上一章我们用3分钟时间光速入门了laravel控制的用法，本章不准备说控制器了，说一说另外俩模块，就是路由Route和模型Model，这俩直接加起来，会有什么奇思妙想的发生呢？
2017年马上就要过去了，这一年你的收获怎么样？在学习的过程中，独自学习与向别人学习同样重要，其中通过各种会议了解AI行业研究成果是个不错的提高自己的方法。对于专注于机器学习的伙伴来说，2018年有哪些值得关注的会议呢？以下内容来源于Alex Kistenev的总结，建议收藏！ 按国家总计，这两百场会议中，有80场在美国举办，29场在英国举办，12场在加拿大举办，并且大部分会议在北美举办。 按城市总计，这两百场会议中，有28场在伦敦举办，20场在旧金山举办，10场在纽约举办。 以下大会列表按照举办时间列
近日，中国计算机学会 (CCF) 正式发布《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》（下文简称 “目录”）。
[1] 计算机视觉顶尖期刊和会议有哪些 [2] cvpr中poster,oral,spotlight的区别是什么 [3] AI学术会议Deadline清单 [4] CVPR 2018
AI 2000 人工智能全球最具影响力学者榜单（以下称为 AI 2000）旨在未来10年通过AMiner学术数据在全球范围内遴选2000位人工智能学科最有影响力、最具活力的顶级学者。AMiner.cn 为本榜单提供数据支持。AMiner.cn 由清华大学研发，检索了19世纪以来全球1亿3千余万学者发表的2亿7千万余篇学术论文数据，已吸引全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万。
【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝
你好，我是对白，清华计算机硕士，BAT算法工程师，拿过8家大厂算法岗SSP offer。
热图展示NBA12到21赛季冠军归属。数据好像只能下载西部的，今天的推文就复现左侧的图
尤其是对于业务属性偏重的搜索/推荐/广告算法岗位，很多人的工作主要涉及业务理解以及数据清洗，对于模型的优化以及新模型的应用较少，这种情况下是否需要在工作之余阅读最新的论文呢？答案自然是需要。
近10年，人工智能发展迅速，如今该领域已经涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、Web与知识工程、机器人、信息检索、人机交互、语音识别、数据挖掘、图形学、可视化、虚拟现实、多媒体、物联网、计算经济学、计算理论、信息系统、计算机安全和数据库等诸多研究方向。
CCF推荐会议分为A、B、C三类，会议论文指“Full paper”或“Regular paper”（正式发表的长文），对于会议上其他形式发表的论文如Short paper、Demo paper、Technical Brief、Summary以及作为伴随会议的Workshop等不计入目录考虑的范围。
需求：语音会议中，会议参与的任何一人挂断电话时候，如果会议中只剩下一人，则自动挂断电话。
首先，我们将在安装了Twilio和Flask模块的Python环境中打开一个文本编辑器，并开发出一个简单的应用程序，该应用程序将使用动词和名词创建一个Twilio会议室。
今天上午，清华和中国工程院知识智能联合研究中心在清华大学联合发布《人工智能全球2000位最具影响力学者》，通过AMiner学术数据在全球范围内遴选出了2000位人工智能学科最有影响力、最具活力的顶级学者并进行了分析，揭秘了人工智能领域人才现状。
来源：PaperWeekly 作者：王凌霄 本文共2434字，建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文，介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。 这两天我阅读了两篇篇猛文 A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview，作者排山倒海的引用了 200 多篇文献，阐述强化学习未来的方向。 论文：A Brief Survey of Deep Reinforcement Lear
好多人都问FreeSWITCH崩溃如何调试，昨天，我正好遇到一个崩溃的情况，很快就找到原因并修复了，简单记录一下，供大家参考。
本文共2434字，建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文，介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。
FreeSWITCH支持多人电话会议，该功能是由mod_conference模块实现的。mod_conference是实现了一个conference App和API。在默认的配置中，直接拨打3000就可以进入一个会议。从下列Dialplan可以看出，它使用conference App将来话送入一个会议： <extension name="nb_conferences"> <condition field="destination_number" expression="^(30\d{2})
总体思路就是通过添加点击事件，给流播放节点动态添加样式，来实现视角切换。拿web 端 Demo来举例就是，通过点击，修改flex来实现两个dom的切换。
腾讯 腾讯是一家世界领先的互联网科技公司，用创新的产品和服务提升全球各地人们的生活品质。腾讯成立于1998年，总部位于中国深圳。公司一直秉承科技向善的宗旨。我们的通信和社交服务连接全球逾10亿人，帮助他们与亲友联系，畅享便捷的出行、支付和娱乐生活。腾讯发行多款风靡全球的电子游戏及其他优质数字内容，为全球用户带来丰富的互动娱乐体验。腾讯还提供云计算、广告、金融科技等一系列企业服务，支持合作伙伴实现数字化转型，促进业务发展。 云与智慧产业事业群 腾讯旗下的云与智慧产业事业群（CSIG）成立于2018年9月
http://nealford.com/katas/list.html；译者：伍斌、王瑞鹏
Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。例如，【1】提出了一种源渠道模型，【2】 提出了一种用于该任务的判别方法。Query转换还包括Query分段【3】【4】【5】。受统计机器翻译 (SMT) 的启发，研究人员还考虑利用翻译技术来处理Query文档不匹配问题，假设Query使用一种语言而文档使用另一种语言。【6】利用基于单词的翻译模型来执行任务。【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。概率主题模型也用于平滑文档语言模型（或Query语言模型）【9】【10】。 【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。
