最近，Analytics Vidhya发布了2019年AI技术回顾报告，总结了过去一年中，AI在不同技术领域取得的进展，并展望了2020年的新趋势。
FoundationPose是一个「用于6D物体姿态估计和跟踪」的统一大模型，支持基于模型和无模型设置，无需微调即可应用于新颖的物体上，只要给出其CAD模型，或者拍摄少量参考图像即可。
作者：Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollár
近期大型语言模型（LLMs）的广泛应用使得自然语言生成（NLG）领域的各种应用成为可能，从机器翻译和代码补全等到通用聊天机器人OpenAI。它们的性能是计算能力、数据集大小和参数数量的函数等）；只有在大型规模下才会出现新兴的能力，这些发现使得大型模型变得更加流行，无论是仅在解码器上的模型还是编码器-解码器网络等。
物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
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】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 全球人工智能 本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为
作者：Melissa Heikkilä 翻译：李洪君校对：zrx 本文约1000字，建议阅读8分钟本文介绍了AI聊天机器人在当下被恶意行为者用来破解、辅助网络诈骗和数据污染的三种影响网络安全的形式。 现在，AI语言模型是技术领域最炙手可热、最令人兴奋的东西。但是这将引发一个重大的新问题——它们很容易被滥用并被用作强大的网络钓鱼或诈骗工具。而且，这些模型无需任何编程技能，更糟糕的是这个问题目前没有任何已知的解决方法。 各个科技公司正在争相将这些模型接入到各种产品中，帮助人们完成从预订旅行、组织日程到会议记录等
脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。因此使它们成为评估经济时非常有用的工具。这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。
选自Analytics Vidhya 作者：Pranav Dar 机器之心编译 参与：陈韵竹、路 本文介绍了 25 个深度学习开放数据集，包括图像处理、自然语言处理、语音识别和实际问题数据集。 介绍 深度学习（或生活中大部分领域）的关键在于实践。你需要练习解决各种问题，包括图像处理、语音识别等。每个问题都有其独特的细微差别和解决方法。 但是，从哪里获得数据呢？现在许多论文都使用专有数据集，这些数据集通常并不对公众开放。如果你想学习并应用技能，那么无法获取合适数据集是个问题。 如果你面临着这个问题，本文可以为
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2017 年 7 月，最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛，会在 8 年后宣告终结？ 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平，每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日，FAIR（Facebook AI Research） 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手，在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
选自GitHub 机器之心编译 参与：panda 深度神经网络模型对计算资源的需求问题一直是相关研究和应用的关注焦点之一。研究者们一直在努力试图将神经网络模型部署到移动设备上，有硬件方法也有软件方法，比如《前沿 | 借助神经网络芯片，将大型人工智能系统塞入移动设备》和《业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet》。在去年的 AAAI 人工智能大会上，香港中文大学的研究者则提出了一种通过压缩模型来实现这一目标的方法 MobileID。近日，研究者开源了这项研究的代码。机器之心对该项目及原论
计算机视觉的发展史证明，规模更大的数据集加上更强的计算能力往往能够促成范式转变。虽然卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的标准，但最近一段时间，基于自注意力层的替代方法 Vision Transformer（ViT）实现新的 SOTA 性能。从技术上讲，ViT 模型延续了长久以来去除模型中手工构建特征和归纳偏置的趋势，并进一步依赖基于原始数据的学习。
本文为大家介绍了多种图挖掘工具，并运用Spark为大家展示了一个标签传播算法LPA构建图的实例。
1.Dual-Stream Diffusion Net for Text-to-Video Generation
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
.NET数据挖掘与机器学习 原文：http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/08/29/3289682.html 数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例
数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择
正如大家所知，在进行图像语义分割时，图像被编码成一系列补丁后往往很模糊，需要借助上下文信息才能被正确分割。
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念，对其架构的描述，并指导如何使用它，以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之，Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目，可以安装在一组标准机器上，以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来，Hadoop已经非常成功，因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中，并对
任何事物都具有其两面性——AI 技术在快速发展，为千行百业带来积极变革的同时，也被不法分子利用。
Eyeballer这款强大的工具基于卷积神经网络实现，可利用卷积神经网络来帮助研究人员对获取到的屏幕截图进行渗透测试与安全分析，并给研究人员提供目标截图的快速概览。
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。
NVIDIA DGX SuperPOD在短短47分钟内训练BERT-Large，并训练GPT-2 8B，这是有史以来最大的具有8.3Bn参数的Transformer网络。
