针对NLP技术，大神们刚刚展开过比较激烈的讨论——Yann Lecun论战Yova Goldberg，导火索是是一篇“对抗式生成自然语言的论文”。 NLP大神Yova Goldberg认为该论文所生成的“自然语言”和真实语言相差太远，充满语法错误，随后他直接把战斗升级成语言学家大战计算机科学家：“摆脱你们这帮搞深度学习的人，别再抓着语言不放，并宣称自己已经解决好语言的问题了。”“语言对我来说很神圣。” 对此，深度学习大神Yann Lecun自是有所不满：“这话竟然是出自Yova之口？他自己都在拿深度学习来做
王兴在最近一篇刷屏的专访当中说，“很多人只关心边界，不关心核心”。这话放在人工智能领域当中也适用，今天很多人关心人工智能的前沿论文，但是对于它如何在企业业务中发挥实际作用，反而并不关注。每一项技术，如果没有用好，那算不得好技术。那么王兴所执掌的美团，到底是如何用AI服务核心业务呢？NLP技术到底在美团有怎样的具体案例？ 本文来自美团技术大牛李彪在最近一次闭门沙龙分享，介绍 NLP 技术的应用场景、技术实现和具体案例，没有炫技，只有满满的干货。Enjoy! 作者 | 李彪 美团智能技术中心 编辑 |
“陪伴是最好的表白。”科幻电影中的智能机器人，早已可以满足人类的心灵需求。因为更加智能，相比宠物，未来的机器人应该是最好的玩伴。那么，现阶段机器人发展到什么程度？人类应该以什么样的目光看待这些机器人呢
★导语★ 腾讯视频作为中国领先的在线视频平台之一，凭借良好的用户体验和不断创新的产品功能, 深受用户喜爱。 腾讯视频研发团队在视频编码, 图像处理, 内容提取, 交互能力等方向为腾讯视频产品特性提供技术支持, 实现了智能弹幕, TIE视频增强, 视频超分辨率, HDR转换, ROI编码, 人脸和字幕识别等应用。在前不久的SIGGRAPH ASIA 2018国际会议上，腾讯视频团队展示了在视频领域的最新应用成果, 也让现场的参会者亲身体验到腾讯视频产品是如何变得更好玩, 更清晰。 12月，计算机图形
文章简介： 关于html5相信大家早已经耳熟能详，但是他真正的意义在具体的开发中会有什么作用呢？相对于html，他又有怎样的新的定义与新理念在里面呢？为什么一些专家认为html5完全完成后，所有的工作都可以达到真正的云方式呢？这一系列的问题你是否已经想明白了呢？ 本系列文章将为您一一解答你所不知道的关于html5与html中的那些事;具体会包括如：html5新的理念与想法，html5的新标签的用意与具体开发中场景应用，html5与css3的感情经历（用法搭配），包括html5的父亲html的一些
本文创作：腾讯视频智能弹幕团队 弹（dàn）幕：21世纪互联网颠覆性发明之一。各类网络视频中从右到左横向飘过的评论性语句即为弹幕。不受时间约束，可随意在屏幕上与网友隔空喊话。 新时代有点儿社恐的青年，要怎么解决倾诉欲？——弹幕。弹幕更改了新青年们看电视的方式，“前方高能”+“弹幕护体”是新一代的刷屏暗号。 举个栗子：当你的爱豆唱出“明知这是一场意外你要不要来”的时候，用弹幕回答就是这样的： 弹幕作为用户与视频，用户与用户之间沟通的桥梁，是一个非常有趣并且有意义的存在。 然而弹幕对于视频内容的遮
在首届世界智能大会上，中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。
AI 科技评论按：生成式对抗性网络 GANs 是近几年最热门的机器学习范式之一，它“图像生成效果好”和“训练困难、效果不稳定”的特点吸引了许许多多研究者付出精力进行 GANs 的研究。虽然它在大尺寸图像和图像逼真程度方面的表现仍然有限，但仍然是目前最好的图像生成范式。 📷 所以当看到如此逼真的高分辨率生成图像的时候，我们几乎要以为这是 GANs 的新突破。虽然图中还有一些扭曲和不自然，但是细节和物体的结构已经比较完善。然而定睛一看，这样的效果居然是一个单向的端到端网络完成的！ 介绍这项成果的论
