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Neurons字幕组 | 2分钟告诉你飞秒成像的秘密

来吧,和Neurons一起,玩点不一样的AI! 我们已经拿到了一批有趣有料的视频授权,将在第一线直击AI和大数据的发展轨迹。 无论你是曾经在其他字幕组工作过的老司机,还是刚刚接触AI的小白,只要你有时间、有能力、愿分享,Neurons都欢迎你,现在加入,都有机会成为Neurons的元老哦! 我们希望你 一定的英文翻译和听译能力 有责任心、可靠、有耐心 有时间(每周保证至少3小时工作量) 最重要的,有探索AI和数据知识的强烈好奇心! 你可以获得 第一时间接触独家授权视频等学习资料。 字幕组岗位 1.听译:有较强的听译能力,能准确听写没有字幕的视频中的台词。

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Neurons字幕组 | 2分钟视频告诉你“小波湍流”技术如何模拟流体运动

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    Neurons字幕组 | 2分钟看AI通过2D照片设计出面部3D模型(附论文下载)

    来吧,和Neurons一起,玩点不一样的AI! 还记得童年的哆啦A梦系列为我们带来的神奇工具“六面相机”吗?当你拍摄物体的时候,获得的不只是物体在一个角度上二维平面的投影,而是6个不同角度的照片。 我们已经拿到了一批有趣有料的视频授权,将在第一线直击AI和大数据的发展轨迹。 无论你是曾经在其他字幕组工作过的老司机,还是刚刚接触AI的小白,只要你有时间、有能力、愿分享,Neurons都欢迎你,现在加入,都有机会成为Neurons的元老哦! 我们希望你 一定的英文翻译和听译能力 有责任心、可靠、有耐心 有时间(每周保证至少3小时工作量) 最重要的,有探索AI和数据知识的强烈好奇心! 你可以获得 第一时间接触独家授权视频等学习资料。 字幕组岗位 1.听译:有较强的听译能力,能准确听写没有字幕的视频中的台词。

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    Neurons字幕组 | 2分钟带你了解如何把人类表情迁移到大猩猩上

    来吧,和Neurons一起,玩点不一样的AI! 亲爱的小伙伴们,今天我们的2分钟小视频,将会为大家介绍一个非常有趣的算法,这个算法可以将某个人的表情迁移至另一个人的脸上。是不是很神奇叻? 我们已经拿到了一批有趣有料的视频授权,将在第一线直击AI和大数据的发展轨迹。 无论你是曾经在其他字幕组工作过的老司机,还是刚刚接触AI的小白,只要你有时间、有能力、愿分享,Neurons都欢迎你,现在加入,都有机会成为Neurons的元老哦! 我们希望你 一定的英文翻译和听译能力 有责任心、可靠、有耐心 有时间(每周保证至少3小时工作量) 最重要的,有探索AI和数据知识的强烈好奇心! 你可以获得 第一时间接触独家授权视频等学习资料。 字幕组岗位 1.听译:有较强的听译能力,能准确听写没有字幕的视频中的台词。

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    端到端的深度学习

    如上图,传统的语音识别大致包括四个步骤,而端到端的深度学习直接接收声音输入,然后完成听译过程。 它目前面临的其中一个挑战是,你可能需要大量的数据才能使它运行得很好。 在语音识别的例子中,从声位到字再到听译这个人工设计的过程及其相应组件可能不太恰当,限制了学习算法的发挥。

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    大数据和云计算技术周报(第103期)

    本期会给大家奉献上精彩的:华为数据库、AI、Hbase、DL、MongoDB、Kafka、推荐系统、ES、Phoenix、edis、Cassandra、。全是干货,希望大家喜欢!!! 雷锋网 AI 科技评论根据视频回放把访谈内容听译整理。 https://mp.weixin.qq.com/s/kDhx8dhZcMjTpQAevkc11Q 9AI 本文对AdaBoost算法进行讲解,重点在于理解该算法的原理,并用python对其进行实现。

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    对话吴恩达:为什么说制造业会是聚焦AI转型的“当头炮”?

    听译 | 庞佳 编辑 | Just 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 近期,吴恩达做客播客节目 Greymatter 探讨了自动化、智能化将会在各个领域如何发展,以及机器学习和人工智能的未来 离开百度后,吴恩达选择了自己创业,陆续创立了三个人工智能项目:Deeplearning.ai,Landing.ai 以及 AI Fund。 通过网络课程,他目前已向数百万学生讲授了 AI 内容。 以下为对话内容,AI科技大本营听译: ▌机器学习分类及其经济价值 Greymatter:回顾您的工作,特别是机器学习技术的应用方面的,这些技术可以大概划分为监督式学习、无监督式学习、强化学习和迁移学习。 ▌百度的 AI 转型 Greymatter:离开 Google 之后,你去了百度任职,领导大约 1300 人,您当时是如何决定哪些问题是要重点关注的?