原文地址：https://dzone.com/articles/hadoopr-integration-i
机器之心报道 机器之心编辑部 平替再平替，可以在消费级 GPU 上运行的 Koala 模型能实现 ChatGPT 一半的性能。 自从 Meta 发布并开源了 LLaMA 系列模型，来自斯坦福大学、UC 伯克利等机构的研究者们纷纷在 LLaMA 的基础上进行「二创」，先后推出了 Alpaca、Vicuna 等多个「羊驼」大模型。 羊驼已然成为开源社区的新晋顶流。由于「二创」过于丰富，生物学羊驼属的英文单词都快不够用了，但是用其他动物的名字给大模型命名也是可以的。 最近，UC 伯克利的伯克利人工智能研究院（BA
在PASCAL VOC标准数据集上测量的目标检测性能在最近几年趋于稳定。性能最好的方法是复杂的集成系统，它通常将多个低层图像特性与高层上下文结合起来。在本文中，我们提出了一种简单、可扩展的检测算法，相对于之前VOC 2012的最佳检测结果，平均平均精度(mAP)提高了30%以上，达到了53.3%。我们的方法结合了两个关键的方法：(1)为了定位和分割目标，可以一次将高容量应用卷积神经网络(cnn)自下而上的区域建议(2)标记的训练数据稀缺时，监督为辅助训练的任务，其次是特定于域的微调,收益率显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNNs相结合，我们将我们的方法称为R-CNN:具有CNN特性的区域。我们还将R-CNN与OverFeat进行了比较，OverFeat是最近提出的一种基于类似CNN架构的滑动窗口检测器。在200类ILSVRC2013检测数据集上，我们发现R-CNN比OverFeat有较大的优势。
以上是 Java 处理大型数据集的一些解决方案，每种解决方案都有适合的场景和使用范围。具体情况需要结合实际的业务需求来选择合适的方案。
内容提要：你是否也想要像 OpenAI 一样，训练出强大的 GPT 模型，但是却苦于没有足够的训练数据集？近期，reddit 社区的一位网友上传了一个纯文本数据集，包含近 20 万本书籍，训练出一流的 GPT 模型不再是梦。
不管你是计算机视觉新手还是专家，你可能听说过 AlexNet 于2012年赢得了ImageNet挑战赛。这是计算机视觉发展史上的转折点，因为它表明，深度学习模型能够以前所未有的精度完成非常困难的任务。
可以提高计算性能：使用服务器可以将计算分配到服务器的高性能硬件上，特别是当你的计算需要大量内存和处理器资源时。
现在有了高质量的细胞，首先探索数据并确定任何不需要的变异来源。然后需要对数据进行归一化，计算方差并回归任何对数据有影响的协变量。
最近开始在计算机视觉领域工作。在这些早期日子里，我们正在研究各种目标检测算法的工作原理。其中最知名的算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和当然是YOLO。
【引】走近任何一个领域，都会发现自己的渺小和微不足道，会越发地敬畏技术和未知，隐私计算也不例外。读了一点儿文章和paper，觉得还是ACM 上的这篇综述（https://queue.acm.org/d
近年来，BERT、GPT-2等深度学习语言模型，极大地提高了问答、摘要、人机对话等下游自然语言处理任务的性能。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 1、Categorical类型 默认情况下，具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效的选择。我们可以这些列建立索引，并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categori
机器翻译是一项具有挑战性的任务，包含一些使用高度复杂的语言知识开发的大型统计模型。 神经机器翻译的工作原理是——利用深层神经网络来解决机器翻译问题。 在本教程中，你将了解如何开发一个神经机器翻译系统，
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
【新智元导读】Facebook 在尝试使用“门卷积网络”的方法来为语言建模，最近，他们首次取得了超过递归神经网络方法建模方法的性能表现，性能了超越目前被认为是最好的 LSTM 方法。在 WikiText 数据集上，他们创造了新的性能记录。同时，在谷歌 Billion Word 基准上，单个GPU运行的横向对比中的表现也做到了最好。LSTM 目前在自然语言处理上有着广泛的应用，卷积的方法会替代递归的方法吗？本文将带来国内专家的深度解读。 语言模型对于语音识别系统来说，是一个关键的组成部分，在机器翻译中也是如
前面一节对单细胞轨迹的数据过滤和降维已经做了解析，而其实主要用这个软件的是用后面的拟时序分析的内容。因此下面对拟时序的内容进行解析。
每一位初学者接触R，想必都是从RStudio开始的，甚至将RStudio当作R本身的也不在少数。尽管RStudio是一个非常受欢迎的R编程环境，但它也有一些缺点。
麻省理工学院（MIT）已永久删除包含8000万张图像的Tiny Images数据集。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
上个月27日，ACM通讯爆出论文作者与审稿人串通欺骗盲审的学术欺诈事件，在计算机科学研究领域掀起了一阵讨论风暴。人们就此发表了不同看法与评论，其中，来自加拿大Mila实验室的 AI 博士生 Jacob Buckman 甚至发表了一篇博客文章，控诉了更为“看似合理”的学术欺诈行为。
这几个月以来，我们已经见证了大型语言模型（LLM）在生成高质量文本和解决众多语言任务方面出色的能力。然而，LLM 又面临这样一个困境，即产生的输出很大程度上与人类偏好并不一致。如果没有适当的对齐，语言模型可能输出不安全的内容。此外，对齐 LLM 还有助于改善下游任务。
选自Nextplatform 作者：Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 美国橡树岭国家实验室的「Titan」超级计算机是「美洲虎」的继任者。它由 18688 块 AMD Opteron 6274 16 核 CPU 与 18688 块英伟达 Tesla K20X GPU 组成，在世界超级计算机性能排名中位列第三（17590 TFlop/s，2016 年 11 月排名）。在近几年的发展中，该实验室的研究小组一直致力于使用多 GPU 优化深度神经网络的计算，为深度学习任务提供优化。橡
时间序列分析是一个重要领域，涵盖从天气预报和到使用心电图检测不规则心跳，再到识别异常软件部署等一系列广泛应用。
目前，Transformers 已经成为序列建模的强大神经网络架构。预训练 transformer 的一个显著特性是它们有能力通过提示 conditioning 或上下文学习来适应下游任务。经过大型离线数据集上的预训练之后，大规模 transformers 已被证明可以高效地泛化到文本补全、语言理解和图像生成方面的下游任务。
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