TLDR： 我们将意图解耦的思想与自动化的对比学习相结合，通过学习包含全局信号的解耦意图特征和自适应的图掩码增强模块，来提供有效的自监督信号，以提高推荐算法的性能。
数据增强（DA）是减轻深度神经网络训练过程中过拟合的一种关键且非常有效的技术，这导致了更一般化和可靠的模型。然而，需要注意的是，现有的DA方法主要依赖于在训练过程中使用完全随机或人为设计的增强幅度，这可能导致次优的训练场景，并需要人类专家在给定新数据集时对超参数进行更多的调整工程。
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1
2019年度腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”开放申请中，该项目是一项面向学生的校企联合人才培养项目，为期一年。入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养，并获得3个月以上带薪到访腾讯开展科研的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，全面提升学生综合素质。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1月28日 同学们，抓紧时间申报哦 下面让我们一起来看看第六个方向吧 语音技术
中国自动化学会围绕「深度与宽度强化学习」这一主题，在中科院自动化所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班。
源代码：https://github.com/wenyyu/ImageAdaptive-YOLO
近期，非欧几里得领域的进步引发了人工智能界的关注，图数据在许多领域都有广泛应用。在过去的十年中，图模型的创新推动了相关研究的发展，但很少有研究关注图数据的内在方面。
在整个西海岸的小伙伴都跑到Vegas去听周董地表最强的演唱会的时候，淡定的包子君将带大家来快速回顾一下经典 Boost 机器学习算法。
最近，对比学习（CL）已成为一种无监督的图表示学习的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充，得到两个视图，并使两个视图的表示一致性最大化。尽管图CL方法得到了长足的发展，但图增广方案（CL中的关键组成部分）的设计仍然很少被探索。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文获取｜回复“IAYOLO”获取paper 源代码：https://github.com/wenyyu/ImageAdaptive-YOLO 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 最近开车发现雾天和晚上视线不是很清楚，让我联想到计算机视觉领域，是不是也是因为这种环境情况，导致最终的模型检测效果不好。最近正好看了一篇文章，说恶劣天气下的目标检测，接下来我们一起深入了解下。
Function-words Adaptively Enhanced Attention Networks for Few-Shot Inverse Relation Classification
尽管基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了可喜的结果，但从恶劣天气条件下捕获的低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有方法要么难以平衡图像增强和目标检测的任务，要么经常忽略对检测有益的潜在信息。
根据奥卡姆剃刀原则解决问题： 用能够满足需求的最简单的算法，如果绝对的必要，不要增加复杂性。
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
1算法简介 AdaBoost是由Yoav Freund和Robert Schapire提出自适应增强的一种机器学习方法。AdaBoost算法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。 AdaBoost是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器（新的因子），直到达到某个预定的足够小的错误率。在训练样本时，每一个样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。第一次分类后，如果某个样本已经被正确地分类，那么它的权重就会降低，因为它被下一个分类器选中的概率被降低；反之，如果样本被
// 编者按：快手平台上视频类型繁多，且视频源的画面质量存在较大差异。“面对种类多且质量差异较大的视频，如何让用户获得更清晰的观看体验？”对于这一问题，快手音视频技术团队深入研究智能音视频修复及增强处理等相关技术，打造“快手质臻影音”，为用户提供极致视频体验。本次LiveVideoStackCon 2022上海站大会，我们邀请到了快手音视频高级算法工程师何刚老师，为我们分享了快手平台视频多样性和处理挑战；针对这些挑战提出的智能修复和增强算法；以及质臻影音的落地方案。 文/何刚 整理/LiveVide
中国图象图形学学会科学技术奖旨在通过奖励机制充分调动我国图像图形学领域科技工作者的积极性和创造性，推进图像图形学技术领域的科技创新与产业发展。 根据《中国图象图形学学会科学技术奖章程》和各奖项评选条例规定，中国图象图形学学会于2022年6月启动了2022年度科学技术奖的评选工作。经形式审查、初评、公示、终评等程序，共评选出自然科学奖6项，技术发明奖3项，科技进步奖6项，高等教育教学成果奖9项，青年科学家奖5人，石青云女科学家奖4人，优秀博士学位论文奖10篇、优秀博士学位论文提名奖7篇。 现将评审结果公告如下
