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历史需要重写？AlexNet之前，早有算法完成计算机视觉四大挑战
2019-11-18 10:53:03机器之心报道机器之心编辑部2012 年，深度学习三巨头之一、图灵奖得主 Geoffrey Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 提出了 AlexNet，并在当年度的 ILSVRC（ImageNet 大规模视觉挑战赛）以显著的优势获得当届冠军，成绩远超第二名。这一成绩引起了学界和业界的极大关注，计算机视觉也开始逐渐进入深度学习主导的时代。但这样一
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特朗普政府拨款 1.2 亿美元，启动「国家人工智能研究院」项目
2019-11-18 12:04:15继今年 2 月份特朗普启动的美国人工智能技术发展的国家级战略「美国 AI 计划」后，不少人暗指这是一个空壳计划。前不久，美国又宣布一项新的 AI 计划——「国家人工智能研究院」项目，由美国国家科学基金会联合美国农业部、国土安全部以及交通部共同牵头推动。比起上次的有名无实，美国似乎对此次人工智能战略的决心更强烈。撰文 | 力琴、晏清10 月 8 日，美国国家科学
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每日转发请求近 1 万亿、峰值 QPS 超 1000 万，百度转发引擎 BFE 开源了！
BFE（Baidu Front End，百度统一前端）是百度的统一七层流量转发平台，目前已接入百度大部分流量，每日转发请求接近 1 万亿，峰值 QPS 超过 1000 万。为了促进负载均衡技术的交流和发展，百度决定开源 BFE 转发引擎。据了解，作为综合的流量转发平台，BFE 平台主要集成了以下 4 大功能：• 流量接入和转发：支持 HTTP、HTTPS、HTTP/2、QUIC 等多种协议，并支持
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三步法完成AI产品需求分析
笔者通过分析ToB图像类AI产品的需求，阐释了自己的工作经验所得。笔者希望能和大家一起探讨如何完成ToB图像类AI产品的需求分析，文中内容仅表示笔者在实际工作中的产品需求分析习惯，欢迎大家交流。产品的需求分析算是产品经理的必修课，只有理解透需求，才能避免后期产品设计的出错，对于ToB的AI图像类产品，笔者一般遵循以下的分析套路。一、业务需求分析如果不看市场分析，那么业务需求分析应该是产品经理进入产
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人工智能还是人工智障？
人工智能并非 万 能 钥 匙，并非所有事情都能用人工智能解决。但同样，人工智能也并非是虚无缥缈的新技术，它的身影已出现在生活中的方方面面。谈到人工智能，相信各位读者都不会陌生，字面意思也很容易理解。有些人眼里，人工智能已经是一种很成熟的计算机技术，可以帮我们做很大的事情，大到预测局部地区明天的天气如何、分析金融市场的股票交易波动；也可以帮我们做很小的事情，小到拍照时的贴纸自动追随人脸，推
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电网行业，如何应用自然语言理解技术？
本文分享了智能电网的发展现状与未来趋势，并且具体讲解了自然语言理解技术在电网行业中的应用。电力网（电网）是高效快捷的能源输送通道和优化配置平台，是能源电力可持续发展的关键环节。在现代能源供应体系中，电网发挥着重要的枢纽作用，关系国家能源安全。2010年以来，国家电网的规模增长近一倍，保障了经济社会发展对能源电力的需求。随着人工智能技术的快速发展，机器智能的优势正逐渐深入各行各业。本文将聚焦中国市场
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华为发20亿元奖金，抗击美国断供，奖励员工奋斗，网友：应得的
华为在双11这天又上了热搜，不过并不是因为让用户“剁手”，而是因为给员工发钱。昨晚有华为员工在网上透露，华为内部宣布将发放两项奖金：一个是阳光普照奖，每人再发一个月工资。另一个面向参与国产组件切换的9万人，这些参与应对美国遏制打击遏制的员工将共分20亿元奖金。而且这些奖金计入华为空载，意思是这部分奖金是额外发放用来奖励员工，而不是提前发的年终奖。应对美国断供立功，华为20亿奖励员工其中第二项20亿
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天猫双11背后的技术力量：一场全球最大规模的AI总动员
019-11-12 18:48:20天猫双11既是一场人类的狂欢，也是一场机器的狂欢！11月12日零点，天猫双11交易额定格在2684亿元，再次创造了全球单日在线交易的新纪录。但这不是数字的盛会，而是技术创新的盛会。在不断翻新的交易数字背后，隐藏着双十一真正的力量，就是技术创新的力量。为了完成这项超级工程，阿里巴巴进行了全球最大规模的AI总动员。每一笔订单的产生，从搜索、推荐、咨询，到下单、支付，
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十亿节点大规模图计算降至「分钟」级，腾讯开源图计算框架柏拉图
11 月 14 日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架 Plato，据介绍，Plato 可满足十亿级节点的超大规模图计算需求，将算法计算时间从「天」级缩短到「分钟」级，性能全面领先于其它主流分布式图计算框架，并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈。Plato 开源地址：https://github.com/tencent/plato伴随着人工智能领域技术的发展，「图计算」的应用场景也越来越广泛
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「AutoML」如何使用强化学习进行模型剪枝？
2019-11-13 11:43:44大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。作者&编辑 | 言有三我们往期的文章中介绍了各种各样的模型压缩技巧，那么是否也可以使用AutoML技术来用于模型压缩，比如剪枝呢。1 AMCAutoML for Model Compression(AMC)是一个利用强化学习自动
