语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的，然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程，不
3D打印中的下一个重要突破，可能就是利用同样的制造技术制造“ 4D材料”，这种材料可以随着时间的推移而变形，以响应周围环境的变化（比如湿度和温度）。它们有时也被称为“主动折叠”或“变形材料”系统。
机器之心编译 选自：Google Research Blog 参与：李泽南、路雪 昨天，谷歌发布了 TensorFlow 1.4.0 先行版，将 tf.data 等功能加入了 API。同时发布的还有 TensorFlow Lattice，这家公司希望通过新的工具让开发者们的模型更加准确。 TensorFlow 1.4.0 先行版更新说明：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0-rc0 TensorFlow Lattice 项目
本文以日本无人驾驶开源软件Autoware为参考，汇总分析了无人驾驶所涉及的基本算法，最后给出了在一些典型数据集上测试的效果。
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
每当我向某人初次解释全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)，我通常会先说我已经在这个领域工作了将近十年之久，但我依然需要花点时间来把这个词拼对，所以干脆就叫它FHE好了。
2021年12月7日，Gartner最新研究揭示，基础设施和运营（I&O）领导人在未来12至18个月必须开始为六个趋势做好准备。 Gartner研究副总裁Jeffrey Hewitt表示：“基础设施和运营领导人需要推动变革，而不仅仅是吸收变革。他们需要能够在任何地点为日益分散的员工队伍提供更具适应性和弹性的服务。这正在迫使基础设施和运营领导人采取行动，作出更加符合业务需求的决策，而这是贯穿今年各项趋势的一个主题。” 以下是影响2022年基础设施和运营的重大趋势： 趋势一：准时化基础设施（Just-In-Ti
Motion Planning是在遵循道路交通规则的前提下，将自动驾驶车辆从当前位置导航到目的地的一种方法。
AI研习社消息，近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI研习社编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损失最
AI科技评论消息：近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI科技评论编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损
选自Medium 作者：Libby Kinsey 机器之心编译 参与：侯韵楚、李亚洲 如今许多论文都会极其地依赖大量计算资源，这通常在学术界的经济范畴之外，所以学术研究该何去何从？该文作者 Libby Kinsey 在参加完 ICLR会议之后，总结出了这篇反思。 Libby Kinsey 在上周赴法国南部（旅程十分艰辛）参加了深度学习会议 ICLR（International Conference on Learning Representations）。 会议内容无甚多变，但有一点令我十分惊诧：许多重要的
选自arXiv 机器之心编译 参与：晏奇、吴攀 语音识别是人工智能领域所研究的核心问题之一，研究者一直以来都在竞相努力以期能首先达到比肩人类的里程碑。去年十月，微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率（WER）——达到了 5.9%。而前两天，IBM 官方博客却发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%，同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平，达到了 5.5%，实现了新突破。详见机器之心报道《IBM 宣称人类语音
The code structure of Palabos programs is driven by the duality between atomic-blocks, which represent regular data-arrays, and complex multi-blocks. Thanks to a practically identical interface, they appear to the user on a seemingly equal footing. In reality, however, there exists a hierarchical relationship bewteen them. The multi-block is actually a composite construct of several adjacent blocks and uses itself atomic-blocks for its internal implementation. Atomic- and multi-blocks come in three flavors: the (multi-) block-lattice which holds lattice Boltzmann variables, the (multi-) scalar-field for scalar data-arrays, and the (multi-) tensor-field for vector- or tensor-valued data-arrays.
在计算机领域，解决格上的近似最短向量问题（Approximate Shortest Vector Problems in Lattices。Lattice Problems）以及与之等价的容错学习问题（Learning with Errors，LWE）是经典的算法难题，科学界普遍认为它们超出了传统计算机的能力范围。
雷锋网授权转载 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 导读：你可能认为量子计算机还属于科幻范畴，但近几十年它就有可能变成现实，而其超强的计算机能力也会对现有的加密技术构成威胁。那有没有加密方法能抵御量子计算机攻击呢？连线的这篇文章就对此做了科普，并指出这不仅是技术问题，更需要安全与效率的平衡。 今年8月的时候，美国国家安全局（NSA）在其网页上更新了一段不起眼的内容，他们计划对现在政府和军方加密数据的方式更新，以期能够阻挡来自量子计算机的攻击。NSA的发言
This tutorial illustrates, step-by-step, how to compute the permeability of a given porous media. This process consists of three major steps:
本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法
导语：大数据及人工智能飞速发展的今天，法律法规和信任问题严重阻碍了企业之间的数据流通，数据孤岛问题像一只无形的手挡在了企业之间，因为缺乏有价值的数据合作，各行业用户获取成本居高不下，银行信用卡不良用户占比全面上升，金融信贷审核成本陡增，AI发展也遭遇前所未有的瓶颈，为了让这些企业在合法合规、安全、高效无损的基础上进行数据合作，腾讯“神盾-联邦计算”平台应运而生！
F1: 获取帮助 F2: 实现作图窗和文本窗口的切换 F3: 控制是否实现对象自动捕捉 F4: 数字化仪控制 F5: 等轴测平面切换 F6: 控制状态行上坐标的显示方式 F7: 栅格显示模式控制 F8: 正交模式控制 F9: 栅格捕捉模式控制 F10: 极轴模式控制 F11: 对象追踪模式控制 （用ALT+字母可快速选择命令，这种方法可快捷操作大多数软件。）
Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk
AutoCAD 是目前世界各国工程设计人员的首选设计软件，简便易学、精确无误是AutoCAD成功的两个重要原因。AutoCAD提供的命令有很多，绘图时最常用的命令只有其中的百分之二十。
💖作者简介：大家好，我是泽奀。全栈领域新星创作者🥇 📝个人主页：weixin_52632755的博客_泽奀_CSDN博客 🎉点赞➕评论➕收藏 == 习惯❗❗❗ 目录 ✨常用功能键 ✨常用CTRL，ALT快捷键 ✨尺寸标注 ✨绘图命令 ✨控制键 ✨JOG ✨无规律的个别 ✨方便记忆 常用功能键 F1: 获取帮助 F2: 实现作图窗和文本窗口的切换 F3: 控制是否实现对象自动捕捉 F4: 数字化仪控制 F5: 等轴测平面切换 F6: 控制状态行上坐标