摘要 基于深度学习的方法在图像恢复和增强方面取得了显著的成功，但在缺乏成对训练数据的情况下，它们是否仍然具有竞争力?作为一个例子，本文探讨了弱光图像增强问题，在实践中，它是非常具有挑战性的同时采取一个
惯性传感器在航空航天系统中主要用于姿态控制和导航。微机电系统的进步促进了微型惯性传感器的发展，该装置进入了许多新的应用领域，从无人驾驶飞机到人体运动跟踪。在捷联式 IMU 中，角速度、加速度、磁场矢量是在传感器固有的三维坐标系中测量的数据。估计传感器相对于坐标系的方向，速度或位置，需要对相应的传感数据进行捷联式积分和传感数据融合。在传感器融合的研究中，现已提出了许多非线性滤波器方法。但是，当涉及到大范围的不同的动态/静态旋转、平移运动时，由于需要根据情况调整加速度计和陀螺仪融合权重，可达到的精度受到限制。为克服这些局限性，该项研究利用人工神经网络对常规滤波算法的优化和探索。
Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：
本文主要介绍了一种用于改进夜间辅助驾驶场景分割的方法，该方法通过使用双图像自适应可学习滤波器（DIAL-Filters）来提高夜间驾驶条件下的语义分割性能。其实这篇论文的方法早前是用在目标检测上，出自AAAI 2022上发表的Image-Adaptive-YOLO，可直接嵌入到各种YOLO检测器，代码和教程也已开源，大家可以尽量尝试下。今天主要介绍下该方法用在场景解析上的最新研究进展。
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
代码：https://github.com/charlesq34/pointnet2.git
恶性肿瘤是全球第二大死因，每年导致近千万人死亡。病理报告是肿瘤临床诊断和治疗的“金标准”，是癌症确诊和治疗的基本依据。为了缓解世界范围内病理医生短缺的现状，人工智能病理诊断成为当今学术研究和工程落地的热点。数字病理切片的体积通常都在500MB至2GB，像素数超过百亿，有监督的病理诊断模型需要进行繁琐的像素级切片标注，对这一领域的快速发展带来了挑战。
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 近年来，以指纹、人脸、虹膜等生物识别技术，在智慧城市、治安治理、民生服务等行业广泛应用，为民众带来安全便捷同时，助力了产业智能升级和降本增效。 其中，生物识别技术作为人与数字资产关联的基础技术，是数字化的入口和枢纽。随着产业数字化和电子证照应用的提振加速，面对海量数据下的高安全与强隐私需求，单模态生物识别技术略显“乏力”。 与此同时，经历了近十年飞速发展的人工智能，作为赋能型技术，正需要找到适应的行业和场景体现出其独特的价值。 那么，数字时代的增强身份认
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文提出了一种新的时空自监督学习(ST-SSL)流量预测框架。 城市不同时段交通流量的鲁棒预测在智能交通系统中起着至关重要的作用。尽管已有工作在建模时空相关性方面做了大量工作，但现有方法仍然存在两个关键局限性:i)大多数模型都是集体预测所有区域的流量，没有考虑空间异质性，即不同区域可能存在交通流分布的倾斜。ii) 这些模型无法捕捉由时变交通模式引起的时间异质性，因为它们通常对所有时间段的共享参数空间的时间相关性进行建模。为了应对这些挑战，本文提出了一种新的时空自监督
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？
2019年入职、拿到200万offer的钟钊，仅用不到1年的时间，就带领团队将AutoML算法研究应用到了千万台华为Mate系列和P系列手机上。
在过去的十几年里，受到算法设计、数据、算力三大关键因素的推动，深度学习取得了突破性进展，极大地变革了图像分类、机器翻译等领域。 然而在这个过程中，大模型以及数据集的使用是以大量计算需求为代价的。过往的一些研究表明，增强模型的泛化能力以及稳健性离不开大模型的支持，因此，在训练大模型的同时协调好与训练资源的限制非常重要。 一种可行的方法是利用条件计算，该方法不是为单个输入激活整个网络，而是根据不同的输入激活模型的不同部分。这一范式已经在谷歌提出的 Pathway（一种全新的 AI 解决思路，它可以克服现有系统
「TalentAI」将持续带来人工智能相关在招职位信息，欢迎正在找工作与看新机会的朋友关注，也欢迎企业伙伴与我们联系合作。 正值春招，近期推荐职位较多，欢迎大家关注「TalentAI」查看职位详情。 本期「TalentAI」推荐职位来自商汤科技、美团、北京智源人工智能研究院、博世集团、卡方科技。 商汤科技 商汤科技拥有深厚的学术积累，并长期投入于原创技术研究，不断增强行业领先的全栈式人工智能能力。涵盖感知智能、决策智能、智能内容生成和智能内容增强等关键技术领域，同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施
示例效果图 ---- Github项目 1. chestdetect python实现，numpy, skimage, PIL, cv2实现的检测，代码很短，优先加进来试试效果。 2. Lung-Nodule-Detection matlab实现，转成python试验。项目中步骤如下： segmentation: 形态学操作 morphological operation preselection: 用threshold去除血管和大部分非结节部分，减少误判 feature extraction:
