本文主要介绍我们刚刚被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence （T-PAMI）录用的一篇文章：Regularizing Deep Networks with Semantic Data Augmentation。
连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。即使是人眼都分辨看不出来假脸图片，还是可以被AI正确鉴别。
难以抉择也正常，反正都是假的。上面的照骗，都是左边出自S³GAN，右边的出自BigGAN之手。
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。
Kyle McDonald是一位用算法创作的艺术家，为瑟瑟发抖的人类提供了一份识破假脸的攻略。
---- 新智元报道 编辑：桃子 如願 【新智元导读】穿越千年之前，外国博主借用AI技术让秦代兵马俑「活了过来」！｜融合生态 价值共创——「2022新智者大会」开启，诸多业界大咖，精彩分享不间断！点击预约👇🏻 千年一瞬，他们眨眼的瞬间，仿佛历史重演。 前不久，外国博主Panagiotis Constantinou用AI修复了秦代兵马俑。 更令人惊艳的是，他还让古人做出了细微的动态表情。 快看，兵马俑在向你眨眼、微笑。 去过兵马俑后，大家都会对这些泥塑真人古迹的感到震撼。再看用AI复原后的兵马俑，
人工智能会影响多个领域，甚至是那些非常传统的商业领域。而机器学习（这里指的是广义的机器学习）是人工智能的一个重要组成部分，它指的是对大数据集上的算法进行训练，以便他们学习如何更好地识别所需的模式。
图片本文使用 GAN(生成对抗网络)进行AI绘画。torchgan是基于PyTorch的一个GAN工具库，本文讲解搭建DCGAN神经网络，并应用于『莫奈』风格绘画的全过程。---💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42📘 PyTorch 实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/44📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/
近年来，以GAN为代表的生成式技术在学术界取得蓬勃发展。在工业界，基于生成式技术的真实感效果也引领了一批爆款特效和应用。快手Y-tech在国内率先将GAN落地于短视频特效制作，并积累了丰富的实践经验，为快手各类人脸爆款特效提供有力技术支持。本文主要介绍快手在高精度人脸属性编辑方面的实践，包括性别、年龄、头发、表情等的生成。
很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。
数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。
AI大佬Andrej Karpathy (简称AK) ，刚刚发布了一篇长长长长博客，苦口婆心地列举了33条技巧和注意事项，全面避免大家踩坑，推特已有2,300多赞。
虽然每天早晨甚至无法从50平米的地铺上醒来，但偶尔刷刷知乎，还是会被这类问题吸引住眼球——
深度学习的发展不仅突破了许多视觉难题，也加速了计算机视觉领域相关技术的进步。本文主要从CV数据处理、CV模型（CNN）、CV模型训练流程以及CV模型集成对计算机视觉的基础知识和基本环节进行了讲解。
在介绍DeblurGANv2之前，我们需要大概了解一下GAN，GAN最初的应用是图片生成，即根据训练集生成图片，如生成手写数字图像、人脸图像、动物图像等等，其主要结构如下：
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/acgan_reading_understanding/
2021年9月30日，华大海洋联合水科院东海所在国际知名学术刊物Frontiers in Genetics上发表棘头梅童鱼染色体级别基因组图谱。
https://www.zhihu.com/question/460500204/answer/1930151239
对比学习在high-level任务上取得了显著的成功，但获得的全局视觉表征不适应丰富纹理和上下文信息的low-level任务，本文对对比学习框架的改进并联合超分辨率模型实现了新的SOTA。
在目前的深度学习领域，有些研究方向已经较为成熟，实现新突破的难度与过去相比显著提升。那么就目前来看，还有哪些方向处于朝阳阶段，相比之下更有研究潜力？
本文是Nodejs之父Ryan Dahl在Google Brain做了一年深度学习后的心得体会，他在那里的目标是用机器学习将卓别林的老电影自动修改到4K画质。他的新项目成果几何？Nodejs之父的机器学习心得又是什么呢？ 鉴于Ryan Dahl在编程界的地位，小编觉得很有必要再给大家推送一次，更重要的是小编惦记那些错过本文的小伙伴儿~~ 作者 | Ryan Dahl 编译 | AI100 去年，在研究TensorFlow做出一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目，最后竟然成功了。受
本章对语义分割任务中常见的数据扩增方法进行介绍，并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。
