安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 亚马逊想让AI读懂时尚。 继在Echo Look中加入穿搭指导功能引发大量吐槽后，目前，亚马逊又发表了两篇与时尚相关的研究。 洛杉矶亚马逊实验室
01 前言 作者：Rene Draschwandtner 编译：HuangweiAI 近年来，Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
机器之心报道 编辑：小舟 把手机显示的内容投影到任意平面进行「触屏」操作，这事似曾相识又有点魔幻...... 自从智能手机问世以来，使用触摸与数字内容进行交互变得无处不在。不过到目前为止，触摸屏主要限于袖珍设备。 近日，来自日本多所大学的研究者组成的研究团队提出了一种新的低成本方法，能够将任何表面变成触摸屏，为人们与数字世界的交互提供了新的可能性。 之前允许通过触摸操纵投影图像的工作大多依赖于特殊的输入设备、多个传感器或图像处理算法，难以处理混乱或令人困惑的视觉内容。而该研究提出的新系统只需在投影仪下方连
相信很多80、90后的同学都对这一部《数码宝贝》印象深刻，童年他们也曾幻想能够拥有一只属于自己的数码兽。
引子：本文改编著自Microsoft很久以前的一篇技术文章，虽然年代已久，但完全不过时。文章以完整的示例详细介绍了用户窗体的基本概念及常用技术，能够帮助你快速掌握用户窗体编程基础。
在光线弱的情况下进行视觉任务是一个比较困难的课题。Short-Exposure图像没有足够的特征进行视觉处理，而图像的亮度增强会引起噪声进而影响视觉任务。相比之下，Long-Exposure图像也含有噪声，由于运动模糊而影响视觉任务。 前人一些工作可以总结为以下三点：
作者 | MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具，帮助程序员进入
文章：A Survey of Calibration Methods for Optical See-Through Head-Mounted Displays
国外最受好评、理论+实践相结合、完全免费的AI课程——“给程序员的实践深度学习课”，刚刚上线了全新的2019版！
本文提出的模型与华为 P20 ISP 和佳能 5D Mark IV 单反相机得到的图像结果对比。
Android的硬件抽象层，简单来说，就是对Linux内核驱动程序的封装，向上提供接口，屏蔽低层的实现细节。也就是说，把对硬件的支持分成了两层，一层放在用户空间（User Space），一层放在内核空间（Kernel Space），其中，硬件抽象层运行在用户空间，而Linux内核驱动程序运行在内核空间。为什么要这样安排呢？把硬件抽象层和内核驱动整合在一起放在内核空间不可行吗？从技术实现的角度来看，是可以的，然而从商业的角度来看，把对硬件的支持逻辑都放在内核空间，可能会损害厂家的利益。我们知道，Linux
https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123660341.pdf
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio，另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。 Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺 转载自http://www.cnblogs.com/yinxiangpei/articles/2574502.html，仅用作资料保存
AI 科技评论按：机器学习能让机器人学会复杂的技能，例如抓住把手打开门。然而学习这些技能需要先人工编写一个奖励函数，然后才能让机器人开始优化它。相比之下，人类可以通过观察别人的做法来理解任务的目标，或者只是被告知目标是什么，就可以完成任务。目前，谷歌期望通过教会机器人理解语义概念，以使得机器人能够从人类的示范中学习动作，以及理解物体的语义概念，完成抓取动作。 以下为 AI 科技评论编译的这篇谷歌博客的部分内容。 问题的引入 人类与机器人不同，我们不需要编写目标函数即可以完成许多复杂的任务。我们可以这样做，是
用于机器学习的MLX框架是专门为苹果的Silicon处理器架构开发的。MLX可通过GitHub获得，旨在简化苹果硬件上的机器学习模型培训和部署。
