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- 2019年9月8日，江苏软件产业人才发展基金会、南京科学城、知途教育、华为云携手华为云（南京）产业协同创新学院举办的公益性的技术沙龙“ModelArts AI 开发者实战营“在南京市江北新区研创园瑞斯丽酒店举行。100位来自南京本地的软件企业资深工程师、高校老师及计算机类学生精英等AI开发爱好者参加了此次实战营。部分AI开发爱好者合影活动现场依托AI发展的重要“生命线”——应用场景，如计算... 2019年9月8日，江苏软件产业人才发展基金会、南京科学城、知途教育、华为云携手华为云（南京）产业协同创新学院举办的公益性的技术沙龙“ModelArts AI 开发者实战营“在南京市江北新区研创园瑞斯丽酒店举行。100位来自南京本地的软件企业资深工程师、高校老师及计算机类学生精英等AI开发爱好者参加了此次实战营。部分AI开发爱好者合影活动现场依托AI发展的重要“生命线”——应用场景，如计算...
- 以机器学习和数据挖掘为核心的 AI 技术逐渐深入融合到金融、教育、医疗等全行业场景中，让传统的行业焕发出了新的活力，AI + 正在成为新的热潮。算法是人工智能的根基，是在幕后推动人工智能最终实现的“核心引擎”， 目前人工智能主要以算法来引领，通过大数据、大算力来实现，深度学习算法的突破引爆了大量的落地应用，如人脸识别、信息搜索、语音理解、无人系统、医学影像等。需要注意地是，人工智能技术在应用端如火 以机器学习和数据挖掘为核心的 AI 技术逐渐深入融合到金融、教育、医疗等全行业场景中，让传统的行业焕发出了新的活力，AI + 正在成为新的热潮。算法是人工智能的根基，是在幕后推动人工智能最终实现的“核心引擎”， 目前人工智能主要以算法来引领，通过大数据、大算力来实现，深度学习算法的突破引爆了大量的落地应用，如人脸识别、信息搜索、语音理解、无人系统、医学影像等。需要注意地是，人工智能技术在应用端如火
- 这两天，XLNet貌似也引起了NLP圈的极大关注，从实验数据看，在某些场景下，确实XLNet相对Bert有很大幅度的提升。就像我们之前说的，感觉Bert打开两阶段模式的魔法盒开关后，在这条路上，会有越来越多的同行者，而XLNet就是其中比较引人注目的一位。当然，我估计很快我们会看到更多的这个模式下的新工作。 这两天，XLNet貌似也引起了NLP圈的极大关注，从实验数据看，在某些场景下，确实XLNet相对Bert有很大幅度的提升。就像我们之前说的，感觉Bert打开两阶段模式的魔法盒开关后，在这条路上，会有越来越多的同行者，而XLNet就是其中比较引人注目的一位。当然，我估计很快我们会看到更多的这个模式下的新工作。
- 本文从四个方面对Keras和PyTorch各自的优劣势做了进一步详述，相信读者会对如何选择适合自己的框架有更清楚的认知。 本文从四个方面对Keras和PyTorch各自的优劣势做了进一步详述，相信读者会对如何选择适合自己的框架有更清楚的认知。
- NLP：自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。而自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP一枝独秀，本文将为大家层层剖析bert。 NLP：自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。而自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP一枝独秀，本文将为大家层层剖析bert。
- 清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络，强化了 LSTM 的长时记忆能力，这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路，是一项非常具有启发性的工作。 清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络，强化了 LSTM 的长时记忆能力，这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路，是一项非常具有启发性的工作。
- 机器学习研究不是关于 AI 应该具备哪些知识的研究，而是提出优秀的学习算法的研究。 机器学习研究不是关于 AI 应该具备哪些知识的研究，而是提出优秀的学习算法的研究。
- 知识图谱是人工智能研究的热门领域。它能够提供先验知识，使机器学习在常识的基础上更加智能。然而，自动化的知识图谱构建一直是该领域需要解决的难题。传统的抽取方法（extractive method）被认为效果不佳，需要大量人力投入和调整。近期，艾伦人工智能实验室和微软的研究人员提出了一种利用预训练语言模型自动构建常识型知识图谱的方法，已接近人类的表现。论文已被 NLP 顶会 ACL 2019 接收。 知识图谱是人工智能研究的热门领域。它能够提供先验知识，使机器学习在常识的基础上更加智能。然而，自动化的知识图谱构建一直是该领域需要解决的难题。传统的抽取方法（extractive method）被认为效果不佳，需要大量人力投入和调整。近期，艾伦人工智能实验室和微软的研究人员提出了一种利用预训练语言模型自动构建常识型知识图谱的方法，已接近人类的表现。论文已被 NLP 顶会 ACL 2019 接收。
- CVPR 2019 已于 6 月 16 日至 20 日在美国加利福利亚州长滩市盛大举办，吸引了超过万人参加，雷锋网 AI 科技评论的记者也前往现场为大家带来了精彩的大会报道。作为工业界的学术实力干将之一，Facebook AI 研究院在本次大会上的成果也备受瞩目。而 Facebook AI 研究院也对自己今年的战绩进行了统计：共有 37 篇论文被收录，其中包括 15 篇 Oral 论文。下面就让我 CVPR 2019 已于 6 月 16 日至 20 日在美国加利福利亚州长滩市盛大举办，吸引了超过万人参加，雷锋网 AI 科技评论的记者也前往现场为大家带来了精彩的大会报道。作为工业界的学术实力干将之一，Facebook AI 研究院在本次大会上的成果也备受瞩目。而 Facebook AI 研究院也对自己今年的战绩进行了统计：共有 37 篇论文被收录，其中包括 15 篇 Oral 论文。下面就让我
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