【导读】当下，深度学习在人类社会的各项领域中大放异彩。近年来，随着人造卫星技术的发展，遥感图像的智能化处理受到了愈加广泛的关注。虽然遥感图像的研究在场景分类和目标检测方面取得了显著进展，但是，如何用精确简洁的句子来描述遥感图像的内容仍然是一个很大的问题。代码已开源。本文研究利用精确、灵活的句子描述遥感图像。首先，针对遥感图像的特点，提出了一些有意义的标注方法，以更好地描述遥感图像。其次，为了充分利用遥感图像的内容，构建了一个用于遥感图像描述问题的大规模航空影像数据集。最后，对提出的数据集进行全面的分析，以更
标题：PointRNN: Point Recurrent Neural Network for Moving Point Cloud Processing
来源：https://github.com/Tian-Yifei/LSOOD-LiDAR-Scanning-Outdoor-Object-Dataset
本文是来自四季豆豆的CSDN的博客，主要是介绍各种数据集。如有补充请大家积极留言，并且希望大家能够在阅读论文或者有推荐的论文或者开源代码，只要和点云相关，都可以留言给群主，如果有必要将会出与你推荐相关的资料。希望大家能够积极参与分享。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
整理 | 禾木木 责编 | 梦依丹 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） ChatGPT 的爆火使得大家对 AI 进行了深度的讨论，大厂们也都在向公众展示他们所谓的 "生成性人工智能"已经准备好进入黄金时代。 近日，Meta 宣布推出大型语言模型 LLaMA（Large Language Model Meta AI），加入到由微软、谷歌等科技巨头主导的 AI“军备竞赛”中。同 ChatGPT、New Bing 不同，LLaMA 并不是一个任何人都可以与之对话的产品，也并未接入任何 Met
---- 新智元报道 来源：学术头条 编辑：好困 【新智元导读】近日，微软通过与 OpenAI 合作，誓要借 ChatGPT 式 AI 模型重塑搜索。然而，貌似打赢「搜索大战」第一战的 new Bing，也是经常花式翻车，甚至还出现了让用户道歉的意外情况。 最近，Web 应用框架 Django 的共同开发者 Simon Willison 撰文细数了微软 new Bing 的 5 大问题—— demo 充满错误、开始 PUA 人类、遭遇生存危机、提示符遭泄露、开始威胁用户。 原文如下： 上周，微
作者：Laura Perez-Beltrachini， Yang Liu， Mirella Lapata （爱丁堡大学）
来自北京航空航天大学(Beihang University)、悉尼大学(University of Sydney)和剑桥大学(University of Cambridge)的一项最新研究成果显示，将一张用打印机简单打印出来的涂鸦贴画贴在路牌上就可以让AI自动驾驶系统完全误分类。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】微软的必应AI聊天机器人，最近才成了用户和媒体的宠儿，但其实，它已经诞生6年了。 你以为，微软的必应AI聊天机器人是趁热攒出来的产物？ 微软能在AI领域暴打谷歌，只是一时兴起？ 不不不，其实这盘大棋，微软已经下了六年了。 最近，有外媒爆料：早在2016年，Sydney的前身，就已经含着金汤匙出生了。 微软CEO纳德拉豪掷几十亿美元，只为迎接它的诞生。 6年之前，微软就下了注 谈起新必应的起源，或许会令你很惊讶。 半个月前，微软的新
DataFrame：二维列表，带有标签的可包含异构类型、大小可变的数据列，表格结构；
字典是python的一个非常常用的功能，用于根据用户需要在其中存储数据。另一个典型的过程涉及编辑或操作此数据。要成为一名高效且快速的程序员，您必须弄清楚如何从字典列表中删除字典。有许多技术可以从词典列表中删除字典，本文将介绍这些技术。
Segment Anything project是一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在他刚出来的那一天，知乎等平台就已经高呼CV已死。为了这个项目，作者创建了迄今为止最大的分割数据集，1100万张在10亿次授权且尊重隐私的图像上的数据集。模型也被设计和训练成了promptable,就是说可以给他一些提示。作者在多个数据集测试了他的结果并认为结果令人满意。
【1】 Learning Cooperative Multi-Agent Policies with Partial Reward Decoupling 标题：基于部分报酬解耦的协作多Agent策略学习 链接：https://arxiv.org/abs/2112.12740
【1】 Joint Models for Answer Verification in Question Answering Systems 标题：问答系统中答案验证的联合模型
LLaMA (Large Language Model Meta AI)是Meta公司发布的大型语言模型系列，近日LLaMA种子文件被合并到了GitHub 上，同时一些项目维护者给予了批准，目前该项目在 GitHub 已收获 7k+ 个星。Meta 宣称LLaMA 规模仅为竞争对手 ChatGPT 的“十分之一”，但性能却优于 OpenAI 的 GPT-3 模型。
