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编者按：从人类诞生的那一刻起，人们对宇宙奥秘的求索就从未停止。今天，天文学已经进入了一个具有多波段、多信使的海量观测数据的黄金时期，人工智能技术将对天文领域产生深远影响。近日，美国亚利桑那大学天体物理学博士、清华大学天文系蔡峥教授受邀来到微软亚洲研究院，与我们分享了天体物理研究与人工智能方法相结合的前沿探索。嘉宾介绍蔡峥，2015 年获得美国亚利桑那大学天体物理学博士学位，2015 年—2019

技术型公司往往对技术有着狂热的信念，认为技术能够“改变一切”，一如AI企业都声称要“赋能”传统行业；而垂直行业的企业对待新技术往往更务实。“今年我们用户大会的主题本来是’感知智能制造’，我把“智能”去掉了。我现在看到智能这两个字就想吐，因为说得太多了。” 在近日举行的2019贝加莱用户大会期间，贝加莱工业自动化大中华区总裁肖维荣对第一财经记者笑着说到。2017年7月，工业自动化领域龙头贝加莱正式成

人脸图像是整个图像处理领域里面研究时间最长，应用最广的方向，今天给大家介绍入门深度学习人脸检测必读的文章。作者&编辑 | 言有三1 Faceness-Net传统的人脸检测算法有一类是分别检测人脸各个组件，然后融合，深度学习早期也有文章做同样的研究，即Faceness-Net。作为最早期的尝试，感兴趣的同学可以简单阅读。文章引用量：40+推荐指数：✦✦✦✧✧[1] Yang S, Luo P

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型，LSTM+CRF和Dilated-CNN，本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。作者 | 小Dream哥编辑 | 言有三1 引入BERT笔者在之前的文章中介绍过B

 2019-09-29 11:43:40作者 | Just出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）毋庸置疑，在业界对人工智能（AI）应用落地备受期待的时期，数据这一重要支点却越来越成为一个“卡脖子”的难题。AI落地需要数据来优化模型效果，但大部分企业不会轻易把数据无条件提供给AI公司使用，因为数据某种程度上是它们赖以生存的底牌，这也导致少数巨头公司垄断大量数据，而小公司很难获

阿里巴巴首次披露AI调用规模：每天调用超1万亿次，服务全球10亿人！这意味着阿里巴巴每天要处理图像10亿张、视频120万小时、语音55万小时及自然语言5千亿句，毫无疑问已经成为中国最大的人工智能公司。有网友表示，我以为阿里巴巴的AI如下图：但万万没想到，真实的阿里AI是下图！数据显示，截至2019年9月，阿里巴巴已经在国际顶级学术会议上累计发表近450多篇论文，在自然语言处理、智能语音、视觉计算等

据工信部网站27日消息，工信部公开征求对《关于促进网络安全产业发展的指导意见（征求意见稿）》的意见。《征求意见稿》表示，支持构建基于商用密码、指纹识别、人脸识别等技术的网络身份认证体系。《征求意见稿》明确了以下主要任务：一、着力突破网络安全关键技术；二、积极创新网络安全服务模式；三、合力打造网络安全产业生态；四、大力推广网络安全技术应用；五、加快构建网络安全基础设施。— 完 —https://ww

2019-09-24 11:31:05【新智元导读】谁是科技界最鼓舞人心的领袖？最近技术招聘网站Hired对3600多名技术人员进行了调查，最终马斯克击败贝佐斯、纳德拉、扎克伯格等人成功当选，马云排名第五。SpaceX被评为全球私人公司中第二大最受欢迎的雇主，reddit位列第四。最近一项涉及3600多名科技行业从业者的调查显示，SpaceX和特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）是2

2019-09-25 06:30:009月25日消息，波士顿动力在YouTube再次放出两个视频，引起机器人行业热烈关注，视频中分别展示了Atlas机器人和Spot Mini四足机器人。视频中，Atlas展示了标准的“体操”动作，完成了前滚翻、前空翻、倒立翻滚和360度空中转体等一系列高难度动作。Spot Mini的商业化案例宣传片也展示了自主避障、载重运输和防水防尘的能力。Atlas大家已经不陌

今天讲述的内容是GAN中的模式崩溃问题，之前的文章有提到这个问题，在接下来的两三期内，将和大家一起讨论有关模式崩溃的解决方法。本期将会首先介绍什么是模式崩溃，然后给出两种通过修改GAN目标函数的解决方法，而下一期将从网络结构和mini-batch判别器的角度出发讨论模式崩溃的解决方法。本期不会涉及什么数学知识，示意图将会最大限度的说明本质问题，如有问题欢迎底部留言。作者 | 小米粥编辑 | 言有三