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce，首次在深度学习的框架下使用中文字形信息（Glyph），横扫 13 项中文自然语言任务记录，其中包括：(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词 (4) 命名实体识别 (5) 词性标注 (6) 句法依存分析 (7) 语义决策标注 (8) 语义相似度 (9) 意图识别 (10) 情感分析 (11) 机器翻译 (12) 文本分类 (13) 篇章分析。
贝壳找房，以为 2 亿家庭提供全方位服务链接为愿景和使命，目前具备新房、二手、租赁、装修、海外几大业务场景。在提供服务过程当中，贝壳打造了真实房源体系和 ACN 经纪人体系，并凭借其拥有超过 1.8 亿的房源、20 万经纪人，每月为超过 3000 万的用户提供服务。
关于复制构造函数的简单介绍，可以看我以前写过的一篇文章Ｃ＋＋复制控制之复制构造函数该文章中介绍了复制构造函数的定义、调用时机、也对编译器合成的复制构造函数行为做了简单说明。本文因需要会涉及到上文的一些知识点，但还是推荐先阅读上文。
AI科技评论按：9 月 26 日，机器人领域的顶级学术会议 IROS 2017 进入第二日。上午，著名华人计算机视觉专家、斯坦福副教授李飞飞，在温哥华会议中心面向全体与会专家学者作了长达一小时的专题报告。 在昨天发布的上篇 李飞飞：为什么计算机视觉对机器人如此重要？ | IROS 2017中，李飞飞介绍了视觉对生物的重要性，以及计算机视觉在物体识别任务中的飞速发展。在下篇中，李飞飞继续与大家讨论了计算机视觉的下一步目标：丰富场景理解，以及计算机视觉与语言结合和任务驱动的计算机视觉的进展和前景。场景理解和与语
文：罗超，封面图：李彦宏在2015年极客公园创新大会演讲 近日，李彦宏参加了极客公园一年一度举办的创新大会，主持人与李彦宏聊到了他最近申请的一个专利吸引了我的兴趣。这个专利名字叫“对象识别技术与装置”，这个专利可以让人与机器的交互多轮进行，从案例来看这个专利让机器与人的对话更加自然。一份国外调查结果显示ios7设备Siri使用率只有15%。GoogleNow、微软Cortana以及中文语音助手们并未如最初预想的那样普及。核心原因在于，所有语音助手的对话都太不自然：只支持一问一答，不支持基于上下文的对话。如
AI 科技评论按：位于日本的国际电气通信基础技术研究所（ATR）的计算神经科学实验室和京都大学日前联合发布了一篇论文，他们可以借助 fMRI（功能性磁共振成像）技术和基于深度学习的算法根据人的大脑活动重建人类看到的图像。 在论文《Deep image reconstruction from human brain activity》（根据人类大脑活动进行深度图像重建）中，作者们介绍道：「这个重建算法可以从一张随机图像出发，迭代地优化其中的像素值，最终让这张图像经过深度神经网络之后产生的特征和大脑活动经过特征
声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。从直觉上来说，声纹虽然不像人脸、指纹的个体差异那样直观可见，但由于每个人的声道、口腔和鼻腔也具有个体的差异性，因此反映到声音上也具有差异性。如果说将口腔看作声音的发射器，那作为接收器的人耳生来也具备辨别声音的能力。
演讲人：余凯（百度研究院副院长） 摘自：数据派(微信ID: datapi) 数据派是清华大数据产业联合会官方微信，经常组织线下讲座并发布干货内容 回复“清华大数据”可下载n多清华干货资料，当然包括此文PPT 导读：什么是智能？智能对我们的生活有何影响？它的历史演变是什么样的？大数据文摘今天带您回顾余凯博士《大数据与人工智能》的演讲，了解百度大脑所思考到的人机关系和深度学习，以及百度大脑在业界广泛应用的案例。 本讲座选自百度研究院副院长、深度学习实验室主任，兼任负责百度图片搜索产品高级总监余凯博士所做的题为《
2017中国计算机大会（CNCC2017）于10月26日在福州海峡国际会展中心开幕，大会为期3天。 而就在今天上午，李飞飞、沈向洋、汤道生、马维英等重磅大咖纷纷登台演讲。 据悉，斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室主任李飞飞此前已被邀请两届，今年终于来参会，带来了其实验室的最新研究成果——实时视频描述。李飞飞从5.4亿年前的寒武纪大爆发开始讲起，强调了视觉是智能的基石；而作为微软全球执行副总裁微软五名核心成员之一的沈向洋博士也参加了会议，他也带来了犀利的观点：得语音者得天下。 AI科技大本营第一时间将李飞飞