同态加密（Homomorphic Encryption, HE）是指满足密文同态运算性质的加密算法，即数据经过同态加密之后，对密文进行特定的计算，得到的密文计算结果在进行对应的同态解密后的明文等同于对明文数据直接进行相同的计算，实现数据的“可算不可见”。同态加密的实现效果如图1所示。
同态加密是密码学领域自1978年以来的经典难题，也是实现数据隐私计算的关键技术，在云计算、区块链、隐私计算等领域均存在着广泛的应用需求和一些可行的应用方案。 本文首先介绍同态加密的基本概念、研究进展以及标准化进展，然后对主流的乘法/加法半同态加密算法和全同态加密算法及其工程实现情况进行概述，最后对同态加密在各领域的应用场景进行分析。 一、同态加密概述 1、基本概念 同态加密（Homomorphic Encryption, HE）是指满足密文同态运算性质的加密算法，即数据经过同态加密之后，对密文进行特定的计算
基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。
这个大学在计算机学术界、工业界的地位举足轻重，其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功、 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术，包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。作为AMP的继任 者，于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时、智能、可安全执行的新一代大数据处理系 统，已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目
The following tutorial provides an overview of the C++ programmer interface of the Palabos library. If instead you are interested in the Python interface, have a look at the Palabos-Python tutorial from DSFD 2010 (PDF). As for the Java interface, no tutorial is available at this moment. The user’s guide provides however installation instructions, and you can then have a look at the provided example applications.
语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： 基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总
【1】 Temporal Analysis of Worldwide War 标题：世界大战的时序分析
【1】 CoCo-BERT: Improving Video-Language Pre-training with Contrastive Cross-modal Matching and Denoising 标题：Coco-BERT：用对比跨模态匹配和去噪改进视频语言预训练 链接：https://arxiv.org/abs/2112.07515
【1】 European option pricing under generalized fractional Brownian motion 标题：广义分数布朗运动下的欧式期权定价 链接：https://arxiv.org/abs/2108.12042
【1】 Video Swin Transformer 标题：视频双Transformer
Papers & Archives Graphics Conference Paper Link Archive (Ke-Sen Huang) Reproducible Research archive (image processing, vision, machine learning) (Xin Li) Mesh Libraries and Tools Surface_Mesh (D. Sieger, M. Botsch) GTS (2D dynamic/constrained Delaunay tr
Update！H5支持摘要折叠，体验更佳！点击阅读原文访问arxivdaily.com，涵盖CS|物理|数学|经济|统计|金融|生物|电气领域，更有搜索、收藏等功能！ cs.CL 方向，今日共计28篇
【1】 Choice functions based multi-objective Bayesian optimisation 标题：基于选择函数的多目标贝叶斯优化 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08217
【1】 Assessment of Treatment Effect Estimators for Heavy-Tailed Data 标题：重尾数据处理效果估计器的评价 链接：https://arxiv.org/abs/2112.07602
【1】 Mid-flight Forecasting for CPA Lines in Online Advertising 标题：网络广告中CPA线路的中途预测
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【1】 Boundary Graph Neural Networks for 3D Simulations 标题：用于三维仿真的边界图神经网络
【1】 EgoBody: Human Body Shape, Motion and Social Interactions from Head-Mounted Devices 标题：EgoBody：来自头盔设备的人体形状、运动和社会互动 链接：https://arxiv.org/abs/2112.07642
【1】 Group-Aware Graph Neural Network for Nationwide City Air Quality Forecasting 标题：群体感知图神经网络在全国城市空气质量预报中的应用 链接：https://arxiv.org/abs/2108.12238
【1】 Rating and aspect-based opinion graph embeddings for explainable recommendations 标题：用于可解释推荐的评级和基于方面的意见图嵌入
【1】 Nested Variational Inference 标题：嵌套变分推理
【1】 Hierarchical Neural Dynamic Policies 标题：分层神经动态策略
【1】 Robust Graph Neural Networks via Probabilistic Lipschitz Constraints 标题：基于概率Lipschitz约束的鲁棒图神经网络 链接：https://arxiv.org/abs/2112.07575
【1】 Controversy Detection: a Text and Graph Neural Network Based Approach 标题：争议检测：一种基于文本和图形神经网络的方法 链接：https://arxiv.org/abs/2112.11445
【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
一个时间轴的组成 使用一个块级元素包裹内容，并未块级元素设置边框 定义圆形或者菱形等元素标签，子元素设置偏移或者定位元素将图标定位到边框上 使其中的内容不溢出，自动换行，内容自动撑高 英文自动换行：word-wrap:break-word;word-break:break-all 时间轴样式部分 使用时需要注意可能继承的样式会给li:after等伪类元素设置样式而造成效果异常 css中定义了一个圆形的图标class="yuan"，一个菱形的图标class="diamond" <style>
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