【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！熟话说，“遇事不决 量子力学！”。当两股科技顶流——量子计算 + 人工智能 相遇，会产生怎么样的火花呢？
知识蒸馏与迁移学习不仅仅属于模型优化的重要技术之一，也是提升模型跨领域泛化能力的重要技术，那么当前有哪些可用的知识蒸馏和迁移学习开源工具呢？
当我们谈到「上色」时，在人工智能语境里这意味着将线稿的风格转换为彩色漫画风格，其重要之处在于：
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
在本篇系统综述中，作者采用了定量方法来选出对该领域的重大进展，并使用文献计量学耦合性度量来识别出来研究的前沿。另外，本论文还进一步分析了该领域的“经典”与“前沿”之间的语言差异，并预测了有潜力的研究方向。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 由于档期限制，我们经常会看到动画由于制作时间紧张而出现作画崩坏的情况。来自苏州大学的研究者们提出的 Style2paints 或许可以帮助我们缓解这样的情况，这种工具可以使用 AI 技术为黑白线稿快速自动上色。在最近推出的 2.0 版中，研究人员使用了完全无监督的生成对抗网络（GAN）训练方法大幅提高了上色的准确性。Style2paints 的作者表示，该工具在精细度、漫画风格转换等方面超越了目前其他所有工具。 GitHub 链接：htt
机器之心报道 参与：蒋思源、李泽南 由于档期限制，我们经常会看到动画由于制作时间紧张而出现作画崩坏的情况。来自苏州大学的研究者们提出的 Style2paints 或许可以帮助我们缓解这样的情况，这种工具可以使用 AI 技术为黑白线稿快速自动上色。在最近推出的 2.0 版中，研究人员使用了完全无监督的生成对抗网络（GAN）训练方法大幅提高了上色的准确性。Style2paints 的作者表示，该工具在精细度、漫画风格转换等方面超越了目前其他所有工具。 GitHub 链接：https://github.com/l
AI科技评论按：伴随着最近几年的机器学习热潮，迁移学习 (Transfer Learning)也成为目前最炙手可热的研究方向。 迁移学习强调通过不同领域之间的知识迁移，来完成传统机器学习较难完成的任务。它是解决标定数据难获取这一基础问题的重要手段，也是未来更好地研究无监督学习的重要方法。 在近日AI研习社的公开课上，来自中国科学院计算技术研究所的在读博士王晋东带来了题为《迁移学习的发展和现状》的分享。 王晋东，现于中国科学院计算技术研究所攻读博士学位，研究方向为迁移学习和机器学习等。他在国际权威会议ICDM
作者 | 王晋东不在家 《小王爱迁移》之一：迁移成分分析(TCA)方法简介 之前整理总结迁移学习资料的时候有网友评论，大意就是现在的类似资料大全的东西已经太多了，想更深入地了解特定的细节。从这篇文章开始我将以《小王爱迁移》为名写一系列的介绍分析性的文章，与大家共享迁移学习中的代表性方法、理论与自己的感想。由于我的水平有限，请各位多多提意见，我们一起进步。今天第一篇必须以我最喜爱的杨强老师的代表性方法TCA为主题！（我的第一篇文章也是基于TCA做的） 问题背景 机器学习中有一类非常有效的方法叫做
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
参与 | shawn 编辑 | Donna 什么是风格迁移？ 过去十年间，深度神经网络（DNN）被用于解决多种人工智能的任务，例如：图像分类、语音识别和游戏等，并迅速成为最先进的解决方法。 研究人员致力于开发可以帮助我们理解DNN模型学习原理的可视化工具（例如：Deep Dream、Filters），揭开DNN在图像分类领域成功的秘密。他们开发出了一个有趣的应用：从一个图像中提取风格并将其应用于另一个“内容不同”的图像。这就是所谓的“图像风格迁移”。 左图：内容图像，中间：风格图像，右图：内容+风格
近年来，深度学习已成为大多数AI问题的首选技术，使得经典机器学习相形见绌。原因很明显，深度学习在语音、自然语言、视觉和游戏等许多任务上都表现出卓越的性能。然而，尽管深度学习具有如此好的性能，经典机器学习方法仍有一些优势，而且在一些特定情况下最好使用经典机器学习方法，例如线性回归或决策树，而不是使用一个大型深度网络。 本文将对比深度学习和经典机器学习，分别介绍这两种技术的优缺点以及它们在哪些问题/如何得到最佳使用。 深度学习优于经典机器学习 一流的性能：在许多领域，深度网络已经取得了远远超过经典ML方
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
今天脑海里蹦出了一个词“周期”，对的，周期。我觉得好像是一只无形的手，像是路口的红绿灯，路边的指示牌，能够通过这些规则的变化让交通秩序稳中有序。
