像许多初创公司一样，总部位于亚特兰大的Voxie的成立是为了解决创始人兼首席执行官Bogdan Constantin所面对的问题。 以康斯坦丁为例，这是在他以前的燕尾服租赁初创公司Menguin（最终被Generation Tux收购）那里的，他说他必须以6到9个月的销售周期推销产品，因为客户通常会考虑不同的选择婚礼。 康斯坦丁说，随着时间的流逝，电子邮件营销将导致“恶化”的情况。因此，有一天，他决定尝试向所有签约的人发送短信，将自己介绍为“您在Menguin的个人造型师”。毫不奇怪，他得到了更多答复。 当然，挑战在于在大型客户群中进行这类文本对话。这就是为什么Voxie（宣布已筹集670万美元的A轮融资）提供了工具来帮助企业自动化和管理该流程的原因。 康斯坦丁声称，与其他文本营销工具相比，通过Voxie发送的消息感觉像是一次真实的个性化对话，尽管实际上80％到90％的消息是自动进行的，其余消息都是由人编写的。另外，Voxie将允许企业使用正常的10位电话号码（而不是用于营销的更常见的5位数字）发送消息。
原文题目：Self-supervised Training of Proposal-based Segmentation via Background Prediction
好消息是，目前两名来自美国俄克拉荷马州医学研究基金会（OMRF）的生物信息学家开发出了一种检测方法，可发现科学家蓄意操纵论文引用的行为。
很幸运，ICML2021的两篇稀疏训练 (Sparse Taining) 投稿都被接受了。这应该是读博这几年最令我开心的事了！尤其是RNN这篇，2 wa, 2 wj，最后居然被接受。ICML的rebuttal还是很有用的。
这篇论文使用遗传算法来构建Hadamard矩阵。生成随机矩阵的初始群体是除第一列全部是+1以外，每列中都是平衡数量的+1和-1项。通过实现了多个适应度函数并进行筛选，找到了最有效的适应度函数。交叉过程是通过交换父矩阵种群的列来生成子代矩阵种群。突变过程为在随机列中翻转+1和-1条目对。为了加快计算速度，使用CuPy库在GPU上并行处理数千个矩阵和矩阵操作。
想知道全球最受欢迎的编程语言是什么吗？它们的判断标准又是怎样的呢？ 我们都知道，C++，MATLAB，Java 一直都受到技术学院的青睐，大多数毕业生都热衷于学习这些语言。但它们是否是业界所需要的呢？
大数据文摘转载自学术头条 当前，气候变化已经成为威胁全球 80 亿人口和整个地球生态的“隐形杀手”。 然而，在更久远的地球历史中，地球的气候先后经历了更多、更严重的变化——从全球火山活动大爆发到全球降温的冰河时期，以及太阳辐射的剧烈变化等。 但是，在过去的 37 亿年中，地球生命的脉搏却一直在“跳动”，这是为什么呢？ 来自麻省理工学院的科学家 Constantin Arnscheidt、Daniel Rothman 在一项研究中证实，地球拥有一种“起死回生”的本领，可以在长达数十万年的时间中调节自身的温度，
首先来了解下几个命令，这几个命令在heartbeat安装后会自动加上，我们的监控脚本就用到这几个命令。
想知道全球最受欢迎的编程语言是什么吗？它们的判断标准又是怎样的呢？ 我们都知道，C++，MATLAB，Java 一直都受到技术学院的青睐，大多数毕业生都热衷于学习这些语言。关注公众号：程序员大咖。但它
我们都知道，C++，MATLAB，Java 一直都受到技术学院的青睐，大多数毕业生都热衷于学习这些语言。但它们是否是业界所需要的呢？抱着这个疑问，我们访问了几个可信度较高的语言索引网站，同时还深入到 Indeed 和 Glassdoor 等全球门户网站，试图收集数据，以总结出全球最受欢迎的语言是哪些，以及行业内最需要的语言是什么。
我有Xamarin Studio，我需要指定Android SDK位置。 我以前曾在我的电脑上使用Xamarin Studio，出于某种原因，我需要再次输入。
【新智元导读】科技网站 HackerEarth 综合业内资深程序员的评论，并根据 Github、HackerNews 等受欢迎的技术网站调查排名，梳理了在 2017 年得到广泛应用的编程语言，在今年深度学习热潮的推动下，一起来看看在明年几大主要编程语言中，用户使用最多、业界使用最普遍的编程语言都有哪些吧。 （文／Sachin Gupta，HackerEarth CEO）哪门语言才是最受青睐的编程语言，哪门语言是在全球各地被普遍学习的顶级编程语言？ 我们如何判断它，应该用什么标准？ “当我们说最受青睐的语言
几个月前，我们在一个小型网站上发布了一个称为Java“死亡竞赛”的新项目。测验发布后，超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据，今天，我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。
250 多年来，数学家一直试图「爆破」物理学中一些最重要的方程：那些描述流体如何流动的方程。如果他们成功了，那么他们将会发现一种情况，在这种情况下，这些方程会被打破——可能是一个无限快旋转的漩涡，或者是一个突然停止和开始的电流，或者是一个粒子以无限快的速度掠过它的邻居。超出那个爆炸点——「奇点」——方程将不再有解。它们甚至无法描述我们生活的世界的理想化版本，数学家将有理由怀疑它们作为流体行为模型的普遍可靠性。
深度强化学习模型的训练通常需要很高的计算成本，因此对深度强化学习模型进行稀疏化处理具有加快训练速度和拓展模型部署的巨大潜力。然而现有的生成小型模型的方法主要基于知识蒸馏，即通过迭代训练稠密网络，训练过程仍需要大量的计算资源。另外，由于强化学习自举训练的复杂性，训练过程中全程进行稀疏训练在深度强化学习领域尚未得到充分的研究。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Jordana Cepelewicz 编译：钱磊、Ailleurs 编辑：陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将无法描述这个世界的理想情况，数学家们有理由怀疑这些流体行为的模型
几个世纪以来，数学家们一直想知道欧拉流体方程在某些情况下是否会崩溃或被“爆破”。一种新的机器学习方法让研究人员确信，这种“爆破”即将到来。 作者｜ Jordana Cepelewicz 编译｜钱磊、Ailleurs 编辑｜陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆
来源：AI科技评论本文约4800字，建议阅读10+分钟今年早些时候，一个由数学家和地球科学家组成的团队发现了一种全新的近似奇点的方法——他们利用了深度学习方法，能够直接观察奇点。 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将
论文 1：Background Matting: The World is Your Green Screen