认证是任何应用中最突出的功能之一，无论它是本机移动软件还是网站，并且自从保护数据的需求以及与机密有关的隐私需求开始以来，认证一直是一个活跃的领域。 在互联网上共享的数据。 在本章中，我们将从基于 Firebase 的简单登录到应用开始，然后逐步改进以包括基于人工智能（AI）的认证置信度指标和 Google 的 ReCaptcha。 所有这些认证方法均以深度学习为核心，并提供了一种在移动应用中实现安全性的最新方法。
【导读】近日，数据科学家Hafidz Zulkifli发布一篇文章，主要讲解了深度学习中的“学习率”，以及如何利用学习率来提高深度学习模型的性能并减少训练时间。作者从“学习率”入手，逐层抽丝剥茧教我们
除了发现隐藏在大量数据中的有洞察力的趋势和模式之外，还有什么比这更有趣？能够轻松地与同事和其他业务团队共享并向他们解释！新的Cloudera 的机器学习（ CML ） 1.2 ，我们非常高兴地宣布托管持久的基于Web的应用程序和使用Flash、仪表板和Shiny到共享分析结果及洞察力与企业利益相关者框架仪表盘的支持。跟随本文中的演示，立即开始使用CML的新分析应用程序功能获得更多乐趣。（注意：CDSW 1.7中也提供此功能）。
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。
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
编程世界既神秘又充满乐趣，而今天，我们将一起踏上学习编程的奇妙旅程，今天我们将用python通过编写简单而有趣的猜数字游戏，探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者，这个项目都将为你打开编程的大门，让你体验到编程的乐趣与成就感。
快手用户日均上传1500万个视频，要把这些作品准确的分发给超2亿活跃用户，如果没有强大的AI技术系统去理解视频内容以及用户行为和需求，很难做到。
一致性模型（CM）是一种新兴的生成模型，以高质量和快速生成著称。然而，当一致性模型被应用于潜在空间中的高分辨率、文本条件的图像生成时（即潜在一致性模型，Latent Consistency Model, LCM），效果并不理想。PCM 针对 LCM 的三大主要缺陷进行了改进：
在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 小心！ 别有用心的人，正在盯着你放在社交网络上的美照，还可能已经被Deepfake拿去生成果照。 最近，外媒The Verge曝光了这个现象： 在Telegram上，Deepfake机器人泛滥，随便一张社交网络上的照片，即可自动生成开车图。 还可以直接携图分享。 跟日常我们发送图片、接收图片一样简单～ 与此相关的数据令人咋舌。 关注Deepfake传播的研究机构「Sensity」发现，截至到2020年7月，在Telegram公共频道中已经生成
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器人可以通过机器学习获得复杂的技能，如抓取物体、开门等。 然而，学习这些技能需要我们先人工设置奖励函数，机器人随后再对它进行优化。 而人类，只通过观察别人的做法或者听别人讲，就能理解任务的目标。这依靠的是我们自己先前对世界的了解：看到有人切苹果，我们就会知道目标是“制造两块苹果”，与苹果是什么品种、用什么样的刀无关；如果有人告诉我们拿起苹果，我们就知道要抓住的对象是哪一个，因为我们知道在所处环境中“苹果”这个词
WordPress插件可能是当今人们可以使用的最好的东西之一。它们提供了在网站上完成原本需要由开发人员完成的事情的能力。
本文将会带大家回顾 2024 Google I/O 的一篇主题演讲 “Web AI：为你的下一个项目提供的本地机器学习模型和工具”。
Sequential Recommender Systems: Challenges, Progress and Prospects(IJCAI2019)
11 月 16 日，Meta 宣布推出两款 AI 视频编辑工具：Emu Video 与 Emu Edit。
最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
GNN4Rec系列旨在介绍图神经网络与推荐系统结合的一些工作。第一期主要介绍了用GNN做特征交叉的几篇工作.
