數(shù)據(jù)中心最新文章 助力AI產(chǎn)業(yè)落地，云知聲展示全棧AI硬核技術(shù) 繼北京站之后，4 月 18 日，云知聲開放日（Open Day）第 2 場來到深圳。本次云知聲開放日聚焦 AI 技術(shù)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)，云知聲董事長/CTO 梁家恩博士與多位云知聲技術(shù)專家向深圳的合作伙伴、行業(yè)人士全面的秀出了全棧 AI 硬核技術(shù)，并與騰訊杰出科學(xué)家/騰訊 AI Lab 副主任俞棟、攜住科技聯(lián)合創(chuàng)始人葉明、同行者科技聯(lián)合創(chuàng)始人葉維、金鷹卡通衛(wèi)視產(chǎn)品總監(jiān)戴文博、三諾聲智聯(lián)副總經(jīng)理喬嶠等多位嘉賓，剖析了 AI 技術(shù)在酒店、車載、教育等領(lǐng)域的應(yīng)用及落地。 發(fā)表于：4/21/2019 國產(chǎn)OS元心推5G設(shè)備OS，高安全級可捕獲越權(quán)行為 今日，智能移動OS商元心科技向外界推出全新微內(nèi)核操作系統(tǒng)SyberV、電子公文系統(tǒng)，以及基于云網(wǎng)端一體化安全框架的行業(yè)整體解決方案。 發(fā)表于：4/21/2019 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更小、速度更快，這是谷歌提出的MorphNet 一直以來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、文本識別等實(shí)際問題中發(fā)揮重要的作用。但是，考慮到計(jì)算資源和時(shí)間，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)往往成本很高。 發(fā)表于：4/21/2019 速度提高100萬倍，哈佛醫(yī)學(xué)院大神提出可預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新型深度模型 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測是生命科學(xué)領(lǐng)域的一大難題。近日，來自哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員提出了一種基于氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法，準(zhǔn)確率可媲美當(dāng)前最佳方案，但預(yù)測速度提升了100萬倍。 發(fā)表于：4/21/2019 NAACL 2019 | 怎樣生成語言才能更自然，斯坦福提出超越Perplexity的評估新方法 語言生成不夠「生動」？Percy Liang 等來自斯坦福大學(xué)的研究者提出了自然語言評估新標(biāo)準(zhǔn)。 發(fā)表于：4/21/2019 機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決「看病難」？Jeff Dean等詳述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用 在這篇文章中，Jeff Dean 等人工智能大牛描繪了一幅機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用藍(lán)圖。 發(fā)表于：4/21/2019 CVPR 2019 | 百度無人車實(shí)現(xiàn)全球首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的激光點(diǎn)云自定位技術(shù) 數(shù)名來自百度智能駕駛事業(yè)群組（Baidu IDG）的研究員和工程師們實(shí)現(xiàn)了全球首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的激光點(diǎn)云自定位技術(shù)，不同于傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)的復(fù)雜算法，該系統(tǒng)首度基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了高精度厘米級的自定位效果，取得了重要的技術(shù)突破。 發(fā)表于：4/21/2019 維基百科你已經(jīng)是個(gè)大百科了，該自己學(xué)會用ML識別原文出處了 維基百科可能是我們認(rèn)為比較客觀真實(shí)的材料了，但它包羅萬象卻又會引起一些小問題，例如很多句子或說法提供不了引用出處。 發(fā)表于：4/21/2019 CVPR 2019 | PointConv：在點(diǎn)云上高效實(shí)現(xiàn)卷積操作 3D 點(diǎn)云是一種不規(guī)則且無序的數(shù)據(jù)類型，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)。來自俄勒岡州立大學(xué)機(jī)器人技術(shù)與智能系統(tǒng)（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的對非均勻采樣的 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，該方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了優(yōu)秀的性能。 發(fā)表于：4/21/2019 刷臉背后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理原來是這樣的 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在日常生活中有著非常普遍的應(yīng)用：發(fā)朋友圈之前自動修圖、網(wǎng)上購物時(shí)刷臉支付……在這一系列成功的應(yīng)用背后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功不可沒。本文將介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的數(shù)學(xué)原理。 發(fā)表于：4/21/2019 CVPR 2019 | CSP行人檢測：無錨點(diǎn)框的檢測新思路 本文被收錄于 CVPR 2019，通訊作者單位為阿聯(lián)酋起源人工智能研究院（IIAI）。受啟發(fā)于傳統(tǒng)的特征點(diǎn)檢測任務(wù)和最近的全卷積式關(guān)鍵點(diǎn)檢測和配對的工作，本文作者提出了一種無需密集滑窗或鋪設(shè)錨點(diǎn)框、全卷積式預(yù)測目標(biāo)中心點(diǎn)和尺度大小的行人檢測方法，為目標(biāo)檢測提供了一個(gè)新的視角。 發(fā)表于：4/16/2019 微軟亞研：對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中空間注意力機(jī)制的經(jīng)驗(yàn)性研究 空間注意力（Spatial Attention）機(jī)制最近在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中取得了很大的成功和廣泛的應(yīng)用，但是對空間注意力機(jī)制本身的理解和分析匱乏。 發(fā)表于：4/16/2019 賈揚(yáng)清：我對人工智能方向的一點(diǎn)淺見 作為 AI 大神，賈揚(yáng)清讓人印象深刻的可能是他寫的AI框架Caffe ，那已經(jīng)是六年前的事了。經(jīng)過多年的沉淀，成為「阿里新人」的他，對人工智能又有何看法？ 發(fā)表于：4/16/2019 除了Kaggle，這里還有一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺 除了大名鼎鼎的 kaggle，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以參加的數(shù)據(jù)競賽平臺其實(shí)還蠻多的。有些比賽平臺不僅提供比賽，還讓你有機(jī)會自己創(chuàng)辦比賽。有些比賽由公司贊助，有些由政府機(jī)構(gòu)贊助。參加這些比賽不僅能讓你的能力獲得認(rèn)可，還可以獲得一些不菲的獎金呢~ 發(fā)表于：4/16/2019 線性模型已退場，XGBoost時(shí)代早已來 什么是 XGBoost？如何直觀理解 XGBoost？它為什么這么優(yōu)秀？ 發(fā)表于：4/16/2019 ?…80818283848586878889…?
