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解決方案

NAACL 2019 | 怎樣生成語(yǔ)言才能更自然，斯坦福提出超越Perplexity的評(píng)估新方法[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

語(yǔ)言生成不夠「生動(dòng)」？Percy Liang 等來(lái)自斯坦福大學(xué)的研究者提出了自然語(yǔ)言評(píng)估新標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：4/21/2019 4:08:12 PM

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[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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 4:02:56 PM

CVPR 2019 | 百度無(wú)人車(chē)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)[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)名來(lái)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(jí)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(cè)數(shù)據(jù)集Objects365，舉辦CVPR DIW2019挑戰(zhàn)賽[模擬設(shè)計(jì)][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(huì)議中心召開(kāi)了「智源學(xué)者計(jì)劃暨聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布會(huì)」。

發(fā)表于：4/21/2019 3:38:35 PM

維基百科你已經(jīng)是個(gè)大百科了，該自己學(xué)會(huì)用ML識(shí)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(guān)真實(shí)的材料了，但它包羅萬(wàn)象卻又會(huì)引起一些小問(wèn)題，例如很多句子或說(shuō)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(diǎn)云上高效實(shí)現(xiàn)卷積操作[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

3D 點(diǎn)云是一種不規(guī)則且無(wú)序的數(shù)據(jù)類(lèi)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(lái)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(duì)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 3:19:24 PM

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

針對(duì)北美研究機(jī)構(gòu)的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40% 的研究密集型大學(xué)在其考評(píng)文件中提到了有爭(zhēng)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(cè)：無(wú)錨點(diǎn)框的檢測(cè)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(diǎn)檢測(cè)任務(wù)和最近的全卷積式關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和配對(duì)的工作，本文作者提出了一種無(wú)需密集滑窗或鋪設(shè)錨點(diǎn)框、全卷積式預(yù)測(cè)目標(biāo)中心點(diǎn)和尺度大小的行人檢測(cè)方法，為目標(biāo)檢測(cè)提供了一個(gè)新的視角。

發(fā)表于：4/16/2019 4:07:59 PM

微軟亞研：對(duì)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[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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(duì)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 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(jìng)賽平臺(tái)[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(jìng)賽平臺(tái)其實(shí)還蠻多的。有些比賽平臺(tái)不僅提供比賽，還讓你有機(jī)會(huì)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(jiǎng)金呢~

發(fā)表于：4/16/2019 3:44:01 PM