【新智元导读】计算机在哪些领域已经超越了人类？准确地回答这个问题有助于我们更好地理解 AI 和自己。非盈利组织电子前哨基金会（EFF）的几位研究员整理了一份可能是目前最完善的资料，梳理了计算机已经超越人类水平的任务列表。一项项看过去，不啻纵览人工智能的发展，同时也能帮助我们将目光放到接下来要解决的问题上。列表持续更新，欢迎大家补充。 这是一个试验项目，旨在从AI研究的文献收集问题和指标/数据集，跟踪人工智能的进展情况。在这个项目页面你可以查看特定子领域，或查看AI/ML的整体进展现状。你可以把它作为报告你的
2018 年 4 月 23 日至 27 日，第 27 届国际万维网会议(26th International World Wide Web Conference) 在法国里昂举行。为此，专知整理了会议
无论是在计算机视觉、自然语言处理还是图像生成方面，深度神经网络目前表现出来的性能都是最先进的。然而，它们在计算能力、内存或能源消耗方面的成本可能令人望而却步，这使得大部份公司的因为有限的硬件资源而完全负担不起训练的费用。但是许多领域都受益于神经网络，因此需要找到一个在保持其性能的同时降低成本的办法。
【1】 Ad Text Classification with Transformer-Based Natural Language Processing Methods 标题：基于转换器的自然语言处理方法在广告文本分类中的应用
【1】 The Integrated Probabilistic Data Association Filter Adapted to Lie Groups 标题：适应李群的综合概率数据协会过滤 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07265
【1】 Hierarchical Neural Dynamic Policies 标题：分层神经动态策略
【1】 Efficient Dialogue State Tracking by Masked Hierarchical Transformer 标题：基于屏蔽分层变换器的高效对话状态跟踪
【1】 SPAN: Subgraph Prediction Attention Network for Dynamic Graphs 标题：SPAN：动态图的子图预测注意网络 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07776
【1】 Everything at Once -- Multi-modal Fusion Transformer for Video Retrieval 标题：一举多得--用于视频检索的多模式融合转换器 链接：https://arxiv.org/abs/2112.04446
【1】 Structure-Aware Hard Negative Mining for Heterogeneous Graph Contrastive Learning 标题：基于结构感知的异构图对比学习硬否定挖掘 链接：https://arxiv.org/abs/2108.13886
【1】 A Methodology for a Scalable, Collaborative, and Resource-Efficient Platform to Facilitate Healthcare AI Research 标题：一种促进医疗人工智能研究的可扩展、协作且资源高效的平台的方法论 链接：https://arxiv.org/abs/2112.06883
【1】 Understanding the Effects of Dataset Characteristics on Offline Reinforcement Learning 标题：理解数据集特征对离线强化学习的影响 链接：https://arxiv.org/abs/2111.04714
【1】 Hierarchical graph neural nets can capture long-range interactions 标题：层次图神经网络可以捕获远程交互
【1】 Functional Regularization for Reinforcement Learning via Learned Fourier Features 标题：基于学习傅立叶特征的强化学习函数正则化 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03257
【1】 Flying Guide Dog: Walkable Path Discovery for the Visually Impaired Utilizing Drones and Transformer-based Semantic Segmentation 标题：飞行导盲犬：基于无人机和Transformer的视障人士可行走路径发现 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07007
【1】 Early Convolutions Help Transformers See Better 标题：早期卷曲帮助Transformer看得更清楚
【1】 OadTR: Online Action Detection with Transformers 标题：OadTR：Transformer的在线动作检测
【1】 Pedestrian Trajectory Prediction via Spatial Interaction Transformer Network 标题：基于空间交互Transformer网络的行人轨迹预测 链接：https://arxiv.org/abs/2112.06624
【1】 Directional Message Passing on Molecular Graphs via Synthetic Coordinates 标题：基于合成坐标的分子图定向信息传递 链接：https://arxiv.org/abs/2111.04718
【1】 DGL-LifeSci: An Open-Source Toolkit for Deep Learning on Graphs in Life Science 标题：DGL-LifeSci：面向生命科学图形深度学习的开源工具包
【1】 DoodleFormer: Creative Sketch Drawing with Transformers 标题：DoodleFormer：用Transformer创作素描 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03258
【1】 Generative Adversarial Graph Convolutional Networks for Human Action Synthesis 标题：用于人体动作综合的生成式对抗性图卷积网络 链接：https://arxiv.org/abs/2110.11191
【1】 Boundary Graph Neural Networks for 3D Simulations 标题：用于三维仿真的边界图神经网络
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