深度学习技术已经具备了很强的通用性，正在推动人工智能进入工业大生产阶段。飞桨（PaddlePaddle）是百度自研的开源深度学习平台，有全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个领先的预训练中文模型。并为开发者开放 PaddleHub、PARL、AutoDL Design、VisualDL 等一系列深度学习工具组件，帮助开发者快速落地AI应用。接下来，小编带你一一了解。
很多未到场的开发者觉得遗憾，希望可以了解飞桨发布会背后的更多技术细节，因此我们特别策划了一个系列稿件，分别从核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台五个层面分别详细解读飞桨的核心技术与最新进展，敬请关注。
随着云计算的发展，越来越多的企业都开始了迁移上云。从传统的物理服务器或机房迁移到云端虚机或云数据中心。将通过云供应商提供的控制台管理计算、网络、存储等资源。
今天给大家介绍的是浙江工业大学智能制药研究院的段宏亮教授研究团队发表在Chemical Communications上的文章 "Heck reaction prediction using a transformer model based on a transfer learning strategy"。
1×1卷积层 给神经网络添加了一个非线性函数，从而减少或保持输入层中的通道数量不变，也可以增加通道数量
5月20日，在这个空气中弥漫中浓浓爱意的日子，又迎来了百度一年一度的“Wave Summit 2020”深度学习开发者峰会。本次大会由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办，线上召开。
随着应用程序的演进，其数据库模式也在变化。将数据库模式更改自动部署的做法随着现代 DevOps 原则的发展演变成所谓的数据库迁移。
选自Medium 作者：Zhiting Hu 机器之心编译 参与：刘晓坤、路、邹俏也 Petuum 和 CMU 合作的论文《On Unifying Deep Generative Models》提出深度生成模型的统一框架。该框架在理论上揭示了近来流行的 GAN、VAE（及大量变体），与经典的贝叶斯变分推断算法、wake-sleep 算法之间的内在联系；为广阔的深度生成模型领域提供了一个统一的视角。7 月份在 ICML 2018 的名为「深度生成模型理论基础和应用」的研讨会将更进一步探讨深度生成模型的研究。
欢迎来到《每周CV论文》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
TLDR: 本文综述了近期关于可迁移推荐系统的发展现状，并分别介绍了基于ID、基于模态和基于大语言模型的可迁移推荐系统的代表性工作，最后对该方向进行了系统性的总结和展望。
社交是人的天性。互联网时代，社交资本的价值日益凸显，人们都希望以最高效的方式获得最多的社交资本。这一根本需求促成了互联网世界众多公司的兴衰起伏。
创意，是程序员的一个身份代名词，一样的软件有不一样的玩法。比如，你可以像用 git 一样操作一个 SQL 数据库，dolt 就是这样的数据库。又比如，你可以只写文本，flowchart-fun 帮你将文本变成流程图。再如 ytfzf，一个让你在终端看上油管视频的小家伙。最后，上周的 GitHub 热榜的图像处理集大成者 PaddleGAN 让你变脸、图片修复、漫画头像…只要是和图像相关的功能，你都可以用 PaddleGAN 玩个遍。
https://github.com/westlake-repl/Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review
在当今的人工智能（AI）领域，Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding，那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来，我们将深入探讨 Embedding 的基本概念。
【导读】 近日，针对视频物体分割中缺乏训练样本和准确率较低的问题，来自美国南加州大学、谷歌公司的学者发表论文提出基于实例嵌入迁移的无监督视频物体分割方法。其通过迁移封装在基于图像的实例嵌入网络（instance embedding network）中的知识来实现。 实例嵌入网络为每个像素生成一个嵌入向量，可以识别属于同一个物体的所有像素。本文将在静态图像上训练的实例网络迁移到视频对象分割上，将嵌入向量与物体和光流特征结合，而无需模型再训练或在线微调。 所提出的方法优于DAVIS数据集和FBMS数据集中最先进
---- 新智元报道 来源：Pytorch 官网 【新智元导读】今天，PyTorch官方在GitHub发布0.4.0版本，最重要的改进是支持Windows系统。新版本完全改变了API，是本年度最重大的升级。 TensorFlow依旧有王者荣耀，但PyTorch虎视眈眈。 今天，PyTorch官方在GitHub发布0.4.0版本，最重要的改进是支持Windows系统。 PyTorch是在2017年1月由Facebook推出的。它是经典机器学习库Torch框架的一个端口，Torch二进制文件包装于GPU
