數(shù)據(jù)中心最新文章 CVPR 2019 | 百度無人車實現(xiàn)全球首個基于深度學習的激光點云自定位技術(shù) 數(shù)名來自百度智能駕駛事業(yè)群組（Baidu IDG）的研究員和工程師們實現(xiàn)了全球首個基于深度學習的激光點云自定位技術(shù)，不同于傳統(tǒng)的人工設計的復雜算法，該系統(tǒng)首度基于深度學習網(wǎng)絡實現(xiàn)了高精度厘米級的自定位效果，取得了重要的技術(shù)突破。 發(fā)表于：4/21/2019 維基百科你已經(jīng)是個大百科了，該自己學會用ML識別原文出處了 維基百科可能是我們認為比較客觀真實的材料了，但它包羅萬象卻又會引起一些小問題，例如很多句子或說法提供不了引用出處。 發(fā)表于：4/21/2019 CVPR 2019 | PointConv：在點云上高效實現(xiàn)卷積操作 3D 點云是一種不規(guī)則且無序的數(shù)據(jù)類型，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡難以處理點云數(shù)據(jù)。來自俄勒岡州立大學機器人技術(shù)與智能系統(tǒng)（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的對非均勻采樣的 3D 點云數(shù)據(jù)進行卷積操作，該方法在多個數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了優(yōu)秀的性能。 發(fā)表于：4/21/2019 刷臉背后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學原理原來是這樣的 計算機視覺技術(shù)在日常生活中有著非常普遍的應用：發(fā)朋友圈之前自動修圖、網(wǎng)上購物時刷臉支付……在這一系列成功的應用背后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡功不可沒。本文將介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡背后的數(shù)學原理。 發(fā)表于：4/21/2019 CVPR 2019 | CSP行人檢測：無錨點框的檢測新思路 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)的特征點檢測任務和最近的全卷積式關(guān)鍵點檢測和配對的工作，本文作者提出了一種無需密集滑窗或鋪設錨點框、全卷積式預測目標中心點和尺度大小的行人檢測方法，為目標檢測提供了一個新的視角。 發(fā)表于：4/16/2019 微軟亞研：對深度神經(jīng)網(wǎng)絡中空間注意力機制的經(jīng)驗性研究 空間注意力（Spatial Attention）機制最近在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中取得了很大的成功和廣泛的應用，但是對空間注意力機制本身的理解和分析匱乏。 發(fā)表于：4/16/2019 賈揚清：我對人工智能方向的一點淺見 作為 AI 大神，賈揚清讓人印象深刻的可能是他寫的AI框架Caffe ，那已經(jīng)是六年前的事了。經(jīng)過多年的沉淀，成為「阿里新人」的他，對人工智能又有何看法？ 發(fā)表于：4/16/2019 除了Kaggle，這里還有一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)科學競賽平臺 除了大名鼎鼎的 kaggle，數(shù)據(jù)科學家可以參加的數(shù)據(jù)競賽平臺其實還蠻多的。有些比賽平臺不僅提供比賽，還讓你有機會自己創(chuàng)辦比賽。有些比賽由公司贊助，有些由政府機構(gòu)贊助。參加這些比賽不僅能讓你的能力獲得認可，還可以獲得一些不菲的獎金呢~ 發(fā)表于：4/16/2019 線性模型已退場，XGBoost時代早已來 什么是 XGBoost？如何直觀理解 XGBoost？它為什么這么優(yōu)秀？ 發(fā)表于：4/16/2019 最強學習資料：國內(nèi)多所重點大學課程攻略 或許每個經(jīng)歷過大學生涯的人都會有這樣的感受：曾經(jīng)努力收集各種課程資料，但在修完一門課程之后卻會發(fā)現(xiàn)遺漏了很多重點內(nèi)容。每一代前輩總結(jié)出的經(jīng)驗也常常因為無處傳承而逐漸遺漏消失。 發(fā)表于：4/16/2019 百道Python面試題實現(xiàn)，搞定Python編程就靠它 想要備戰(zhàn) Python 面試，這兩個項目有千道 Python 問題與實現(xiàn)。 發(fā)表于：4/12/2019 自主研發(fā)大數(shù)據(jù)專用芯片！達博科技完成A輪融資，估值5億美元！ 4月7日消息，根據(jù)天眼查信息顯示，專注研發(fā)大數(shù)據(jù)專用芯片的科技公司達博科技（DataBox）已完成1億美元A輪融資，投后估值達5億美元。 發(fā)表于：4/12/2019 你的耳朵真的靈敏嗎？Goodfellow等人提出不可察覺的魯棒語音對抗樣本 圖像領(lǐng)域的對抗樣本對人類來說難以區(qū)分，但語音識別領(lǐng)域的對抗樣本卻往往是可以察覺的，而且聽起來非常明顯。在本文中，Ian Goodfellow 等人提出了用于自動語音識別體統(tǒng)的針對性對抗樣本，這些樣本不易被人類察覺，而且非常魯棒。 發(fā)表于：3/30/2019 谷歌最新驗證系統(tǒng)又雙叒被「破解」了，這次是強化學習 自推出以來，谷歌的 reCaptcha 驗證系統(tǒng)就被頻繁破解，因此谷歌不得不一次又一次地迭代升級。現(xiàn)在，reCaptcha 已經(jīng)升級到了 v3，由原來的用戶交互直接升級成了給用戶打分。 發(fā)表于：3/29/2019 一張照片獲得3D人體信息，云從科技提出新型DenseBody框架 來自云從科技和上海交通大學的研究者近期提出一種新型框架 DenseBody，可直接從一張彩色照片中獲取 3D 人體姿勢和形狀。該研究設計了一種高效的 3D 人體姿勢和形狀表示，無需中間表示和任務，端到端地實現(xiàn)從單個圖像到 3D 人體網(wǎng)格的生成。 發(fā)表于：3/29/2019 ?…87888990919293949596…?