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    AI主播、AI记者、AI编辑,传媒AI化加速

    但随着AI的深入,Microsoft News方面逐渐转向 AI,其鼓励出版商和新闻工作者使用AI辅助工作,或用AI替代人工进行内容的处理、过滤、发表。 微软作为全球名企,每个改变都会引起其他企业效仿和学习,这一次AI替代编辑人员的改变也将影响传媒行业的发展。国外传媒AI之路是如此,国内传媒AI化之路也在逐渐升温。 传媒行业正在AI化 目前为止,AI对于各行各业起到的作用都是正面性的,传媒行业也不例外。 AI化。 不同于百度重点关注给主流媒体赋能,搜狗主要通过AI合成主播切入AI传媒市场。

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    大谷老师又双叒叕有新作品啦!这一次,他让兵马俑活了过来

    AI科技评论曾经报道过大谷老师复原100年前的老北京的视频: 还原时代原声,AI修复老北京再次火爆全网!民俗乐队、街边地摊、剃头匠,网友:有内味儿了 真大神! AI 修复百年前民国北京影像,网友:仿佛穿越了 大谷老师多才多艺,除了制作有趣的AI视频,他还会制作游戏、弹钢琴、绘画和做科普视频。 大谷老师还曾提到,修复AI视频时要用到的显卡2080Ti是蹭他女友的。 在《AI复原百年前上海小姐姐们的时装秀!》这部视频里,英文听译(特别是服装术语)都是他女友完成的。 ? 特别是,他女友还在《训练个自己的AI来学手写体》视频中亮相了,在这期视频中,她用自己的手写字结合zi2zi项目训练出了一个会写手写字体的AI。 对于制作AI视频的初衷,大谷老师说,其实只是想给游戏开发节省时间。原本他也有8年的制作科普视频的经验,所以制作AI视频只是换了个题材。

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    对话式AI(Conversational AI)

    在BOLD360峰会中,与会嘉宾探讨了对话式 AI的现状,未来,消费者关切等诸多话题。 对话AI (Conversational Technology and AI)的终极目标是为消费者创造更佳的体验。 “对话式AI平台比如Alexa已经超越了其最初的,处理家居事务性任务的目标。 随着Echo Auto的发布渐渐进入了移动和车载环境”,”Amazon在AI特别是语音AI领域投资巨大,在未来,我们将看到Alexa将随处带来改变(Transitioning everywhere)。 对话式AI将带来一个多样和包容的新世界(A new world of diversity and inclustin),将使人机数字接口更加的无处不在(Ubiquitous),友好的和容易的(Welcoming

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    4位谷歌工程师8分钟视频,带你了解计算机视觉(有字幕)

    量子位空耳听译,配好了字幕。 ? 另外,量子位从中截图了一部分内容。 ? Serge Belongie认为,计算机视觉主要包括四个方面,概括起来就是四个Re-开头的单词。

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    AI帮忙,俯瞰AI江湖

    为了帮新入坑的研究生们迅速融入AI系,张教授打造了这个叫「人工智能文献全景图」(AI Panorama)的工具。 后台是非营利组织AI Access Foundation。它被中国计算机学会归为B类刊物。 这个话题涵盖了最厉害最酷的AI话题。令人折服的是,Ilya Sutskever这位AI大牛的姓氏居然被聚类分析识别为一个高相关的关键词,足见此人著作对该领域的影响之大。 截屏自AI Panorama 论文①是Sutskever在2012年发表在NIPS上的大作,以近1.3万的引用数排名第一。 所以,借助张连文教授的「AI全景图」,一个AI外行或新手可以在几分钟之内,筛选出3大期刊9大会议中最近几年热度最高、升温最快的科研课题,比如「深度学习,sutskever,深度,神经网络,层,卷积,层们

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    博鳌亚洲论坛今天开幕,为何再次引发 AI 替代人类的一场虚惊? | 晓访

    创立了 17 年的博鳌亚洲论坛第一次使用 AI 同传,不仅是这个年度国际顶尖论坛所做出的重要改变,也是「腾讯同传」一次不小的考验。 现场参会的他国领导人、政要以及国际友人可以通过会场大屏幕实时观看演讲文字版;而远程观看这场开幕式的用户,则可以扫描腾讯同传小程序码,获取会议的中英文双语演讲内容,并可「点击听译文」收听演讲。 AI 与人工同传,是交战还是交融? 人工智能同传的快速发展,也留给了行业一个经久的叩问,AI 到底会不会替代人工? 腾讯同传告诉知晓程序,所谓的邀请人工同传,并非为腾讯同传团队用于现场 AI 同传,而是服务于腾讯新闻团队做闭门采访等专业报道。 毕竟,AI 所习得的仅仅是「智能」,而人类拥有的却是「智慧」。 长按识别,观看博鳌亚洲论坛开幕式双语同传直播?。 ?

