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對話加拿大工程院于非院士:尋找 AI 領(lǐng)域的「香農(nóng)定理」
芯片與航天創(chuàng)業(yè)者姚頌:25歲創(chuàng)業(yè)成功背后,不為人知的「至暗時(shí)刻」
獨(dú)家 | 創(chuàng)新工場首席科學(xué)家周明:NLP 與金融「聯(lián)姻」,從經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的小模型開始
IEEE Fellow黃建偉:「網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、群體智能」跨界融合,智慧城市的新風(fēng)暴
對話清華黃民烈:借用自動駕駛分級定義AI對話系統(tǒng),元宇宙虛擬伴侶或位于L5
全部
人工智能開發(fā)者
人工智能學(xué)術(shù)
人工智能開發(fā)者
AutoML : 更有效地設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
自動化機(jī)器學(xué)習(xí),通常被稱為AutoML,是自動化構(gòu)建指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。AutoML通過智能架構(gòu)的操作,可以讓大家更方便、更快速的進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的研究。
AI研習(xí)社-譯站
09月14日 10:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
AutoML
人工智能開發(fā)者
告別RNN,迎接TCN
從TCNs在股票趨勢預(yù)測中的應(yīng)用可以看出,通過結(jié)合新聞事件和知識圖譜,TCNs明顯優(yōu)于規(guī)范的RNNs。
AI研習(xí)社-譯站
09月11日 13:06
深度學(xué)習(xí)
金融時(shí)間序列
人工智能開發(fā)者
KeyPose:從立體圖像估計(jì)透明物體3D姿態(tài)
不依賴于深度圖像來估計(jì)透明物體的3D姿態(tài)是有可能的。
AI研習(xí)社-譯站
09月10日 11:36
KeyPose
姿態(tài)檢測
人工智能開發(fā)者
機(jī)器人的興起:洞察2020全球機(jī)器人市場【Part 1】
?在第一部分,我們探討了數(shù)字技術(shù)的影響和 "先進(jìn) "機(jī)器人的出現(xiàn)。
AI研習(xí)社-譯站
09月10日 11:12
機(jī)器人
人工智能開發(fā)者
時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò):時(shí)間序列的下一場革命?
TCN架構(gòu)相對于傳統(tǒng)方法(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN))具有明顯優(yōu)勢。
AI研習(xí)社-譯站
09月09日 11:17
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
無人駕駛汽車的100年歷史
到2050年左右,大部分人類自主駕駛的汽車將會消失。一群更小、更智能、形狀和尺寸各異的自動駕駛汽車將取代它們。
AI研習(xí)社-譯站
09月08日 16:13
無人駕駛
人工智能開發(fā)者
數(shù)據(jù)科學(xué) | 十大最受歡迎的Python庫
我們列出了數(shù)據(jù)科學(xué)中使用的10個最流行的Python庫,獻(xiàn)給所有的數(shù)據(jù)愛好者和數(shù)據(jù)科學(xué)家。
AI研習(xí)社-譯站
09月08日 10:17
數(shù)據(jù)科學(xué)
Python庫
人工智能開發(fā)者
什么是邊緣計(jì)算(Edge AI)?
邊緣計(jì)算的發(fā)展意味著邊緣人工智能正變得越來越重要。各行各業(yè)莫不如是,特別是在降低處理延遲和保護(hù)數(shù)據(jù)隱私這方面。本文將探討邊緣AI的重要性及其常見用例。
AI研習(xí)社-譯站
09月07日 13:44
算法
邊緣AI
5G
人工智能開發(fā)者
MIDAS簡介:圖形異常檢測的最新模型
從網(wǎng)絡(luò)安全到金融欺詐,異常檢測有助于保護(hù)企業(yè)、個人和在線社區(qū)。為了幫助改進(jìn)異常檢測,研究人員開發(fā)了一種稱為 MIDAS 的新方法。
AI研習(xí)社-譯站
09月07日 12:59
異常檢測
機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的5種離群點(diǎn)/異常檢測方法
當(dāng)觀察值只是一組數(shù)字并且是一維時(shí),很容易識別它,但是當(dāng)你有數(shù)千個觀察值或多維值時(shí),你需要更聰明的方法來檢測這些值。這就是本文將要介紹的內(nèi)容。
AI研習(xí)社-譯站
09月04日 11:55
離群值
深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
請停止對分類變量進(jìn)行獨(dú)熱編碼!
從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度來看,獨(dú)熱編碼對于分類變量編碼并不是一個很好的選擇。
AI研習(xí)社-譯站
09月03日 14:56
獨(dú)熱編碼
機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
RetinaNet模型構(gòu)建面罩檢測器
RetinaNet是最好的單階段目標(biāo)檢測模型之一,它已被證明可以很好地處理密集和小規(guī)模的物體。
AI研習(xí)社-譯站
09月03日 12:34
目標(biāo)檢測
RetinaNet
人工智能開發(fā)者
PyTorch Lightning 0.9發(fā)布
最新的PyTorch Lightning發(fā)行版本包括了更好的數(shù)據(jù)解耦、更短的日志記錄語法和大量bug修復(fù)的最終API。
AI研習(xí)社-譯站
09月02日 12:03
pytorch
人工智能開發(fā)者
干貨!數(shù)據(jù)科學(xué) Top10 清單(工具、技術(shù)、應(yīng)用……)
這些清單將幫助你靈活地探索數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)道路,找到穿越數(shù)據(jù)科學(xué)迷宮的方法。
AI研習(xí)社-譯站
09月02日 11:36
數(shù)據(jù)科學(xué)
算法
榜單
人工智能開發(fā)者
通過視頻著色進(jìn)行自監(jiān)督跟蹤
我們將從基本的目標(biāo)跟蹤開始,然后討論什么是計(jì)算機(jī)視覺的自我監(jiān)督學(xué)習(xí)。
AI研習(xí)社-譯站
09月01日 17:50
目標(biāo)追蹤
計(jì)算機(jī)視覺
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