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手把手 | 事理图谱，下一代知识图谱
当前人工智能时代下，机器与人类之间的博弈一直在进行着。如图1所示，从1926年达特茅斯会议的召开标志人工智能诞生到深度学习模型在若干人工智能领域大规模应用的如今，人工智能已经走过近60年的时间。人工智能的发展先后经历了两次黄金期以及两次低谷。1957年第一款神经网络的发明点燃了第一次人工智能的高潮。
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只会Python可造不出iPhone
Python正成为计算机领域的红人，它的走红不仅仅因为它的简易语言设计和各种方便的调用包，还与各种培训课程中的营销般的吹捧不无关系。
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定义“超级创始人”：195家十亿美元初创公司，65个数据维度，100张不应错过的图表
笔者研究了195家数十亿美元初创公司，搜集了65个维度的数据，对创业公司成功原因总结出的一些数据结论，这里有100张你不应错过的图表。
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手把手 | 基于TextRank算法的文本摘要（附Python代码）
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
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业界 | 真实与炒作，发展与失望并存的一年：大咖共同回首2018展望2019
2018即将收尾，2019即将开启，我们将带大家纵览专家们对AI的分析和预测。我们向专家们提了个问题：你认为2018年数据科学与分析的主要进展是什么？2019年会怎样发展？
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学界 | 读计算机博士的未来出路在哪里？
在追求学位的道路上，博士学位或许是一个至高点。但这条路颇不好走，财务、精力、年龄，以及身边人的诱惑。很多人质疑读了博士有什么用处？甚至一些已经入了圈的人儿也在怀疑，这条路走的对不对？
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大咖 | 姚期智：崛起中的量子计算
在“二十一世纪的计算”大会上，图灵奖得主、清华大学交叉信息研究院教授兼院长姚期智做了题为“崛起中的量子计算”的主旨演讲。他从量子计算的历史和概念入手，为我们解释了量子计算机强大的原因以及目前的研究进展。未来，“量子计算+AI”将是新的时代主题，二者的结合也将绽放出新的火花。
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业界 | 跨职能合作，优秀的数据产品如何三步炼成
结合了数据与机器学习的产品可成为解决用户需求的利器。它们能够创造一条可以帮你避免激烈竞争的“数据护城河”。当前已经有了一些非常经典的案例，例如谷歌搜索引擎以及亚马逊产品推荐系统，两者利用数据与机器学习做出的改进都吸引了更多用户使用它们的产品。
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肖飒：区块链应用创业的法律边界及案例分析 | 清华x-lab公开课
清华x-lab公开课第二期第二讲邀请到了中国银行法学研究会理事肖飒，他为清华师生带来了题为《区块链应用创业的法律边界及案例分析》的演讲。
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业界 | 数据科学家“恐怖故事”
文字语音转换圈内流传这么一则真假未知的故事：一个研究者花了数月（甚至数年）调整他/她的语音生成模型，使其语音样本听起来效果非常好。最后他们发现，他们从头到尾都误用同一语音文件进行训练，最终模型只是完全符合该语音文件特征所以才拥有如此流畅的语音样本输出。这个故事到现在都让人不寒而栗。
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手把手 | 神经网络的菜鸟入门秘籍
在过去几年中，如果你打开过浏览器，那么你肯定看到过几百回“神经网络”这个词。在这篇短文中，我将为你初步介绍这一领域和神经网络本身的背景信息。接下来的5分钟可能不会让你迅速成为这个领域的世界级专家，但让你经历一个意义非凡的入门阶段却是很简单的。另外，你还将学习到一些流行术语（尤其是按文后的清单做进一步阅读），这可以成为你茶余饭后的谈资。
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业界 | GAN生成的假脸太逼真了！别怕，十招教你识别AI生成的假图像
你能看出上面两张图片，哪张是真的，哪张是假的么？文摘菌是分不出来，太像了！这种以假乱真的图片生成技术来源于一种左右互博术—生成对抗网络（GAN）。
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用一条数学公式破解人类记忆 | MIT媒体实验室Nature新作
MIT媒体实验室一直是一家将社会人文学科与自然科学巧妙融合的代表机构。每年，这些脑洞大开的科学家们都会发布一些非常震撼的研究。
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学界 | 2018年下半年，别错过这些深度学习项目！
深度学习现在是一个非常火爆的领域，很难对其快速的发展一一记录。今年早些时候，作为尝试记录深度学习领域进展的第一步，本文作者Ross Taylor创建了网站Papers With Code。该网站是一个将深度学习研究论文与其实现代码相连接的社区。
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业界 | 如果数据分布是非正态的怎么办？用切比雪夫不等式呀！
如果我们无法假设我们的大部分数据(商业、社会、经济或科学根源) 至少近似“正态”(即它们是由一个高斯过程或多个这样的过程的总和产生的)，那么我们就完蛋了！
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吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
人工智能毫无疑问重塑了工程师和研究者们，但是，掌管公司发展前景的CEO们更关心什么呢？今年8月份，吴恩达在自己的推特上发布了一个问题，称自己因为Landing.ai的项目到访很多国家，和非常多的CEO交流过他们的AI策略，想基于此发布一个报告，因此也向大家征集最想了解的问题。
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学界 | 量化评估、算法拓展：强化学习研究的10大原则
今年9月份举办的深度学习Indaba2018峰会的干货确实不少，昨天文摘菌给大家整理了27位大咖关于自然语言处理的精彩问答。今天文摘菌再给大家整理一份关于强化学习的10个原则，不仅在强化学习中有用，在机器学习研究中也能够提供一些参考。
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斯坦福AI 指数年度报告：清华课程扩张全球最快，DL职位空缺激增35倍
2017年，以斯坦福大学为首、包括吴恩达、李开复等一众大咖专家团队齐力打造的人工智能指数（AI Index）重磅年度报告首次发布。从学术、业界发展、政府策略等方面对全年的人工智能全球发展进行了回顾，堪称全年人工智能最强报告。
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四个问题，Yoshua等27位前沿研究者，这是一份NLP领域的请回答2018
今年9月份，深度学习Indaba2018峰会在南非斯泰伦博斯举办，包括谷歌大脑Jeff Dean在内的一众研究者都到场进行了分享。一位来自Insight数据分析研究中心的博士生Sebastian Ruder在准备自己的分享期间，就四个问题咨询了包括Yoshua Bengio在内的20+位这个领域的前沿研究者。
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业界 | 清华发布《人工智能芯片技术白皮书（2018）》
12月11日，在第三届未来芯片论坛上，清华大学联合北京未来芯片技术高精尖创新中心发布《人工智能芯片技术白皮书（2018）》
