Google Brain 这几大研究机构，都有相当比例的华人科学家主导，让我看到了天朝崛起的希望。...为 PhD 努力 这是必然的，你需要尽一切努力去得到一位学术大牛的指点，这至关重要，因为他能影响你的思维，做事情的方法，能够指点你技术的方向。...这个阶段要确定自己的方向，不要过于发散。 Step 2....加入团队 求志同道合者 建立业余团队，比如开源项目、研究方向课题组、ILSVRC竞赛 等； 一方面可以 Follow 技术进展，另一方面通过 Challenge 提升自己解决实际问题的能力...非专业人员转型 你会为AI转型么？ 如果是我，我的答案会是，如果可以优雅的转身，那就转吧。 如何保证优雅的转身？
目前在国内的话，绝大部分研究生的研究方向，都是人工智能相关，大部分就是研究某个细分领域，比如图像相关算法啊，生物医疗相关啊，什么基于 xxxx 的人工智能啊，等等。...所以我觉得，如果你刚读研不久，那么一定要规划好自己的研究生方向，而不是考研上岸，就放飞自我了，也不要觉得读了研究生，去做开发岗的东西很吃亏很低端，非算法岗不走。...我觉得你学历还是挺好的，同时也是研0，时间还有很多，如果你以后想去互联网公司，那么现在好好学，进大厂还是没啥问题，重点就是选好方向吧。 不然研究生就是帮老师打工了，，，一定要尽早自己考虑好方向哦。...读者追问：如果不搞科研的话，干开发，读研的研究方向会有影响吗？看实验室的挺偏生物的。导师不放实习的话，会不会就是很大劣势呀？...帅地回答：1、不影响的，本身你的专业是计算机，这就足够了，再说，即使不是，也不慌，去年我训练营里，好些985/211是非科班，也有两三个研究生方向也是生物技术的，基本不受影响。
众所周知，谷歌就像人工智能领域的「黄埔军校」，自深度学习兴起后培养出了整整一代机器学习研究人员和工程师。很长一段时间里，谷歌就是领先 AI 技术的代名词。...多年来，Jeff Dean 麾下的 Google AI 像大学的计算机系一样，鼓励研究人员大量发表学术论文。...Jeff Dean 在公司研究部门的季度会议上表示，这家背靠微软的创业公司大量阅读 Google AI 提交的论文与谷歌保持同步。...Transformer 自提出以来，一直是自然语言处理（NLP）领域研究的大方向，是 AI 目前这一波突破的源头。...喜忧参半：有人支持，有人因沮丧转而离职 对于谷歌员工来说，在发表相关 AI 研究之前需要额外批准意味着可能会在生成式 AI 的闪速世界中被别人「抢发」。
ReID：计算机视觉研究的新风口 行人重识别（Person Re-Identification，简称 ReID）也称作跨镜追踪技术，是当前计算机视觉领域的热门研究方向。...近年来越来越多的研究人员和机构开始投身到ReID技术的研究中来。这一趋势从历年计算机视觉顶会发表的ReID相关论文数量就可窥见一斑。...ReID技术的几大前沿研究方向 针对数据和方法两个层面，目前业内部分科研机构和企业已经相继有所突破。 比如，针对数据不足的问题，有研究团队提出了数据增强与数据迁移算法。...大赛将链接全国顶尖AI科研平台及行业巨头，为我国AI大科学装置丰富数据集，并精准聚焦AI、4K、行人识别等前沿领域，打通产学研通道，立足深圳集聚全球AI青年人才，为深圳建设中国特色社会主义先行示范区、建设国家新一代人工智能创新发展试验区...了解大赛详情请点击：http://www.china-ai.ac.cn/。
作为一个科研人，每个人都会有自己的研究方向。在进行自己研究的同时，也要实时追踪根据自己研究方向有关的文献。所以今天就来给大家介绍几个用来追踪自己研究方向的方法。...实时订阅 [[PubMed-使用指南]]提供了用来关注研究方向的方式。在我们检索的结果界面可以看到有用来创建提醒和RSS的地方。这个就是可以实时追踪检索结果更新的两个地方。...而RSS则可以实时获取研究内容的更新。我们可以在Pubmed的检索结果当中点击Create RSS就可以创建订阅链接了。 邮件提醒的方式并不需要我们使用额外的工具就可以接受结果。...机器学习方法订阅 除了以上基于Pubmed本身系统的研究热点订阅，我们之前介绍的[[Litsuggest-pubmed检索结果机器学习]]是一个基于机器学习的方法追踪最新文献的方式。...总的来说 以上就是两种用来追踪研究方向的两个方法吧。相比较而言，Pubmed订阅主要适用于有明确的研究方向的时候。