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演讲人：余凯（百度研究院副院长） 摘自：数据派(微信ID: datapi) 数据派是清华大数据产业联合会官方微信，经常组织线下讲座并发布干货内容 导读：什么是智能？智能对我们的生活有何影响？它的历史演变是什么样的？大数据文摘今天带您回顾余凯博士《大数据与人工智能》的演讲，了解百度大脑所思考到的人机关系和深度学习，以及百度大脑在业界广泛应用的案例。 本讲座选自百度研究院副院长、深度学习实验室主任，兼任负责百度图片搜索产品高级总监余凯博士所做的题为《大数据与人工智能》的演讲。余凯率先在中国推动人工智能在互联网
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👉腾小云导读 2022年来，AIGC概念迅速出圈并快速形成产业生态，成为继PGC、UGC之后新的数字内容创作形式。QQ影像中心提出了自研的AI画画技术方案——QQGC，本文作者富宸、王锐将介绍在QQGC基础大模型训练中的实践和探索，接着往下看吧~ 👉看目录点收藏，随时涨技术 1 背景 1.1 扩散模型 1.2 DALLE 2 1.3 Stable Diffusion 2 技术方案 2.1 整体架构 2.2 Prior模型 2.3 Decoder模型
AI 科技评论按：自动驾驶是人工智能落地的重要应用之一，许多业界公司和学校实验室都在以自己的方法研究自动驾驶系统。本次 AI 科技评论请到了许华哲博士介绍他们团队研究的端到端自动驾驶系统。 许华哲是U
最近Bot这种虚拟机器人成为了国际新热点，但于有些人而言，它们已经做了十几年。 席卷全球的Bots风让语义识别渐渐浮出水面 长期以来，语音交互领域的公司，我们对语音识别的公司（诸如科大讯飞，云之声，思必驰）非常熟悉，但对于只专注于其背后更深一个层次的语义识别公司却知之甚少，当然这并不是我们孤陋寡闻，而是语义识别的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例，“当用户对Siri讲一句话时，语音识别分析出这句话说的是什么，语义识别分析出这句话是什么意思。语
政府真的能听见人民的声音吗？一直以来，民众对政策、经济的批评似乎也只在社群好友圈里发酵，要将愤怒传进政府的高墙是件不容易的事。但是，现在你在社群网站上的抱怨发言，也许会被听见，甚至影响政府决策。 2009年开始，联合国启动全球脉动计划（UN Global Pulse），目标在利用大数据来协助人类发展以及预测行为，在美国纽约、印尼雅加达以及非洲坎帕拉等三地设立了专门实验室，利用新闻媒体、社群媒体、小众社群所搜集来的大数据，进行实时的分析，帮助当地政府了解民众需求以及社会发展状况。实际参与全球脉动计划，在美国
云从科技在跨镜追踪（行人再识别）技术（ReID）上获取重大突破。同时在Market-1501，CUHK03，DukeMTMC-reID三个数据集刷新了世界纪录，其中最高在Market-1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到96.6%，让跨镜追踪（ReID）在准确率上首次达到商用水平，人工智能即将从「刷脸」跨到「识人」的新纪元。
刚开始写作SCI时，很多人会产生抗拒心理。每个读研读博的人都要过这一关。那么，如何才能跨越障碍呢？
说到句向量，大家除了第一反应是用bert的CLS作为句向量，还有就是用word2vec学到每个词的向量，然后把句子中所有的词向量做pooling作为句子的向量。有篇论文SimCSE提到可以引入对比学习。
数据猿导读 在人工智能和大数据技术在实施过程中你可能会陷入三个误区：业务部门没有清晰的大数据需求和规划；企业内部数据孤岛非常严重；组织架构未能有效支撑大数据实施。这三个误区是最常见的，该怎么规避以上误