本文介绍了TensorFlow的基础知识，并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法，包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
为用户启用屏幕截图功能已经成为移动应用中用户体验的重要部分。这项功能使用户能够保存或分享应用界面的当前状态，以记住一个难忘的时刻，与朋友分享成就，或向开发者报告问题。
机器之心报道 编辑：陈萍、泽南 AI 发展方向需要转向「小数据」了。 吴恩达（Andrew Ng）在 AI 领域有着很高的声誉。在 2000 年代后期，他率先使用 GPU 与斯坦福大学的学生一起训练深度学习模型，并于 2011 年创立了 Google Brain，以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014 年 5 月，吴恩达加入百度，负责「百度大脑」计划，并担任百度公司首席科学家，2017 年 3 月，吴恩达宣布从百度辞职。2017 年 12 月，吴恩达宣布成立人工智能公司 Landing
选自Medium 作者：Norman Di Palo 机器之心编译 参与：路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID，对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
Matlab提供了丰富的绘图函数，比如ez**系类的简易绘图函数，surf、mesh系类的数值绘图函数等几十个。另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数，这些值得大家深入学习好久。
数月前的某个夜晚，我躺在床上时，一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来，那么那些听不见或看不见的人该怎么办？」我不知道究竟是什么触发了这个想法。我自己能听、能说，周围也没有聋哑人，而且我也没有语音助手。也许是因为无数语音助理方面的文章突然出现，也许是因为各大公司争相让你选择它们的语音助手产品，或许只是因为经常在朋友的桌上看到这些设备。由于这个问题无法从记忆中消失，我知道我需要仔细考虑它。
选自Google Research Blog 作者：Sergey Levine 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，谷歌官方博客上发表了一篇题为《Teaching Robots to Understand Semantic Concepts》的文章，探讨了在机器人学习（robotic learning）方面的一些最新进展。机器人学习是指通过机器人自动收集的数据（量很大，但是缺乏标签）与人类的标注数据结合起来从而允许其理解语义概念。通过深度视觉特征（deep visual features），机器人在人类
自动驾驶、智能安防、机器人导航等众多领域，视觉感知技术的准确性至关重要。然而，在实际应用中，物体遮挡问题却是一个常见的挑战，它可能导致感知系统出现误判或漏判，从而影响整个系统的可靠性和安全性。为了解决这一问题，NVIDIA DeepStream 引入了一种先进的单视图3D追踪技术，以有效地缓解遮挡带来的影响。
TLDR: 随着手机游戏的激增，准确预测用户在新下载游戏上的支出已成为最大化收益的关键。然而，内在的不可预测性用户行为的分析对这项工作提出了重大挑战。为解决这个问题，本文提出一种鲁棒的模型训练和评估旨在标准化支出数据以减轻标签的框架方差和极值，确保建模过程的稳定性。已成功上线。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
本论文致力于研究如何有效地微调大规模文本到图像的扩散模型，以实现模型的个性化和定制化。作者在研究背景部分提到，近年来基于扩散的文本到图像生成模型得到了广泛的关注和快速发展。这些模型能够根据文本提示生成具有令人印象深刻的真实性和多样性的高质量图像。同时，也有许多研究在探索如何更好地利用这些模型的能力进行图像编辑，以及如何释放这些模型在特定任务或根据个人用户偏好的更大潜力。
在这篇自带萌点的文章中，作者提出了一种新型模型TwinGAN，可以将真人头像转化成漫画风的卡通头像。打通二次元和三次元的世界的方法，都在这里面了~
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇 WebDNN 是网页浏览器中最快的 DNN 执行框架，而本文首先简单介绍了 WebDNN 特征与其框架结构，即表明了为什么 WebDNN 能为端用户提供高效的 DNN 应用。而后文章将给出 WebDNN 与 Keras.js 的详细对比，并在最后一部分介绍 WebDNN 的安装环境与步骤。 WebDNN 简介 最近，深度神经网络（DNN）在很多领域吸引了大量的关注，比如图像和视频识别、自然语言处理和游戏 AI 等。很多这些领域的产品都应用了 DNN。然而
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