但是，这不妨碍我们发展人工智能（AI）。人工智能不仅这门学科试图理解智能本身，更试图制造智能体（Agent）。...根据《人工智能：一种现代方法》作者的定义，目前的关于人工智能研究可分为四类。...像人一样思考 合理的思考 行动 像人一样行动 合理的行动 像人：则强调表现的像人类 合理的：则强调在给定条件下表现的合理和可接受即可 思考：注重思维和推理 行动：注重行为 像人一样思考：通过认知科学研究人的心理模型...虽然这看起来好像没什么意义，但是也涉及到了自然语言处理、知识表示、自动推理等等值得研究的方向。
目前图像增强相对于前面的一些方向还是一个蓝海，覆盖的方向和应用非常广，有精力的朋友可以好好研究。...由于图像特征的学习是一个通用的研究方向，因此更多的在于设计高效的检索系统。...【技术综述】有三说GANs（上） 10.2 方向特点 作为新兴和热门方向，GAN包含的研究方向非常的广，包括GAN的应用，GAN的优化目标，GAN的模型发展，GAN的训练技巧，GAN的理论分析，GAN...最后发个通知，2019年有三AI学习季划之“春季计划”开始了，目标就是掌握计算机视觉的各项技能，欢迎参与。...2019年有三AI“春季”划，给我一个荣耀，还你一生荣耀 总结 深度学习彻底点燃和推进了计算机视觉各大领域的研究，这是个可以投以终身的行业，希望你会喜欢，别忘了持续关注我们噢。
今天是新专栏《AI白身境》的第10篇，所谓白身，就是什么都不会，还没有进入角色。 相信看了前面的几篇文章后很多朋友已经等不及快速入行了，今天就来介绍一下计算机视觉的各大研究方向及其特点。...5.2 方向特点 降噪的研究聚焦在真实数据的去噪声，因为真实世界的噪声不符合高斯加性噪声的假设，而且是依赖于信息本身的。...目前图像增强相对于前面的一些方向还是一个蓝海，覆盖的方向和应用非常广，有精力的朋友可以好好研究。...由于图像特征的学习是一个通用的研究方向，因此更多的在于设计高效的检索系统。...【技术综述】有三说GANs（上） 10.2 方向特点 作为新兴和热门方向，GAN包含的研究方向非常的广，包括GAN的应用，GAN的优化目标，GAN的模型发展，GAN的训练技巧，GAN的理论分析，GAN
本系列主要介绍Rust与AI的那些天作之合（开源项目），我们会以开源项目代码阅读的方式推进，以Rust为主，同时科普AI相关知识，目的是让更多非算法、非Rust的程序员进一步学习Rust和AI相关知识。...当然，很显然地，我们也希望Rust程序员和AI算法工程师能从中有所收获。前者可以关注AI算法的设计和优化，后者可以关注Rust如何助力AI算法。...这个方向是最自然、最值得关注的方向，尤其是端侧。Server端由于GPU的广泛应用，导致现在CUDA+C/CPP几乎成了垄断。...对使用者来说，迁移是没必要的，除非不得不这样做，比如在端侧训练，也许对Rust来说是一个不错的方向。 其他 前面说的是正向的，这里简单谈一下可能面临的冲击。...再就是其他新语言，比如专为AI而生的Mojo，它的定位是Python的易用性+C语言的性能。虽然Mojo目前还处于极其早期阶段，但这至少是个苗头：在AI主导的未来，指不定会有更AI的语言设计出来。
22年初，图神经网络（GNN）成为互联网圈的流行语，一整年，关于GNN的研究热情日益高涨，其已经成为各大深度学习顶会的研究热点。...然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法; 接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实验结果对比; 最后介绍了图分类常见的实际应用场景, 展望了图分类领域的未来研究方向并对全文进...本文对联邦图神经网络提出了一种新的3层分类法，以帮助对该领域感兴趣的研究者理解图神经网络和联邦学习是如何相得益彰的，最后文章还从6个方向展望了未来如何构建更鲁棒、动态、高效和可解释的FedGNNs。...还总结了基准以及相关数据集，以方便后期研究方法开发和实验评估。还提供了对未来潜在方向的展望。 “ 05 具有异质性的图 的图神经网络 题目： 该论文首次对异质图的gnn作了一个全面的综述。...最后，作者指出了潜在的方向，以推进和激励未来对异质图的研究和应用。
