功将光流应用于视频理解的重要方法之一是 two-stream model [33]，其在光流数据上训练了一个用于学习动作模式的卷积网络。
by design-ai-lab 昨晚举办了首场liveCoding聚会。...3 tech技能修炼，已经不在于是否和工作匹配，而在于具备之后，可以做什么有趣好玩的事情 4 Mix风格，通过这次活动，增加了酒吧、音视频、实时创作的概念~~ 5 “实时”是一种极佳的体验，实时音视频创作
腾讯AI Lab微信公众号今日发布了其第一条消息，宣布腾讯AI Lab多篇论文入选即将开幕的CVPR、ACL及ICML等顶级会议。...腾讯AI Lab六篇论文入选CVPR 论文一：Real Time Neural Style Transfer for Videos 本文用深度前向卷积神经网络探索视频艺术风格的快速迁移，提出了一种全新两帧协同训练机制...但直接将图像风格迁移的方法应用到视频上，却会使得原本连贯的视频内容在不同帧中转化为不一致的风格，造成视频的闪烁跳动，严重影响观感体验。...腾讯AI Lab科学家使用深度前向卷积神经网络，探索视频艺术风格快速迁移的可能，提出了一种全新的两帧协同训练机制，保持了视频时域一致性，消除了闪烁跳动瑕疵，同时保证视频风格迁移能够实时完成，兼顾了视频风格转换的高质量与高效率...会议涵盖生物医学、认知建模与心理语言学、交互式对话系统、机器翻译等各个领域，今年有194 篇长论文、107 篇短论文、21 个软件演示及 21 篇主题演讲。
腾讯AI Lab六篇论文入选CVPR 论文一：Real Time Neural Style Transfer for Videos 本文用深度前向卷积神经网络探索视频艺术风格的快速迁移，提出了一种全新两帧协同训练机制...，能保持视频时域一致性并消除闪烁跳动瑕疵，确保视频风格迁移实时、高质、高效完成。...但直接将图像风格迁移的方法应用到视频上，却会使得原本连贯的视频内容在不同帧中转化为不一致的风格，造成视频的闪烁跳动，严重影响观感体验。...腾讯AI Lab科学家使用深度前向卷积神经网络，探索视频艺术风格快速迁移的可能，提出了一种全新的两帧协同训练机制，保持了视频时域一致性，消除了闪烁跳动瑕疵，同时保证视频风格迁移能够实时完成，兼顾了视频风格转换的高质量与高效率...会议涵盖生物医学、认知建模与心理语言学、交互式对话系统、机器翻译等各个领域，今年有194 篇长论文、107 篇短论文、21 个软件演示及 21 篇主题演讲。
随着互联网时代的到来，视频已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。在视频制作过程中，PR（Premiere Pro）软件作为Adobe公司旗下的视频编辑软件，是行业标准之一。...而正确地使用PR软件可以大大提高视频制作的效率和质量。因此，本文将从PR软件的基本操作、高级功能以及实际应用等方面进行详细介绍。...根据不同的需求，用户可以安装相应的插件，以方便完成视频的特效处理和剪辑。...将教学素材导入到PR软件中，包括讲义文档、视频、PPT等。调整音频和视频文件，使得时间轴符合逻辑性，然后设置适当的视频大小和位置。...以上步骤是PR软件剪辑教育视频的基本操作流程。借助PR软件的强大功能，可以更直观地展示教育内容和细节，从而更好地提供教学效果。
WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍本文通过多元方差分析和典型相关分析研究微生物（species）、细胞因子（cytokine）和短链脂肪酸...(as.character(as.expression(eq))) }plot_scatter <- function(df, var_name, tax_name, y_lab...~tax, scales = "free") + labs(x = "Micorbial abundances", y = y_lab, title = NULL...SCFAs 差异物种和短链脂肪酸的关联分析，采用多重协方差分析（MANCOVA, Multivariate Analysis of Covariance）方法来评估短链脂肪酸和微生物物种之间的多变量关系因变量...SCFAs 细胞因子和短链脂肪酸的关联分析，采用多重协方差分析（MANCOVA, Multivariate Analysis of Covariance）方法来评估细胞因子和短链脂肪酸之间的多变量关系因变量