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：
选自arXiv 作者：Alex Lamb, Jonathan Binas, Anirudh Goyal, Dmitriy Serdyuk, Sandeep Subramanian, Ioannis Mitliagkas, Yoshua Bengio 机器之心编译 参与：Panda 在训练数据集上表现优良的深度模型在识别有细微差别的样本时可能会得到非常让人意外的结果。针对这类对抗样本的防御是人工智能安全研究方面重点关注的研究主题之一。近日，蒙特利尔学习算法研究院（MILA）提出了一种有助于提升深度网络在应对对
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01 — Boosting Boosting的基本思想是将若干个弱分类器(base learner)组合起来，变成一个强分类器，它需要回答2个问题: 如何改变训练数据的权值分布 如何将弱分类器组合起来 常见的Boosting算法有，Adaboost，和以Boosting decision tree 为代表的Gradient boosting，Xgboost 等，这些算法，清参考： 机器学习：提升树（boosting tree）算法的思想 机器学习集成算法：XGBoost思想 机器学习集成算法：XGBoos
Boosting的基本思想是将若干个弱分类器(base learner)组合起来，变成一个强分类器，它需要回答2个问题:
在开放、高动态和演化环境中的学习能力是生物智能的核心要素之一，也是人类以及大多数动物在「适者生存」的自然选择过程中形成的重要优势。目前传统机器学习范式是在静态和封闭的数据集上学习到一个模型，并假设其应用环境和之前训练数据的属性相同，因而无法适应动态开放环境的挑战。
“他在深度学习爆炸的年代，冷静判断趋势，敢于投身主流研究领域之外的新兴方向 AutoML。他是业界最早提出可实用网络模型结构搜索算法的研究者之一，创建了国内第一代 AutoML 算法，并在 TPAMI、CVPR、 NIPS、 ICLR、 ICCV 等顶级期刊会议发表了多篇论文。他执着地想做能 work 的 research。” 作者 | 杏花 编辑 | 青暮 最近，“华为中国”头条号在《华为人》文章中高调宣称，2019 年入职、拿到 200 万 offer 的钟钊，仅用不到1年，就带领团队把 AutoML
泊松抽样是随机抽样的一种，由于它不易产生同步问题，可以对周期行为进行精确测量；也不易受其它新加抽样的影响，因此，IPPM 将泊松抽样推荐为网络流量抽样的使用方法。
http://kom.aau.dk/~zt/index.htm#Research%20interests
昨晚做了一个梦，梦里的我变成漫画里的人物，正在为参与选秀苦练舞蹈，期待着万众瞩目登上舞台的一天。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 进入到2022虎年，LiveVideoStack Meet长沙将于3月19日与大家见面。考虑到当下疫情，本站沙龙将采用线上直播形式。本次分享内容涵盖数字内容生产技术突破、云原生、视频内容检测与ROI编码、深度学习视频编码实践等多方面，干货满满，抓紧报名！ 活动时间：2022年3月19日 14:00-16:30 活动形式：线上直播 讲师与议题 周士琪 芒果TV 视频算法 高级工程师 周士琪，芒果TV视频算法高级工程师。毕业于湖南大学电气与信息工程学院，
随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先，针对遥感数据精准处理任务，从光学、SAR等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾，并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次，针对遥感目标要素分类识别任务，从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后，针对遥感数据关联挖掘任务，从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。
2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于9月21日-22日在青岛胶州召开。中科院自动化所研究员，IAPR/IEEE Fellow王亮是大会程序委员会主席之一。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！
在越发重视科技自主创新，新产业国际竞争逐渐激烈的时代，我们更加坚信，科研道路没有捷径可走，只有脚踏实地，一步一个脚印，不断积累方能实现创新。 7年来，犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队，开展基础扎实的产学科研合作，推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作目前进入收官阶段，小编将分四期介绍全部25个科研基金项目，本期将重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究方
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