1、 数据挖掘未来研究方向 当前，DMKD研究方兴未艾，其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在70年代所处的地位，迫切需要类似于关系模式、DBMS系统和SQL查询语言等理论和方法的指导，才能使...预计在本世纪，DMKD的研究还会形成更大的高潮，研究焦点可能会集中到以下几个方面： 发现语言的形式化描述，即研究专门用于知识发现的数据挖掘语言，也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化；...寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知识发现的过程中进行人机交互； 研究在网络环境下的数据挖掘技术（WebMining），特别是在因特网上建立...现在很多厂商正在致力于这方面的研究。但就技术和软件而言，还远没有达到成熟的地步。 2.3 文本的数据挖掘（Textualmining） 人们很关心的另外一个话题是文本数据挖掘。...文本数据挖掘并不是一件容易的事情，尤其是在分析方法方面，还有很多需要研究的专题。
第一部分我们介绍在NIPS上启动与推介的针对教授、学者与学生的共享AI合作项目。第二部分对NIPS探讨的递归神经网络、随机或一阶优化及生成模型等三大研究领域做独家解析。...第三部分回顾了NIPS的会议情况，并简介了腾讯AI Lab入选的八篇论文。 NIPS被誉为机器学习和人工智能研究领域最具影响力，也是参会人数最多的的学术会议。...此次参会团队由腾讯公司副总裁姚星、机器学习和大数据领域专家、腾讯AI Lab主任张潼博士和语音识别及深度学习领域专家、腾讯AI Lab副主任俞栋博士共同带领到场交流学习，团队在会后对会议的三大研究领域进行了独家回顾与解析...腾讯AI Lab展台前来交流与咨询的学者络绎不绝 与学界共享AI 隆重介绍与教授和学生的合作项目 在展台前，我们还介绍了多个腾讯AI Lab与学界共享共连AI项目，针对计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习四大领域的研究者...解析一：递归神经网络 Recurrent Nrural Nrtworks 递归神经网络 (RNN)，仍然是深度学习领域的一个重要研究方向。
两个头部AI大厂联合起来，基于底层创新来简化AI开发流程，降低AI产业的门槛。而在市场上，这不是个例，目前越来越多的AI厂商正在前赴后继地“扑向”基础层面的底层普惠创新。...1 AI第一梯队， 都在干什么？ 目前，各大AI厂商尽管专精的细分领域不同，但围绕着底层创新所展开的AI基础设施建设已经是各个AI大厂摆在台面上的战略焦点。...这样的创新与H3C小智AI实验室类似，从目标上来说更是殊途同归——不管是端到端的AI项目开发解决方案，还是更高效的AI模型部署、训练以及验证，实际上都旨在强调如何去降低AI从业者的门槛，让AI项目开发这件事情变得更加简单且高效...而所谓AI工程化，根据国际权威咨询机构Gartner公司高级研究总监吕俊宽提出的观点，可总结出两个重要特征：一是用规模化生产的方式来降低产业使用门槛，让AI成本可接受；二是AI可以与具体的产业场景相融合...这一趋势，不仅改写了AI产业的创新逻辑，即越来越多的AI项目依托类似H3C小智AI实验等底层平台实现了更有效的落地，还从根本上转变了头部AI厂商的竞争逻辑。
政策"行业的人们一些指导和方向。...如你认为自己能得到一个以上这样的工作，建议你找开放式工作，这样你既能与技术专家保持密切联系以便调整自己的研究，同时能灵活决定自己的研究目标，影响相关组织的研究方向（而不是钻进牛角尖）。...FHI /耶鲁大学AI全球政治研究小组有意聘请研究员、研究助理和实习生，研究方向是AI战略及政策，特别是长期战略问题。查看现需职位并订阅新职位开放通知。...从其他政策领域转向AI政策领域 对于拥有其他政策研究背景的人，想转向AI政策研究应当迅速了解AI政策问题的大致轮廓（详情可参考资料列表）并且找到自己想要深入研究的方向。...逐渐地丢失对于社会方向重要的把控：逐渐失去对社会方向的有意义的控制：随着越来越多的控制逐渐被分解为复杂而难以理解的AI系统，这些系统追求的是实现我们的目标（比如利润最大化），人类可能丢失对于我们社会发展方向做出有意义的集体决定的能力
