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- 李宏毅老师通过下面的地球跟机器人比喻RL（Reinforcement Learning）过程是怎么回事。地球是环境(environment)，代理(agent)用感测器去接收外接讯息，就像无人车在路上有六种以上装置感知外接讯息。外边感知到了一杯水，它(agent)感知到讯息接着采取行动，它把水打翻了。因他的改变而外界有所改变，一摊水洒在地上。接着外界（地球）给她了一个回馈：你刚刚的动作是不好... 李宏毅老师通过下面的地球跟机器人比喻RL（Reinforcement Learning）过程是怎么回事。地球是环境(environment)，代理(agent)用感测器去接收外接讯息，就像无人车在路上有六种以上装置感知外接讯息。外边感知到了一杯水，它(agent)感知到讯息接着采取行动，它把水打翻了。因他的改变而外界有所改变，一摊水洒在地上。接着外界（地球）给她了一个回馈：你刚刚的动作是不好...
- GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，一时风头无两。从计算机视觉顶会盛会CVPR 2018接受的论文统计就可见一斑：根据Google Research的研究科学家Jordi Pont-Tuset做的一个统计，它通过查看这些论文的类型，看到了未来深度学习的发展趋势。结果，他发现生成对抗网络（GAN）强势出击，大有取代“深度学习”（Deep Learning）之势。 GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，一时风头无两。从计算机视觉顶会盛会CVPR 2018接受的论文统计就可见一斑：根据Google Research的研究科学家Jordi Pont-Tuset做的一个统计，它通过查看这些论文的类型，看到了未来深度学习的发展趋势。结果，他发现生成对抗网络（GAN）强势出击，大有取代“深度学习”（Deep Learning）之势。
- 这篇论文是第一个提出Graph Neural Network模型的论文，它将神经网络使用在图结构数据上，并细述了神经网络模型了结构组成、计算方法、优化算法、流程实现等等。论文后面还对模型的复杂度进行了评估，以及在现实任务上进行了实验和比较(比较算法为NL、L、FNN)。 这篇论文是第一个提出Graph Neural Network模型的论文，它将神经网络使用在图结构数据上，并细述了神经网络模型了结构组成、计算方法、优化算法、流程实现等等。论文后面还对模型的复杂度进行了评估，以及在现实任务上进行了实验和比较(比较算法为NL、L、FNN)。
- 第三届世界智能大会期间，华为云城市智能体宣布正式在天津上线。刚好居住在天津的笔者发现，这个项目已在天津中新生态城完成了上线，并部署在生态城核心区域的“彩虹桥”附近主要片区。下文中，跟随笔者一起，进行一场天津“城市智能体”全体验吧。 第三届世界智能大会期间，华为云城市智能体宣布正式在天津上线。刚好居住在天津的笔者发现，这个项目已在天津中新生态城完成了上线，并部署在生态城核心区域的“彩虹桥”附近主要片区。下文中，跟随笔者一起，进行一场天津“城市智能体”全体验吧。
- 当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的... 当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的...
- 作者 | 张拳石来源 | 转载自知乎Qs.Zhang张拳石本来想把题目取为“从炼丹到化学”，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到的，学术研究需要严谨。但是，寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力，将基于经验主义的调参式深度学习，逐渐过渡为基于一些评测指标定量指导的深度学习， 是新一代人工智能需要面对的课题，也是在当前深度学习浑浑噩噩的大背景中的一些新的希望。这篇短文旨... 作者 | 张拳石来源 | 转载自知乎Qs.Zhang张拳石本来想把题目取为“从炼丹到化学”，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到的，学术研究需要严谨。但是，寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力，将基于经验主义的调参式深度学习，逐渐过渡为基于一些评测指标定量指导的深度学习， 是新一代人工智能需要面对的课题，也是在当前深度学习浑浑噩噩的大背景中的一些新的希望。这篇短文旨...
- 计算机视觉领域近年来对群体计数问题展开了广泛的研究。由于尺度变化（scale variation）较大，该项任务仍然具有很大的挑战性。在这篇论文中，中科院计算技术研究所提出了一种简单而有效的群体数量统计网络：DSNet。该网络的核心结构是密集扩张卷积块，其中每个扩张层与其他层紧密相连，防止信息受到尺度变化的影响。 计算机视觉领域近年来对群体计数问题展开了广泛的研究。由于尺度变化（scale variation）较大，该项任务仍然具有很大的挑战性。在这篇论文中，中科院计算技术研究所提出了一种简单而有效的群体数量统计网络：DSNet。该网络的核心结构是密集扩张卷积块，其中每个扩张层与其他层紧密相连，防止信息受到尺度变化的影响。
- 从事AI工作，有两条路可走，一是学术路线，AI理论方法创新，二是工程路线，AI工具系统实现。学术路线有两个目标，一是在顶尖会议期刊上发表论文，二是在顶尖竞赛中拿大奖。工程路线的目标，是实现AI与业务融合，极大地提升业务价值。本文梳理了一些国际顶尖的AI会议期刊，其代表了AI主流，你可以阅读这些会议期刊论文，了解AI演进史，熟悉前沿AI技术，无论是学术路线，还是工程路线，都是很有帮助。 从事AI工作，有两条路可走，一是学术路线，AI理论方法创新，二是工程路线，AI工具系统实现。学术路线有两个目标，一是在顶尖会议期刊上发表论文，二是在顶尖竞赛中拿大奖。工程路线的目标，是实现AI与业务融合，极大地提升业务价值。本文梳理了一些国际顶尖的AI会议期刊，其代表了AI主流，你可以阅读这些会议期刊论文，了解AI演进史，熟悉前沿AI技术，无论是学术路线，还是工程路线，都是很有帮助。
- 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。世界各国高度重视人工智能发展，美国白宫接***布数个人工智能政府报告，是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家，除此以外，英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划，着力构筑人工智能先发优势。 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。世界各国高度重视人工智能发展，美国白宫接***布数个人工智能政府报告，是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家，除此以外，英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划，着力构筑人工智能先发优势。
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