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解決方案

CVPR 2019 | 百度無人車實現(xiàn)全球首個基于深度學(xué)習(xí)的激光點云自定位技術(shù)[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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現(xiàn)了全球首個基于深度學(xué)習(xí)的激光點云自定位技術(shù)，不同于傳統(tǒng)的人工設(shè)計的復(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 3:45:11 PM

曠視聯(lián)合智源發(fā)布全球最大物體檢測數(shù)據(jù)集Objects365，舉辦CVPR DIW2019挑戰(zhàn)賽[模擬設(shè)計][其他]

4 月 16 日，北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI，2018 年 11 月 14 日成立）在北京會議中心召開了「智源學(xué)者計劃暨聯(lián)合實驗室發(fā)布會」。

發(fā)表于：4/21/2019 3:38:35 PM

維基百科你已經(jīng)是個大百科了，該自己學(xué)會用ML識別原文出處了[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

維基百科可能是我們認(rèn)為比較客觀真實的材料了，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 3:31:53 PM

CVPR 2019 | PointConv：在點云上高效實現(xiàn)卷積操作[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

3D 點云是一種不規(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)難以處理點云數(shù)據(jù)。來自俄勒岡州立大學(xué)機器人技術(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 點云數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，該方法在多個數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了優(yōu)秀的性能。

發(fā)表于：4/21/2019 3:19:24 PM

學(xué)術(shù)評估看重期刊影響因子？這依然是高校弊病[其他][其他]

針對北美研究機構(gòu)的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40% 的研究密集型大學(xué)在其考評文件中提到了有爭議的指標(biāo)——影響因子。

發(fā)表于：4/16/2019 4:17:54 PM

CVPR 2019 | CSP行人檢測：無錨點框的檢測新思路[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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)的特征點檢測任務(wù)和最近的全卷積式關(guān)鍵點檢測和配對的工作，本文作者提出了一種無需密集滑窗或鋪設(shè)錨點框、全卷積式預(yù)測目標(biāo)中心點和尺度大小的行人檢測方法，為目標(biāo)檢測提供了一個新的視角。

發(fā)表于：4/16/2019 4:07:59 PM

微軟亞研：對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中空間注意力機制的經(jīng)驗性研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

空間注意力（Spatial Attention）機制最近在深度神經(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制本身的理解和分析匱乏。

發(fā)表于：4/16/2019 4:03:49 PM

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[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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)競賽平臺其實還蠻多的。有些比賽平臺不僅提供比賽，還讓你有機會自己創(chuàng)辦比賽。有些比賽由公司贊助，有些由政府機構(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 3:44:01 PM

線性模型已退場，XGBoost時代早已來[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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 3:40:19 PM

最強學(xué)習(xí)資料：國內(nèi)多所重點大學(xué)課程攻略[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

或許每個經(jīng)歷過大學(xué)生涯的人都會有這樣的感受：曾經(jīng)努力收集各種課程資料，但在修完一門課程之后卻會發(fā)現(xiàn)遺漏了很多重點內(nèi)容。每一代前輩總結(jié)出的經(jīng)驗也常常因為無處傳承而逐漸遺漏消失。

發(fā)表于：4/16/2019 3:28:46 PM