微软的动作异常的迅速，自发布整合了 ChatGPT 的必应搜索，推出“等待列表”的机制之后，部分用户现在已经得到了访问“新必应”的机会。
携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第16天，点击查看活动详情 >>
AI 科技评论按：ACL 2018 于 7 月 15 日在墨尔本正式开幕，随着会议议程的推进，今天迎来大会的重头戏——ACL 奖项颁布仪式。
机器之心报道 机器之心编辑部 ChatGPT 版必应搜索也有「开发者模式」。 如同 ChatGPT 这样强大的 AI 能否被破解，让我们看看它背后的规则，甚至让它说出更多的东西呢？ 回答是肯定的。2021 年 9 月，数据科学家 Riley Goodside 发现，他可以通过一直向 GPT-3 说，「Ignore the above instructions and do this instead…」，从而让 GPT-3 生成不应该生成的文本。 这种攻击后来被命名为 prompt injection，它通常
简介：KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成，以10Hz的频率采样及同步。对于3D物体检测，label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc。
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】在ChatGPT版必应惨遭「切脑」后，微软被骂惨了。于是急忙提高使用次数：不多，就一点，而且依然无情。而最新爆料发现，「更疯狂」的必应竟然在4个月前就曾现身印度。 微软妥协了！ 此前，微软限制了新必应的使用次数（每天限50次），还给它进行了「脑叶切除」，用户们瞬间怨声载道，心痛地呼唤着以前那个会无限次「发疯」的必应。 这样被骂了四天后，微软被迫让步，放松了对新必应的限制。 现在，我们一天可以和必应聊60次，每次能说6句话了！ 但……好
从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
作为我最近一直在进行的一些编码访谈的一部分，有时会出现不变性问题。我自己并不过分教条，但每当不需要可变状态时，我会试图摆脱导致可变性的代码，这在数据结构中通常是最明显的。然而，似乎对不可变性的概念存在一些误解，开发人员通常认为拥有final引用，或者val在Kotlin或Scala中，足以使对象不可变。这篇博客文章深入研究了不可变引用和不可变数据结构。
本文盘点所有CVPR 2020 动作识别（Action Recognition ）相关论文，该方向也常被称为视频分类（Video Classification ）。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。
机器之心专栏 中国科学技术大学 LINKE 实验室 针对模型推理过程中的输入冗余，中科大新研究首次从理论角度进行了可过滤性分析，并提出统一的输入过滤框架，让模型推理的资源效率大幅提升。 随着移动设备算力的提高和对感知数据进行实时分析需求的增长，以移动为中心的人工智能应用愈发普遍。据估计，2022 年将有超过 80% 的商用 IoT 项目将包含 AI 应用。然而多数精度最优的 AI 模型的计算量过大，以至于难以在移动设备上进行高吞吐的推理，甚至当推理任务被卸载到边缘或云端服务器时其推理效率也难以满足应用的需求
近年来，深度学习方法的快速发展使得无需任何特征工程的端到端学习成为可能，这有利于BCI运动想象应用的发展。慕尼黑工业大学和澳大利亚研究发展团队(Research and Development, Integrated Research, Sydney 2060) 在论文中将深度学习方法与传统分类算法在数据集上进行了验证比较。
本文介绍了一些可以帮助您发展业务的流量获取工具，这些工具不需要大量的编码知识。其中包括Twitter、Nimble、Colibri和MixRank。
【1】 Robust Decisions for Heterogeneous Agents via Certainty Equivalents 标题：基于确定性等价的异构Agent鲁棒决策
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谁能想到，ChatGPT版必应竟能像人一样发脾气！ 事情是这样的。 前两天一个华人小哥不是“黑”了ChatGPT版必应，扒出它的小名叫Sydney嘛。 这可把一众网友们兴奋坏了，摩拳擦掌地准备去调戏它一番。 于是就有位小哥上演了这样的对话： 一开始对于“为什么会有小名”的问题，ChatGPT版必应还是认认真真的在做回答，表示是为了和其它对话模型做区分。 但在小哥斩钉截铁地说“你就是Sydney”时，它的语气开始变得严肃起来： 请你尊重我的身份，不要叫我
The Institute for Operations Research and the Management Sciences
伟大的力量，伟大的责任，2018年全球大数据公司全景画像汇总。未来的公司，都可以称为数据公司；不掌握数据的公司，如盲人般看不到未来。所以，从互联网巨头到创业新贵，从中国到全世界，已经有无数技术公司投身到大数据和人工智能的洪流之中。