基于3D模型的换脸算法是一类非常经典的思路，它首先对人脸进行三维重建，然后进行姿态对齐，纹理映射和融合改进，能够取得非常好的换脸效果，以“On Face Segmentation, Face Swapping and Face Perception”为代表。
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一，Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等，而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础，能与 Apache Spark 无缝结合，支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，而Deeplearning4j是为数不多以Java/JVM为基础，能与Apache Spark无缝结合，支持CPU/GPU集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架Deeplearnin
公司的一个项目，环境为: .Net 4.0 + MVC3，部署在 Windows Server 2003R2 IIS6.0上面运行正常，迁移到新服务器 Windows Server 2008R2，部署在 IIS7.0上， 应用程序池中，托管管道模式中选中了“集成”模式，如下图：
但是它们仍然有一些很大的局限性，主要与“记忆”有关——或者更确切地说，与缺乏记忆有关。
迁移学习：给定一个有标记的源域和一个无标记的目标域。这两个领域的数据分布不同。迁移学习的目的就是要借助源域的知识，来学习目标域的知识(标签)。或是指基于源域数据和目标域数据、源任务和目标任务之间的相似性，利用在源领域中学习到的知识，去解决目标领域任务的一种机器学习方法。
1、What it Thinks is Important is Important: Robustness Transfers through Input Gradients
深度学习（deep learning）是机器学习的分支，已经在工业生产、科学研究等领域有广泛应用。图 1-1-1 显示了深度学习、机器学习和人工智能之间的相对关系。
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。 因此，无论是学术界的研究人员，
来源：知乎专栏 作者：Lukas Biewald 本文长度为2500字，建议阅读5分钟 本文为你介绍清华大学的龙明盛老师在ICML-15上提出的深度适配网络。 这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！龙明盛老师在博士期间（去年博士毕业）发表的文章几乎全部是A类顶会，他在学期间与世界知名学者杨强、Philip S. Yu及Michael I. Jordan多次合作，让我非常膜拜！这次介绍他在
在过去的十年里，利用人工智能来促进心音的自动分析和监测已经吸引了大量的关注。然而，在首次发布PhysioNet CinC挑战数据集之前，缺乏标准的公开数据库，使得难以维持可持续和可比较的研究。并且，数据收集、标注、划分等方面的标准不统一，仍然制约着不同分析模型之间公平、高效的比较。
春节档上映的《你好，李焕英》让不少人在影院哭得稀里哗啦，它戳中了每个人心里最柔软的部分。有人看完电影之后会给妈妈打个电话，有人会拿出妈妈年轻时的照片，感叹一下爸爸的基因为什么要那么强大。
【新智元导读】吴恩达在他的 NIPS 2016 tutorial 中曾说，迁移学习将是监督学习之后的，在ML 的商业应用中得到成功的下一波动力。现实世界是混乱的，包含无数新的场景。迁移学习可以帮助我们处理这些新遇到的场景。本文从迁移学习的定义、意义、应用、方法、相关研究等方面为读者展示了迁移学习令人激动的全景。 近年来，深度神经网络的进展很快，训练神经网络从大量有标记数据中学习输入和输出的映射变得非常准确，无论这些映射是图像、句子、还是标签预测，等等。 这些模型仍然不足的是将其泛化到与训练时不同的条件的
深度学习算法是分析、恢复和转换生物成像数据的强大工具，但存在使用不当的可能性。本文作者讨论了研究人员在使用深度学习进行显微镜研究时需要考虑的重要概念，如何验证深度学习获得的结果以及选择合适的工具时应该考虑的内容。作者建议在出版物中报告深度学习分析的哪些方面以确保可再现性，并希望这一观点能促进相关人员的进一步讨论，以定义适当的指南来确保适当使用这种变革性技术。
CNCF 技术监督委员会[1]（TOC，Technical Oversight Committee）已经投票接受 KubeVirt 作为 CNCF 的孵化项目。
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