02）翁恺教授的C语言视频课 可以先看阮一峰老师的《C语言入门教程》，也可以先花一个月的时间，去 mooc 把《程序设计入门 C语言》这门视频课过一遍。...视频地址：https://www.icourse163.org/course/ZJU-199001 看完这套视频，大家至少能学到： 学完这门入门课后，可以再看一下进阶版的。...视频地址：https://www.icourse163.org/course/ZJU-200001 这里给大家一点看视频的小建议哈。 老老实实听课，做笔记，严格按照翁恺老师的要求完成作业。...学习 C语言能做什么？如果这两个问题搞不清楚的话，学习的过程中就容易脱靶。 C语言是由贝尔实验室的 Dennis Ritchie 在 1969 年~ 1973 年间发明创造的。...，造一些简单的轮子，实现一些简单的小应用 这里推荐 2 个蓝桥云课上的免费小 lab，大家可以动手练起来。
来自南洋理工大学 S-Lab 的研究团队提出了一种用于视频超分的文本指导（text-guided）潜在扩散框架 ——Upscale-A-Video。...该框架通过两个关键机制确保时间一致性：在局部，它将时间层集成到 U-Net 和 VAE-Decoder 中，保持短序列的一致性；在全局范围内，无需训练，就引入了流指导（flow-guided）循环潜在传播模块...，通过在整个序列中传播和融合潜在来增强整体视频的稳定性。...现有的时间层和注意力机制只能对短的局部输入序列施加约束，限制了它们确保较长视频中全局时间一致性的能力。...在局部视频剪辑上，该研究探索使用视频数据上的附加时间层来微调预训练图像 ×4 超分模型。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/412.html 本文内容包含以下章节： Chapter 1.3 Why Games for Artificial Intelligence...___ 第一个方面，游戏可以为人工智能做什么，在书中给出了以下的原因： 首先，游戏是一个有一定难度，同时又吸引人的问题。这个很好理解。...举例来说，围棋大概有10的170次方的状态，而像星际这样的视频游戏，有10的1685次方的状态，相比之下，整个宇宙的质子大概是10的80次方。...[3.jpg] 王者荣耀的衍生综艺：王者历史课 那么越来越多的人参与游戏，也就为游戏提供了越来越多的内容和数据，并且这些数据的形式是多种多样的：音频，视频，图像，文字等等。...最后，游戏中的问题和人工智能的所有子领域都有交叉，它是实现AI长远目标的理想场景。
视频 https://v.qq.com/x/page/w30156g66qr.html PDF https://www.cncf.io/wp-content/uploads/2019/10/wallarm-sisense-webinar
在 2018 年的一次公开演讲中，他举了个例子，「一个男子表演口技的视频中，如果关闭声音，仅凭画面信息，我们并不知道他是在做什么，可能会觉得是在唱歌或唱戏。...然而，Y-Lab 遇到了许多企业实验室的通病：优秀的前沿算法在转化为产品价值时后继乏力。由于 Y-Lab 本身的定位是前沿探索，对业务产出不高是预料中的事情。...但作为企业实验室，Y-Lab 不可能像学术机构那样做「阳春白雪」的研究，需要对业务带来贡献。...染发特效 作为这次结构调整的一个标志，快手正式将 Y-Lab 改名为 Y-Tech。从 Lab 到Tech，背后是整个实验室定位的改变。 组织结构的调整对团队多少带来了影响。...在这些年实践的领域中，我想明白了不管我们做什么样的技术，最后都应该用于提升人类的幸福感，或者是做到幸福感的改善。」 这种幸福感，指的就是这些吧。
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