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IEEE Fellow黄建伟：「网络经济、群体智能」跨界融合，智慧城市的新风暴

对话清华黄民烈：借用自动驾驶分级定义AI对话系统，元宇宙虚拟伴侣或位于L5

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Twitter团队最新研究:快速高效的可扩展图神经网络SIGN

迄今为止，阻碍图神经网络在行业应用中被广泛采用的挑战之一是难以将其缩放到大型图（例如Twitter跟随图）。

AI研习社-译站
09月15日 10:31

图神经网络 Twitter
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详解人工智能领域重大突破:GPT-3

GPT-3是自然语言处理=领域迄今为止发布出来最大的Transformer模型，超过之前的记录——微软研究院Turing-LG的170亿参数——约10倍。

AI研习社-译站
09月14日 16:09

NLP GPT-3
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AutoML : 更有效地设计神经网络模型

自动化机器学习，通常被称为AutoML，是自动化构建指神经网络结构。AutoML通过智能架构的操作，可以让大家更方便、更快速的进行深度学习的研究。

AI研习社-译站
09月14日 10:53

神经网络模型 AutoML
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告别RNN，迎接TCN

从TCNs在股票趋势预测中的应用可以看出，通过结合新闻事件和知识图谱，TCNs明显优于规范的RNNs。

AI研习社-译站
09月11日 13:06

深度学习金融时间序列
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KeyPose：从立体图像估计透明物体3D姿态

不依赖于深度图像来估计透明物体的3D姿态是有可能的。

AI研习社-译站
09月10日 11:36

KeyPose 姿态检测
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机器人的兴起：洞察2020全球机器人市场【Part 1】

在第一部分，我们探讨了数字技术的影响和 "先进 "机器人的出现。

AI研习社-译站
09月10日 11:12

机器人
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时间卷积网络：时间序列的下一场革命？

TCN架构相对于传统方法（如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））具有明显优势。

AI研习社-译站
09月09日 11:17

神经网络深度学习
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无人驾驶汽车的100年历史

到2050年左右，大部分人类自主驾驶的汽车将会消失。一群更小、更智能、形状和尺寸各异的自动驾驶汽车将取代它们。

AI研习社-译站
09月08日 16:13

无人驾驶
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数据科学 | 十大最受欢迎的Python库

我们列出了数据科学中使用的10个最流行的Python库，献给所有的数据爱好者和数据科学家。

AI研习社-译站
09月08日 10:17

数据科学 Python库
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什么是边缘计算（Edge AI）？

边缘计算的发展意味着边缘人工智能正变得越来越重要。各行各业莫不如是，特别是在降低处理延迟和保护数据隐私这方面。本文将探讨边缘AI的重要性及其常见用例。

AI研习社-译站
09月07日 13:44

算法边缘AI 5G
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MIDAS简介：图形异常检测的最新模型

从网络安全到金融欺诈，异常检测有助于保护企业、个人和在线社区。为了帮助改进异常检测，研究人员开发了一种称为 MIDAS 的新方法。

AI研习社-译站
09月07日 12:59

异常检测机器学习
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数据科学家必备的5种离群点/异常检测方法

当观察值只是一组数字并且是一维时，很容易识别它，但是当你有数千个观察值或多维值时，你需要更聪明的方法来检测这些值。这就是本文将要介绍的内容。

AI研习社-译站
09月04日 11:55

离群值深度学习
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请停止对分类变量进行独热编码！

从机器学习的角度来看，独热编码对于分类变量编码并不是一个很好的选择。

AI研习社-译站
09月03日 14:56

独热编码机器学习
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RetinaNet模型构建面罩检测器

RetinaNet是最好的单阶段目标检测模型之一，它已被证明可以很好地处理密集和小规模的物体。

AI研习社-译站
09月03日 12:34

目标检测 RetinaNet
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PyTorch Lightning 0.9发布

最新的PyTorch Lightning发行版本包括了更好的数据解耦、更短的日志记录语法和大量bug修复的最终API。

AI研习社-译站
09月02日 12:03

pytorch

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