总结一句话，如何线程安全的创建唯一实例对象。 先看一下Java中如何具体实现单例。
企业的信息化管理是一条漫长而崎岖的道理，当然这里也不乏创新的火花。关于信息化建设随企业所处环境、行业的不同而不同。那作为一个成熟的企业，在如今这个大数据浪潮下，对于未来的信息化有何建设性的想法呢？这里分享某医药集团的数据化管理实践。 该医药集团的主营业务有药品、生物制品、医疗器械以及医药的健康产品等。自20年前开始建设信息化，一路发展下来，现有大大小小各种业务系统几十个，但是核心的系统无非是业务和财务这两个部分。 但是，随着业务规模的不断扩大，公司规模业务部门业态越来越复杂，业务复杂性大大提升，企业更多地开
【文】王艺 关注人工智能 投稿请联系wangyi@csdn.net或公众号后台留言 ---- 10月15日下午，在北京兆维大厦，由CSDN社区主办的技术主题月系列之——《深度学习框架的重构与思考》活动成功举办。CSDN邀请了用友畅捷通人工智能负责人张俊林、创业公司大数据总监周步恋、亮风台高级算法研究员史信楚、IBM中国研究院高级研究员薛超共同围绕“深度学习”这个热点话题，分享了深度学习方向创业、 深度学习如何教机器学会阅读理解、 深度学习与AR的结合、 分布式深度学习做监测分析以及优化等议题。近200位开
11 月， eKuiper 团队转入 1.8.0 版本的开发周期之中，目前已完成了一部分实用的新功能：添加了视频流 source，将边缘流式处理能力扩展到视频流领域，可以处理摄像头的视频流或者网络中的直播视频流；发布了通用的 tfLite 函数，用户只需上传训练好的 Tensor Flow Lite 模型，无需额外编写插件或代码即可在 eKuiper SQL 中调用模型进行流数据的 AI 推断，进一步简化了 AI/ML 处理的难度；针对边缘环境运维不便的特点进一步优化了规则自动化运维的能力，为规则添加了自动重启策略的配置，Portable 插件添加了热更新功能；继续完善了有状态分析函数的支持，增加 WHEN 子句进行按条件计算。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
[1] - Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
*本文属“WitAwards 2016年度安全评选”专题报道，未经许可禁止转载 验证码的英文是CAPTCHA，其全称为Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，翻译过来就是全自动区分计算机和人类的公开图灵测试。 可见验证码的存在是为了区分人和机器的操作行为，从而进行分类管理。从应用方面来看，验证码可以杜绝撞库攻击，暴力注册，垃圾评论，非法爬虫，刷票投票和恶意抢购等行为。从出发点来看，验证码对改善互联网
AI 科技评论按：今年 CVPR 2018 最佳论文《Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning》（任务学：任务迁移学习的解耦）研究了一个非常新颖的课题，那就是研究视觉任务之间的关系，根据得出的关系可以帮助在不同任务之间做迁移学习。相比于我们看惯了的在为各种任务刷分的研究，这篇论文可谓是一股计算机视觉领域的春风。
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
文章目录 1. 识别、抽取产品特征 2. 特征语意去重 3. 识别产品特征对应的观点词 4. 分析评论的情感及强度 5. 后记 越来越多的人选择在网上消费，并且越来越的证据表明商品的评论信息会影响到消费者的消费决定。评论挖掘的主要任务是从评论中了解到用户对产品的哪些功能、属性进行了怎样的评论，并抽取成简短有效的信息。 评论挖掘主要有以下几个子任务： 识别、抽取产品特征 产品特征分为显示特征和隐含特征。 显示特征 显示特征是直接出现在产品的评论中，描述产品的性能或功能的名词或名词短语。 隐含特征 隐含特征
