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CVPR 2020 | 让合成图像更真实,上交大提出基于域验证的图像和谐化

图像合成 (image composition) 是图像处理的常用操作,把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上,获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像,也可以用于数据增广,有着广泛的应用的前景。但通过这种方式得到的合成图存在诸多问题,比如前景的大小或位置不合理、前景和背景看起来不和谐等等。我们的工作侧重于解决合成图中前景和背景不和谐的问题。具体来说,在合成图中,前景和背景是在不同的拍摄条件 (比如时刻、季节、光照、天气) 下拍摄的,所以在亮度色泽等方面存在明显的不匹配问题。图像和谐化 (image harmonization) 旨在调整合成图中的前景,使其与背景和谐。

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不仅身份合法,还能怀孕生子,是该继续机器人威胁论,还是该讨论机器人伦理了?

关于机器人的权利和义务,我们是时候好好想想了。 前些日子,性爱机器人开发者塞尔吉·桑托斯(Sergi Santos)称,未来20年内将会有人类与他开发的性爱机器人结婚。 对于这个观点,镁客君表示并不惊奇,毕竟在法律还没放开的当下,法国已经有一个妹子与机器人订婚并同居,就等着法律放开的那一天。 在现实生活中,桑托斯也有一个名叫萨曼莎(Samantha)的机器人女朋友。令我们惊奇的是,除了与萨曼莎XXOO,他还宣称自己已经制定了一个计划——与萨曼莎生一个孩子。 和机器人生一个孩子……生一个孩子……孩子……讲真,

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Nature子刊:大脑时间工具箱-将电生理数据与脑动力学结合

神经科学的目的是通过分析复杂的脑细胞群活动模式来理解大脑中的认知,但问题是数据时间格式影响分析。大脑是一个有自己的动态和时 间机制的系统,不同于人为定义的时间系统。在这里,我们展示了脑时间工具箱,这是一个软件库,它可以 根据协调认知神经模式的振荡来重新调整电生理学数据。这些振荡不断地减慢、加速又经历突然变化,导致大脑内部 机制和时间机制间的不和谐。工具箱通过将数据转变为协调振荡的动力学数据,设置振荡周期作为数据的新时间轴来克服机制间不和谐。从而研究大脑中的神经模式,有助于神经科学探究动态认知,本文演示了 工具箱如何显示在默认时钟时间格式中没有的结果。

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为什么智能自动化对政府的未来至关重要

AI可能会给政府机构带来巨大变化,智能自动化对政府的未来至关重要。 这是一直以来的刻板印象:无灵魂的人工智能机器崛起,会从诚实勤劳的美国人手中偷走工作岗位。 虽然这个想法可能是科幻小说的好题材,但与自动化的真正本质相去甚远,当它应用于政府部门时尤其如此。 事实上,智能自动化(IA)并不是劳动力套利,而是劳动力增加。智能自动化就是要去掉员工不喜欢做的单调日常任务,让他们的精力投入到更需要人类的判断和经验的、更令人满意的任务。 那么为什么智能自动化对政府如此重要呢?简而言之,智能自动化可以帮助政府解决面临的紧迫

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人脑拆机三部曲:为什么我支持马斯克,而人类应该畏惧人工智能

【新智元导读】 不可多得的好文,谢丹老师在这篇观点鲜明的文章中,从历史发展的角度阐述了人工智能的发展。有非常多独特的思考,比如人脑智能简单说来还是三个部分:硬件、软件和大数据,人类智能的发展大致是二十万年前硬件ready(大脑的基因),2万年前软件ready(复杂语言的行成),5千年前开始大数据驱动(文字的形成)。此外,他认为,约束人工智能大规模布置的原因其实已经基本不是硬件而是成本了。 “在人工智能一片叫好的合唱中,总偶尔有两三个不和谐的声音。这不和谐的代表在名人界是霍金,在企业界是伊隆·马斯克。人工智能

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