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    狂拽酷炫的波士顿动力新视频曝光,机器人脚踩风火轮秒变哪吒

    △ 枪版视频渣画质,却依然炫酷,还有『量子位』强行听译的字幕加持哦 波士顿动力创始人Marc Raibert在一次投资人会议上,展示了新机器人“Handle”。

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    AI构建AI - AutoML综述

    Gartner在之前的AI平台报告中也指出,对于专业数据科学家,AutoML能够提高他们的工作效率,减少在手动调参方面的时间投入。 在此基础上,很多之前没有机会应用机器学习的项目也开始可能出现正向的ROI回报,推动各行各业的AI应用落地,而不只是集中在头部场景和high tech公司中。 接下来就进入了IDA的pipeline构建流程,AI Planner使用HTN方法根据目前的状态生成接下来所有可行的步骤,然后把这个partial pipeline输入到Meta-Miner中去,后者会根据 Deeplearning.ai的课程里也有提到这个经典的例子。 ? 从AutoML的框架来看,比较有名的有auto-sklearn,TPOT,nni,auto-gluon,H2O.ai,transmogrif等。

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    AI炒作 or AI希望 | AI何时会颠覆制药业?

    AI帮助、AI 希望或AI炒作 面对这些荒唐的机会并在数据密集型环境中四处游荡,您可能会认为,人工智能非常适合寻求方法来提高其找到可销售药物的可能性。 事实证明,可以使用AI来降低赔率的想法已成为制药业的好消息和坏消息。一方面,AI为该领域带来了更多的投资和更多的人才。但是,随着药品价格飞涨,炒作愈演愈烈,这引起了极大的怀疑。 AI希望与AI炒作之间的紧张关系仍在继续。实际上,Alex开始从事AI药物发现的工作以来,每天都有很多文章或分析报告讨论AI药物发现的炒作和希望。 明确证明生成方法可以对制药业产生重大影响的唯一方法是,选择一种会影响数以百万人的疾病,使用AI方法以完全“无人干预”的方式识别该疾病中的新生物学靶标,然后使用AI以“无人干预”的方式为AI挑选的靶标生成新分子 参考资料 https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/04/30/ai-hype-or-ai-hope-when-will-ai-disrupt-the-pharmaceutical-industry

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    【探索AI自开发】谷歌、微软用AI开发AI,特定任务超越人类AI专家

    【新智元导读】为了应对AI人才不足,以谷歌为首的企业正在想方设法,开发能够取代AI研究员的AI系统,让创建AI软件变得容易。 目前,这样的AI系统正在帮助AI研究员,让搜索更高效,让网络结构更先进,同时承担繁重重复的工作。但是,AI取代AI研究员的那天终会到来,只是时间的问题。 现在,以谷歌为首的各大公司,在AI人才严重不足的情况下,开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AIAIAI取代AI研究员的那天终会到来 谷歌的设想是,类似AutoML这样的项目,将能帮助企业构建他们自己的AI系统,尤其是那些没有深厚AI经验和实力的企业。 元学习并不会彻底取代AI研究人员,目前,谷歌的AI研究人员仍然负责重要的设计工作,AutoML的目标是让有限的AI专家能够服务于更多更广的项目。 但AI取代AI研究员的那天终会到来。

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    全球AI角逐,百度AI才是中国AI的名片

    而回过头来看,发展历程证明了AI一定是百度的最佳选择,通过动作上的步步领先,百度进入了AI时代,AI或也成为百度的时代。 除了先天禀赋,还有持续投入 百度进入AI,在基础能力与推动力上都有充分的准备。 2 持续的投入动力 AI的研发和落地无疑需要巨量的前期资源投入,之所以只有百度这样的大佬才能做AI的原因也在于此。 在AI全面落地之前,持续砸钱、砸资源是常态。 百度的AI的发展得益于其AI+Feed的主航道战略,通过搜索与移动业务的大量营收充实AI研发需要,最终,当AI在商业化落地上完成后,AI的强大造血能力又能反哺百度生态的其他业务,形成良性循环。 3 兼顾AI底层研究与商业价值落地 同样是AI技术巨头Google,在推出AlphaGo技惊四座后,却鲜有能够落地的AI产品。 重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

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    AI Talk | 如何评估AI是否可信?

    作者:leonlzhou 随着AI技术深入到各行各业,AI也不断暴露出一些风险隐患,包括人脸数据的滥用,算法歧视,算法鲁棒性等,AI所隐藏的风险也越来越被大众所重视。 可信AI已经成为全球共识,也是行业发展的必然趋势。那什么是可信AI?如何确保和评估AI是可信的呢? ▲为什么需要可信AIAI的伦理问题? 隐私风险 ZAO违规收集人脸数据 上面这些事件也只是大众对AI产生信任危机的一小部分,单拎出来一类都有很多AI有类似的风险。 这些事件的发生让我们重新来审视AIAI向善的本质还是人的向善,创造AI的开发者需要去审视自己。 ▲可信AI的发展 可信AI在学术界,政府和企业都有很多发展和推动。 其中可靠包括了AI的响应时间,并发,AI的识别效果准确率,以及AI的健壮性或者鲁棒性,AI的安全性等。透明可释谈的是AI的决策是否透明,是否可以解释,解释是否合理。

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