参考资料 百度百科词条：特征分解，矩阵特征值，奇异值分解，PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048 https://towardsdatascience.com/all-you-need-to-know-about-pca-technique-in-machine-learning-443b0c2be9a1
AI科技评论按：自生成式对抗性网络 GANs 出现以来，它和它的变体已经无数次在图像生成任务中证明了自己的有效性，也不断地吸引着越来越多的研究人员加入到提高GANs训练的可控性和稳定性的研究中。 最初，由于其中的一个缺陷，GANs在文本生成方面无法得到有效的应用。得益于该团队之前发表的SeqGAN（https://arxiv.org/abs/1609.05473），GANs在文本生成上有了可能，不过表现并没有图像生成任务中那么突出。主要问题之一就是，生成器 G 从鉴别器 D 获得的反馈中含有的信息量太少，不
三百六十行，行行出状元。在众多行业中有这么一个行业迎来了一位“新人”——微软小冰。
合并图片（如css sprites，内置图片使用数据）、合并CSS、JS，这一点很重要，但是要考虑合并后的文件体积。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在视觉任务上，CNN、ViT各有各的优势和劣势。 于是，以经典Backbone为基础、细节上相互借鉴，成了最近一个热门研究方向。 前有微软SwinTransformer引入CNN的滑动窗口等特性，刷榜下游任务并获马尔奖。 后有Meta AI的ConvNeXT用ViT上的大量技巧魔改ResNet后实现性能反超。 现在一种全新Backbone——VAN（Visiual Attention Network, 视觉注意力网络）再次引起学界关注。 因为新模型再一次
现代网站越来越多的使用前后端分离架构，先用前端 MVC 框架快速堆砌出 SPA，再用 API 获取动态数据也已经成为日常的开发内容；而用来连接前后端的 API，其重要性也自然言而喻。做为一个前端码农，认识后端的 API 设计方式也是很重要的，今天让我们针对 API 设计来一探究竟。
2020 年8 月7日-8月9日，在中国深圳，由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办的第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，在深圳前海华侨城 JW 万豪酒店正式拉开帷幕。
情感分析是文本分类的一种，主要方法是提取文本的表示特征，并基于这些特征进行分类。情感分析根据研究对象的粒度不同可分为文本级、句子级、对象级等，分别对相应单位的文本进行情感倾向分析。其中，较细粒度的情感分析为对象级情感分析（Aspect-level Sentiment Analysis, ASA），任务输入为一段文本和指定的待分析对象，输出为针对该对象的情感倾向。
文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天，德国人工智能研究中心（DFKI）科技总监、北京人工智能技术中心（AITC）总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据，用于执行众多的商务智能任务，如供应链监控、市场调研和产品
7 月22-23日中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。德国人工智能研究中心（DFKI）科技总监、北京人工智能技术中心（AITC）总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据，用于执行众多的商务智能任务，如供应链监控、市场调研和产品管理等。其所讨论的方法包含了不同类型的机器学习和基于知识的自然语言理解技术，充分利用知识图谱和各种其他结构化数据源，实现信息的互为补充。
Arxiv 链接：https://arxiv.org/abs/2304.04672
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