领域自适应是迁移学习重点研究的课题之一。以往，基于域不变表征的领域自适应方法由于对域偏移（domain shift）不敏感、能为目标任务获取丰富信息受到了极大关注。然而，在 ICML 2019 上，来自卡内基梅隆大学的研究人员指出，当标签分布不同时，对源任务的过度训练确实会对目标域的泛化起到负作用，并且用严谨的数学证明和丰富的实验说明了：为了提升领域自适应算法的性能，我们不仅需要对齐源域和目标域的

9 月 21 日至 22 日，为期两天的 CCAI 2019 在秋意浓浓的中国青岛胶州隆重举行。会议在接近尾声之际，迎来了本次大会的压轴论坛：「如何认识我国当前人工智能发展态势」。本场论坛由王雪纯担任主持，嘉宾阵容包括张钹、李德毅两位院士以及腾讯 AI Lab 主任张正友和平安集团首席科学家肖京。这场跨越 30 后、40 后、60 后、70 后的对话，是 CCAI 2019 唯一的大会论坛，也是本

在 5 个月时间里（5月-9月），创新工场旗下人工智能企业创新奇智连续在世界顶级人脸检测竞赛 WIDER FACE、物体检测竞赛 PASCAL VOC、图像分割竞赛 Cityscapes 中取得三冠的佳绩，体现了创新奇智人工智能算法能力，尤其是在计算机视觉领域中算法的创新和设计能力。一、AInnoFace 人脸检测算法：权威数据集 WIDER FACE 最新排名第一人脸检测是人工智能算法最重要的商

印度的治安一直被人诟病，混乱的治安环境不仅令本地人担忧，也让国外游客充满了不安。美国驻新德里大使馆曾经向美国公民发出警告：不要单独前往印度旅行。在这背后，警力缺乏是重要原因：在印度，平均每724人才有一名警察。为解决警力匮乏问题、提升社会治安水平，据北京时间20日消息，印度正计划建立世界上最大的人脸识别系统之一，这个系统会把监控摄像头捕捉到的人脸识别数据集中起来，并与后台身份验证数据库相连。此举在

选自arXiv作者：Zhonghui You等机器之心编译参与：思源、一鸣利用LSTM基本思想门控机制进行剪枝？让模型自己决定哪些卷积核可以扔。还记得在理解 LSTM 的时候，我们会发现，它用一种门控机制记住重要的信息而遗忘不重要的信息。在此之后，很多机器学习方法都受到了门控机制的影响，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同样也是，它们将门控机制加入到 CNN 剪枝

与 AI 公司先有技术，然后拿着技术寻找场景不同，深演智能诞生于真实的大规模应用场景，从中不断积淀 AI 技术，瞄准传统产业智慧化的需求，打造决策 AI 平台。「啤酒和尿布」的故事已流传近 20 年，却依然被奉为大数据分析的经典案例，代表了大数据应用的雏形，挖掘数据之间的相关性来指导商业决策。这也凸显了企业构建数据管理平台的重要性，尤其是在经济「疲软」的当下，苦练内功，依托人工智能、大数据等技术进

毫无疑问，这会是量子计算领域里的一个里程碑。9 月 20 日，据《财富》、《金融时报》等多家外媒报道，谷歌已经利用一台 53 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务，即在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。这是迄今为止表明量子计算机超越传统架构计算机，并走向实用化最为强烈的迹象。虽然相关论文上传至 NASA 后不久即被删除，但还是有眼疾

2019-09-23 14:17:47机器之心报道参与：李泽南、张倩这或许是计算机领域的一个里程碑事件：谷歌宣称「量子霸权」已经实现，他们首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。在最近提交的一份论文中，研究人员提出了这一主张，它也是迄今为止表明量子计算机超越传统架构计算机，并走向实用

导语：你怎么看？近日，一个大型的新的 CT 脑数据集被发布，其目的是训练模型来检测颅内出血。由此，Luke Oakden-Rayner 写了一篇名为《AI competitions don’t produce useful models》的博文，这篇文章在社交媒体上引发了激烈讨论。文章作者 Luke Oakden-Rayner 认为，AI 比赛不会催生在实际中可用的好的模型，其意义到底在哪里？”L

全文共3074字，预计学习时长6分钟中国最大的电商平台阿里巴巴，不仅是电商界的巨头，在推荐系统研究领域也处于领军地位。其最新论文《阿里巴巴电商推荐系统的行为顺序Transformer模型》（https://arxiv.org/pdf/1905.06874.pdf）成为推动推荐系统发展的又一力作。在这项研究中，阿里巴巴使用当下流行的Transformer模型捕捉在线购物过程中用户行为的序列信号，以此