作者 | Ryan Dahl 去年，在我研究TensorFlow出了一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目（Google Brain Residency Program），最后居然成功了。受邀参加该项目的共有24人，每个人都有着不同的机器学习背景。 我们24个人，需要在Google位于山景城的深度学习研究实验室工作一年，每天跟Google的科学家和工程师们一起，共同来做TensorFlow的前沿研究。想想就把我给兴奋坏了。 如今，这个为期一年的项目已经结束了，确实收获满满。我也希望
大数据文摘作品 编译：王一丁、于乐源、Aileen 本文作者Ryan Daul是Node.js的创始人，应该算是软件工程领域当之无愧的大犇了。他和我们分享了自己在谷歌大脑见习项目一年中的工作，成果，失败和思考。 去年，在通过对TensorFlow的研究得出一点点心得之后，我申请并入选了谷歌大脑举办的的首届见习项目（Google Brain Residency Program）。该项目共邀请了24名在机器学习领域有着不同背景的人士，受邀者将在为期一年的时间里和Google的科学家及工程师们在位于山景城的Goo
众所周知，深度神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量，这使得深度学习难以广泛地应用在小数据任务上。例如，在医疗等领域的小数据应用场景中，人力收集和标注大规模的数据集往往费时费力。为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本，该论文探索了一个数据集扩增新范式，旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充为更大且更具信息量的大数据集。这些扩增后的数据集致力于提升模型的性能和泛化能力，并能够用于训练不同的网络结构。
AI 科技评论按：把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别（ASR）」，是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。
现实的西方程序员世界里，也有与之如出一辙的精神：The Best Code is No Code At All。最好的代码就是根本没代码。
3月27日消息，日本新闻网站Newswitch于3月25日报导称，英国调查公司IDTechEx公布预测报告指出，未来10年间(2023-2033年)车用芯片需求预估将成倍增长，且将更加依赖晶圆代工厂进行生产。
但自从团队用机器学习解锁了特别的数据扩增策略，再用自动扩增来的新数据集训练目标检测模型，事情就完全不同了。
细菌的异质性耐药（heteroresistance）通常是指某个单一分离菌株，在其培养的群体中存在着对某种药物敏感性不同的亚群，也即有些细胞对该药物敏感，而另一些细胞则存在耐药性，这时便称该细菌为这种药物的异质性耐药菌株。细菌的异质性耐药为药物对致病细菌的治疗效果的评估带来了很大困难，使实验室最小抑制浓度（minimum inhibitory concentration, MIC）数据的可靠性降低。异质性耐药的机理是什么，这背后又有怎样的生态与进化规律？这篇文章通过一系列详细的证据链进行了回答。
病毒属于无细胞生物，无法独立生存，都是营寄生生活，寄生在宿主细胞内。新冠病毒感染之后，病毒寄生在人体细胞内。目前的技术条件下无法对病毒进行分离培养。由于新冠病毒为单链 RNA 病毒，在提取过程中得到是 RNA 产物，最终得到的 RNA 样本其实属于一个混合样本，是宿主与病毒的混合样本。由于人基因组大小约为 30 亿个碱基对，而新冠病毒基因组大小约为 3 万个碱基，二者长度相差 10 万倍，因此，提取到的染色体中人基因组占据绝大部分。因此对于新冠病毒染色体提取过程中最重要的步骤就是如何对病毒进行富集，目前只能通过 PCR 扩增富集的方法，或者是宏基因组的方法将混合物直接进行测序，在 NCBI 下载新冠病毒测序数据的时候描述部分会有 metagenomics 或者 Amplicon ，分别表示利用宏基因组测序还是 PCR 扩增。下面我们分别进行介绍。
听说过数据扩增（Data Augmentation），也听说过虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Traning），但是我没想到会有人将其结合，谓之虚拟数据扩增（Virtual Data Augmentation）。这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained Models，该论文提出了一种鲁棒且通用的数据扩增方法，论文源码在https://github.com/RUCAIBox/VDA
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年7月19-21日北京推出《16S扩增子分析》专题培训第五期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个扩增子分析实战学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