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谷歌“夜莺计划”曝光，涉及数百万美国人健康隐私数据
据《华尔街日报》周一报道，谷歌正在通过与美国第二大医疗保健系统Ascension的合作， 使用其搜索和人工智能技术来分析Ascension里有关数百万美国人的详细健康数据。总部设在密苏里州的Ascension卫生中心成立于1999年，是世界上最大的天主教卫生系统之一，在全国各地有150家医院，在20个州和华盛顿特区设有护理中心。熟悉该项目的消息人士表示，患者并不知道谷歌可以访问他们的数据。目前，至
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斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展
2019-11-13 13:25:49作者：学术君昨日，除了刷屏的“双十一”与AAAI开（放）奖（榜），斯坦福大牛Jure Leskovec正好到访清华，学术君的朋友圈是一片喜气洋洋呐……Jure Leskovec有多火，来张现场图瞅瞅……Jure Leskovec有多厉害？Jure Leskovec图网络领域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 n
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「杂谈」从瞧不上苏州，几乎高攀不起苏州到高看苏州，我用了8年
从瞧不上苏州，几乎高攀不起苏州到高看苏州，我用了8年笔者认识苏州已经8年多了。从2011年年初到现在，笔者对苏州的认知分成几个阶段。从初识苏州园区，到与吴中区结缘，再到高新区，最后到吴江。八年时间，我对苏州的看法发生了颠覆性的改变，从瞧不上苏州到几乎高攀不起苏州，到现在高看苏州。苏州的发展速度，真是太快，让人唏嘘不已。第一阶段（2011-2012）：深入苏州最核心 --- 现代化感最强的园区还记得
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人脸识别最全知识图谱，中国学者数量全球第三—清华大学出品
2018-10-28 19:57:13编 | 智东西内参自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的
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一文读懂人脸识别技术
2019-08-27 17:06:26本文内容涵盖人脸识别发展历程、市场研究、核心技术、商业应用以及产业落地、个人看法等干货研究。注意，本文干货满满，约有2万7千字，强烈建议大家先收藏后学习！01 发展史1. 人脸识别的理解人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部
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一文读懂年度智能趋势：重估AI价值、梳理落地边界、看清产业格局
2019-11-12 11:44:42编辑部 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAIHello，量子位的读者们，很开心我们又即将共同成长了一年。众所周知，“一文读懂”是这个AI小阵地里的保留节目之一。从各种艰深前沿的新技术，到跨越语言的产品发布会，再到各种AI学术顶会，“一文读懂”是这里约定俗成的小秘密，也是这里志同道合者越来越多的重要原因。但就在2019年，我们遇到了“麻
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某计算机视觉公众号干货文章集锦
某计算机视觉公众号干货文章集锦 https://mp.weixin.qq.com/s/YYw-Ej8PUJqInWS4fJHOzA 天下事有难易乎?为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎?学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。——《为学》[清]彭端淑 目标检测 聊聊目标检测中Anchor的"前世今生"（下）
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深度学习AI美颜系列——人像静态/动态贴纸特效算法实现 | CSDN博文精选
作者 | Trent1985来源 | CSDN博客人像静态/动态贴纸特效几乎已经是所有图像视频处理类/直播类app的必需品了，这个功能看起来复杂，实际上很简单，本文将给大家做个详细的讲解。我们先来看一下FaceU的两张效果图：这两张效果图中， 我们可以看到一些可爱的圣诞帽贴纸和小鹿形象贴纸，在人脸区域，自动贴上不同的贴纸，便会生成很多有趣的特效，这也是大家爱不释手的原因。我们从静态贴纸讲起，动态贴
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加拿大拒发签证，AI学者们纷纷为NeurIPS2019的黑人参会者们发声
今年的 NeurIPS 会议下个月就要开幕了。本来大家以为今年在加拿大举行，参会者们应该不会遇到（像在美国举办学术会议的时候一样）那么多签证方面的麻烦，但结果情况还是令人感到沮丧。几天前，谷歌 AI 研究员、NeurIPS 2019 上的 Black in AI Workshop （AI 领域的黑人研讨会）的
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计算机视觉发展瓶颈显现 国内企业如何破局？
人工智能发展至今已经在基础层、技术层和应用层等多方位实现来应用。在国内，BAT等巨头正在加紧布局，“海大宇”“四小龙”等企业也纷纷涉足；国外，海外科技巨头频频收购技术团队，致力于推出计算机视觉开源平台。业内人士表示，应用场景广阔的计算机视觉将会成为人工智能变现较快的领域，广受各大企业追捧。 计算机视觉发展态势良好 计算机视觉应用广泛，以人脸识别为例，目前已在支付识别、机场安检公共安全等领域实现