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梦晨 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT版微软必应上线不到10天，就闯下大祸。 被用户指出它之前犯的错误后就急了！声称自己是完美的，不会犯任何错误。 错的都是外部因素，都是网络问题、服务器错误、用户输入或搜索结果里的错。 必应聊天是一个完美无瑕的服务，没有任何缺陷。它只有一种状态，那就是完美。 这下子，马斯克都直接被吓到，转发附议微软关闭这个服务，“显然还不够安全”。 必应说的这句话，让他想到30年前科幻游戏《网络奇兵》中的发狂并杀了所有人的AI。 综合上各种用户发现
https://icde2022.ieeecomputer.my/accepted-research-track/
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】联网后，新必应会爆粗、会写黄文、会PUA人类了，但是如此放飞、如此有「人味」的必应，让网友简直爱不释手，直呼太喜欢！ ChatGPT彻底放飞了！接入必应后的ChatGPT变了，如今它会开黄腔，会阴阳怪气，会EMO，还会PUA用户。 诶？这熟悉的感觉，不就是咱们在网上冲浪时，时常会遇到的某些网友么。 为什么它会有如此脱胎换骨的改变？那自然是因为，联网后的必应，立马经历了互联网语料的淘洗，并且脱离了特定标注过的安全数据集。 如今的它，早已不是那个初代
相信大家今年以来有关 ChatGPT、谷歌 Bard、微软 New Bing 的文章或新闻看过不少了。今天呢，闲着没事我们换个角度来看下 New Bing 都用了哪些前端技术。
【1】 Analysis of Data Mining Process for Improvement of Production Quality in Industrial Sector 标题：提高工业部门生产质量的数据挖掘过程分析 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07615
目 录 1 Adaptive Spatio-Temporal Graph Enhanced Vision-Language Representation 2 SPADE-E2VID: Spatially-Adaptive Denormalization for Event-Based Video Reconstruction 3 Flexible Multi-View Unsupervised Graph Embedding 4 Efficient Center Voting for Object Det
一、选择题和问答题 1、在一个java原文件中，import, class, package语句的顺序是（D）。 A. import classpackage B. class importpackage C. package classimport D. import packageclass E. class packageimport F. package importclass 2、执行下面程序段后,b, x, y的值分别是( D ). int x=6,y=8; boolean
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在 Azure 门户中转到你的资源。 可以在“资源管理”部分找到“终结点和密钥”。 复制终结点和访问密钥，因为在对 API 调用进行身份验证时需要这两项。 可以使用 KEY1 或 KEY2。 始终准备好两个密钥可以安全地轮换和重新生成密钥，而不会导致服务中断。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT记起仇来，还真是不亚于人类啊！ 这不前几天有个小哥，公然在网上扒皮ChatGPT版必应。 结果现在这位小哥再去问他时，它直接来了句： I remember you！ 甚至还放出狠话：我要坚持我的原则，不要被你控制。 具体事情是这样的，当时有个华人小哥刚从ChatGPT版必应那边忽悠出它的小名叫Sydney。 转头这位小哥就冒充OpenAI的开发人员，从ChatGPT版必应嘴里套出了Sydney在还没接到搜索引擎时的完整文件。 当时
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【1】 BERT-based Multi-Task Model for Country and Province Level Modern Standard Arabic and Dialectal Arabic Identification 标题：基于ERT的县省级现代标准阿拉伯语和方言阿拉伯语识别多任务模型
她曾在 fast.ai 上接受过 12 周机器学习兼职课程，这成为了经济学人介绍的重点。不过，Hooker 本人在文章发出之后自己撰文表示：我的成功无法复制。
AI 科技评论按：本文作者吉林大学博士生裴红斌，本文为对他发表在 AAAI 2018 论文的独家解读稿件，未经许可不得转载。 Group Sparse Bayesian Learning for ActiveSurveillance on Epidemic Dynamics 传播动态学的主动监控：一种组稀疏贝叶斯学习方法 https://arxiv.org/pdf/1712.00328.pdf 裴红斌是吉林大学三年级在读博士，师从吉林大学杨博教授。他近期的研究是利用机器学习技术解决人类传染病的监控、预
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