现在分子生物学技术依赖于大量的高质量gDNA。但是很多医学、生物样本由于原始样本量不足（如PGD样本、微小残留肿瘤组织）或质量不佳（如FFPE 样本、法医学样本）等原因，无法进行这些技术实验。
仅2018年，他的研究团队就发表了11篇单细胞测序方向文章，获得了单细胞测序领域的接连重要成果。他众多学术成果中，有40余篇论文发表在Cell, Nature, Science, Cell Stem Cell, Nature Genetics, Nature Cell Biology, Cell Research, Genome Research等期刊上。单细胞测序领域的时代前沿性，以及持续的发展力可见一斑。
针对稳态视觉诱发电位（steady-state visual evoked potential, SSVEP）识别面临的校准数据不足的问题，天津大学神经工程团队提出了一种源混叠矩阵估计方法（source aliasing matrix estimation, SAME）来扩增SSVEP信号的校准数据。在Benchmark和BETA公开数据集上的结果表明，当与SAME方法结合后，两种先进的空间滤波方法（eTRCA, TDCA）在校准数据不足的情况下均有显著的性能提高。SAME可以有效扩增基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统的校准数据，从而减少系统的校准负担，相关研究成果在实用型脑机接口方面具有潜在的应用价值，已在线发表至《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》期刊。
当序列与参考基因组进行比对时，我们便可以看到它与哪个基因位点对齐，并据此定性地断言，结合上述两条信息，该序列描绘了来自特定细胞的特定基因的转录本。
导读 | 本篇文章将解读腾讯多媒体实验室“腾讯天籁”团队在Interspeech2020上同佐治亚理工学院和中国科学技术大学等单位联合发表的3篇论文。Interspeech是语音技术领域的国际顶级会议，今年于10月25至29日在线上举行，根据主办方发布的数据，Interspeech2020共接收到有效论文投稿 2140 篇，其中 1022 篇被接收。 ▌01 在本篇论文中，探索了语音增强领域的深度张量-向量回归模型（deep tensor-to-vector regression mode
OpenAI今天提出了“迭代扩增”（iterated amplification），官方博客介绍说，这是一种AI安全技术，人类能运用这种方法，指导AI去完成那些人力不可及的任务。
PCR 反应最大的特点是具有较大的扩增能力和极高的灵敏度，正因为如此，极其微量的污染即可造成检测结果的假阳性。监控污染，防止污染对检测结果的影响，不仅对实验，对后续生信分析也提出了挑战。
一. RT-qPCR 基本原理和概念 实时荧光定量PCR （Quantitative Real-time PCR）是一种在DNA扩增反应中，以荧光化学物质测每次聚合酶链式反应（PCR）循环后产物总量的方法。通过内参或者外参法对待测样品中的特定DNA序列进行定量分析的方法。
摘自：生物探索 （2014/08/27） 导读：单细胞全基因组测序技术是在单细胞水平对全基因组进行扩增与测序的一项新技术。它在个别细胞之间的遗传差异表达方面拥有无与伦比的优势，为癌症发生、发展机制及其
数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限，数据规模越大、质量越高，模型就能够拥有更好的泛化能力。然而在实际工程中，经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题，解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强（Data Augmentation），使模型学习获得较好的泛化性能。
主要两个原因， 一是构建测序文库时的可用的细胞量并不充足 二是打断的步骤（一般都是超声波）会引起部分DNA降解 以上两个都会是的整体或局部DNA浓度过低，假如直接取样测序，那会测序不全。所以要通过PCR把这些微弱的DNA扩增，以增加浓度，取样时能被取到。
三阴性乳腺癌(TNBC)占所有乳腺癌(BC)患者的15%，是一种与预后不良相关的异质性肿瘤。在所有BC亚型中，TNBC显示出最高数量的肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)，这表明TNBC可以受益于免疫检查点封锁(ICB)。近期的乳腺癌临床试验数据表明，ICB联合新辅助化疗可提高患者完全缓解率和无事件生存率，然而，并非所有的BC患者对新辅助ICB都有反应。为了确定BC特异性ICB应答的机制，作者通过对BC治疗前后匹配的活检组织进行单细胞测序，来监测肿瘤内的变化。
前段时间小编为公司搭建扩增子分析流程，在nature communications 发现一篇扩增子分析的文章，文章的题目为：Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge microbiome。文章主要论文为，使用16s扩增子分析，揭示地理距离、化学循环等因素对深海海绵中微生物物多样性的影响。
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