Java在JDK1.5之后引入了CountDownLatch类。这个类是一个同步辅助类。用于一个线程等待多个操作完成之后再执行，也就是这个当前线程会一直阻塞，直到它所等待的多个操作已经完成。首先CountDownLatch类会初始化，设置它需要等待完成的操作的数量。然后每当一个操作完成之后，就会调用countDown方法，这个方法会将CountDownLatch内部的计数器减一。当减为0的时候，CountDownLatch类会唤醒所有调用await方法而进入休眠的线程。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。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。
人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助
上面的命令表示，发起1个名为test的会话，同时拨打1004用户，如果该用户接听了，就相当于加入会议。注：如果1004是第1个加入会议的人，此时会议室还没有人，只能听到背景音乐等待其它人加入。
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
随着视频监控应用的发展，涌现了大量的监控平台提供商，它们的接入协议各不相同，对不同厂商设备集中调阅的复杂度越来越高。在这样的产业背景下，GB/T28181 应运而生。
Jitsi是一个基于WebRTC的开源会议服务系统，主要提供高质量、安全、可扩展性强的视频会议业务能力！
作者：Christinewj 链接：https://www.jianshu.com/u/92e23757315f 來源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
上一篇专栏文章中，我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状并了解了目前基于图片的人脸表情识别领域最常用的几个数据集。本文将介绍基于图片的人脸表情识别中最常用的预处理方式和对应的方法。
来源：KDnuggets 编译：Bing 一月 美洲 BAFI 2018：金融和工业商业分析第三次会议（3rd Conf. on Business Analytics in Finance and Industry） 📷 时间：1月17日—19日 地点：智利，圣地亚哥 简介：BAFI 2018希望将数据科学及相关领域的研究者和开发者聚集在一起，将各自的技术应用于不同的领域，以推动学术交流与合作。明年，BAFI将重点关注在大数据集中提取信息的方法论发展，以及金融、零售和电信等
人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。
使用 BibTeX 时，各大参考文献检索网站经常会给出不同的 BibTeX 条目类型，本文便就 BibTeX 的各种条目类型及其说明进行摘录。
在表格识别领域，数据集规模一直是一个有待解决的问题。此前在表格识别或版面分析领域中，规模较大的数据集包括Marmot和ICDAR2017 POD竞赛数据集，也仅仅包含数千张文档页面图像而已，这对于数据驱动的深度学习方法来说是不够的，导致训练出的模型并没有有足够说服力的泛化能力和鲁棒性。所以在最近的工作中，也有不少学者针对表格识别领域发布了一些数据集，此次ICDAR2019会议中也不例外。
本期分享我们和美团视觉智能部视觉内容理解组合作发表于IEEE TIP2022的研究工作“Ingredient-Guided Region Discovery and Relationship Modeling for Food Category-Ingredient Prediction” (Wang Zhiling, Min Weiqing, Li Zhuo, Kang Liping, Wei Xiaoming, Wei Xiaolin, Jiang Shuqiang) 。IEEE TIP的全称为IEEE Transactions on Image Processing，是计算机视觉和图像处理领域的主流国际期刊，当前影响因子为11.041。
这篇文章整理出了机器学习、深度学习领域的经典论文。为了减轻大家的阅读负担，只列出了最经典的一批，如有需要，可以自己根据实际情况补充。
导读：KDD2016是首屈一指的跨学科会议，它聚集了数据科学，数据挖掘，知识发现，大规模数据分析和大数据方面的研究人员和从业人员。 论文一题目：稳定流体近似的卷积神经网络 摘要 在空气动力学相关设计、
作者 | 王灏 整理 | 维克多 人工智能（AI）的进展显示，通过构建多层的深度网络，利用大量数据进行学习，可以获得性能的显著提升。但这些进展基本上是发生在感知任务中，对于认知任务，需要扩展传统的AI范式。 4月9日，罗格斯大学计算机科学系助理教授王灏，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，分享了一种基于贝叶斯的概率框架，能够统一深度学习和概率图模型，以及统一AI感知和推理任务。 据介绍，框架有两个模块：深度模块，用概率型的深度模型表示；图模块，即概率图模型。深度模块处理高维信号，图模
图像识别领域的数据集：ImageNet 目标检测的数据集：COCO 机器问答的数据集：SQuAD
视觉SLAM的稳定性是一项技术挑战。因为基于单目的视觉SLAM需要初始化、尺度的不确定性和尺度漂移等问题[1]。尽管立体相机和RGB-D相机可以解决初始化和缩放的问题，但也存在一些不容忽视的问题，如运动速度快、视角小、计算量大、遮挡、特征丢失、动态场景和光照变换等。针对以上这些问题传感器的融合方案逐渐流行起来，IMU与相机融合的视觉里程计成为研究热点。
前两篇专栏我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状，并且了解了基于图片的人脸表情识别常用的数据集和预处理方法。接下来两篇专栏，笔者将从近5年基于图片的人脸表情识别的论文中推荐一些个人觉得具有代表性或创新性工作。
PoGO-Net: Pose Graph Optimization with Graph Neural Networks
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