新智元报道 编辑：拉燕 润 【新智元导读】剑桥大学最新研究显示，AI模型和人脑神经结构有不少相似，也许未来会成为AI模型设计的关键。...如果能尽可能按照人脑的工作原理来创建AI系统，将会大大提高AI的工作效率，大幅降低能耗。 最近，剑桥大学做了这么项研究，就是想找到一个条路径，让AI系统复制人脑。...而研究的重点落脚到——这些特征是人脑等生物系统所共有的，也就是说，通过AI的模拟，最终还是要去研究人脑。...其中一位研究者表示，AI届的研究人员一直在努力研究如何开发出更加复杂的神经系统，使其能够以灵活高效的方式进行编码和执行任务。 为了实现这一目标，开发人员们认为神经生物学会给他们带来很多启发。...目前，这项研究得到了医学研究委员会、盖茨剑桥大学、James S McDonnell基金会、Templeton世界慈善基金会和谷歌DeepMind的资金资助，相信未来这项研究会在脑科学和AI领域都产生重大影响
本期将为大家介绍香港大学赵恒爽老师招收CV/ML/AI方向博士/博士后/研究助理的相关信息。...导师信息 赵恒爽博士 (www.cs.hku.hk/~hszhao) 是香港大学计算机科学系的助理教授，研究方向为计算机视觉、机器学习和人工智能。...赵老师获评人工智能大会明日之星和 AI 2000 人工智能最具影响力学者，同时担任 CVPR’23 和 NeurIPS’23 的领域主席。...招生信息 赵老师实验室目前有多个博士生名额 (2023 年或 2024 年入学) 及少量博士后、研究助理职位，欢迎对计算机视觉、机器学习和人工智能的研究感兴趣的同学申请，同时也欢迎访问学生、访问学者和远程实习的学生...，赵老师会给予组里学生一对一的悉心研究指导。
在这篇文章中，机器之心整理了腾讯 AI Lab 副主任、西雅图人工智能研究室负责人俞栋在大会第一天发表了主题为《语音识别领域的前沿研究》的演讲，探讨分享了语音识别领域的 4 个前沿问题。 ?...大家好，我是俞栋，现在腾讯 AI Lab，是西雅图研究室的负责人，我的主要的研究方向是语音识别，所以今天我在这里也给大家介绍一下最近的一些语音识别方向的研究前沿。...所以今天在这样的背景下，我介绍一下最近在语音识别当中的一些前沿的研究方向，主要有四个： 研究方向一：更有效的序列到序列直接转换模型 研究方向二：鸡尾酒会问题 研究方向三：持续预测与适应的模型 研究方向四...：前端与后端联合优化 研究方向一：更有效的序列到序列直接转换模型 ?...研究方向四：前端与后端联合优化 ? 第四个研究前沿是出于远场识别的需要，即如何更好地做前端和后端的联合优化。
/) IBM Research blog(http://www.research.ibm.com/ai/) 在其中，结果得以清晰展现，所以即使是不谙于研究的人也能看出这有多「酷」。...当然，这需要大量的工作，但是现在只有这种研究形式才能吸引更多的人——基本上，你可以同时向以下三种人同时展现成果： 研究者，他们可以评估你的数学成果; 开发者，他们可以从可视化图像中了解你的研究意图; 投资者...，他们可以了解你的研究，懂得它该如何应用。...Safety Problems(https://blog.openai.com/concrete-ai-safety-problems/) Specifying AI safety problems...另外，我想分享一些重要的实验室，从中你可以了解最新的研究新闻： OpenAI（http://openai.com/） DeepMind（https://deepmind.com/） IBM AI Research
近日，机器之心在与高通工程技术副总裁、人工智能研究方向负责人侯纪磊博士的访谈中，得到了这些问题的答案。...机器之心日前专访了高通工程技术副总裁、人工智能研究方向负责人侯纪磊博士，他不仅对以上问题进行了详细解读，还介绍了高通在 AI 编解码领域的最新技术进展以及相关应用。...侯纪磊博士毕业于美国加州大学圣迭戈分校，现为高通公司工程技术副总裁，并担任人工智能研究方向负责人。...相比之外，视频编解码器面临的挑战更多，主要有以下两个方面： 其一，从宏观角度来看，基于图像、视频和 3D 模型的 AI 代表了计算机视觉领域三个主要的方向，其中视频 AI 研发处于早期阶段。...此外，在这个角度上，如何在一个统一客观的感知质量测度上，进行基于 GAN 的模型训练和生成，客观来讲这是一个未知挑战，同时也是努力的方向； 最后，尤其针对视频而言，无论 AI 编解码器有怎样的优势，一定会涉及与
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