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人工智能開發(fā)者
機器人的興起:洞察2020全球機器人市場【Part 1】
?在第一部分,我們探討了數(shù)字技術的影響和 "先進 "機器人的出現(xiàn)。
AI研習社-譯站
09月10日 11:12
機器人
人工智能開發(fā)者
時間卷積網(wǎng)絡:時間序列的下一場革命?
TCN架構相對于傳統(tǒng)方法(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN))具有明顯優(yōu)勢。
AI研習社-譯站
09月09日 11:17
神經(jīng)網(wǎng)絡
深度學習
人工智能開發(fā)者
無人駕駛汽車的100年歷史
到2050年左右,大部分人類自主駕駛的汽車將會消失。一群更小、更智能、形狀和尺寸各異的自動駕駛汽車將取代它們。
AI研習社-譯站
09月08日 16:13
無人駕駛
人工智能開發(fā)者
數(shù)據(jù)科學 | 十大最受歡迎的Python庫
我們列出了數(shù)據(jù)科學中使用的10個最流行的Python庫,獻給所有的數(shù)據(jù)愛好者和數(shù)據(jù)科學家。
AI研習社-譯站
09月08日 10:17
數(shù)據(jù)科學
Python庫
人工智能開發(fā)者
什么是邊緣計算(Edge AI)?
邊緣計算的發(fā)展意味著邊緣人工智能正變得越來越重要。各行各業(yè)莫不如是,特別是在降低處理延遲和保護數(shù)據(jù)隱私這方面。本文將探討邊緣AI的重要性及其常見用例。
AI研習社-譯站
09月07日 13:44
算法
邊緣AI
5G
人工智能開發(fā)者
MIDAS簡介:圖形異常檢測的最新模型
從網(wǎng)絡安全到金融欺詐,異常檢測有助于保護企業(yè)、個人和在線社區(qū)。為了幫助改進異常檢測,研究人員開發(fā)了一種稱為 MIDAS 的新方法。
AI研習社-譯站
09月07日 12:59
異常檢測
機器學習
人工智能開發(fā)者
數(shù)據(jù)科學家必備的5種離群點/異常檢測方法
當觀察值只是一組數(shù)字并且是一維時,很容易識別它,但是當你有數(shù)千個觀察值或多維值時,你需要更聰明的方法來檢測這些值。這就是本文將要介紹的內(nèi)容。
AI研習社-譯站
09月04日 11:55
離群值
深度學習
人工智能開發(fā)者
請停止對分類變量進行獨熱編碼!
從機器學習的角度來看,獨熱編碼對于分類變量編碼并不是一個很好的選擇。
AI研習社-譯站
09月03日 14:56
獨熱編碼
機器學習
人工智能開發(fā)者
RetinaNet模型構建面罩檢測器
RetinaNet是最好的單階段目標檢測模型之一,它已被證明可以很好地處理密集和小規(guī)模的物體。
AI研習社-譯站
09月03日 12:34
目標檢測
RetinaNet
人工智能開發(fā)者
PyTorch Lightning 0.9發(fā)布
最新的PyTorch Lightning發(fā)行版本包括了更好的數(shù)據(jù)解耦、更短的日志記錄語法和大量bug修復的最終API。
AI研習社-譯站
09月02日 12:03
pytorch
人工智能開發(fā)者
干貨!數(shù)據(jù)科學 Top10 清單(工具、技術、應用……)
這些清單將幫助你靈活地探索數(shù)據(jù)科學的職業(yè)道路,找到穿越數(shù)據(jù)科學迷宮的方法。
AI研習社-譯站
09月02日 11:36
數(shù)據(jù)科學
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榜單
人工智能開發(fā)者
通過視頻著色進行自監(jiān)督跟蹤
我們將從基本的目標跟蹤開始,然后討論什么是計算機視覺的自我監(jiān)督學習。
AI研習社-譯站
09月01日 17:50
目標追蹤
計算機視覺
人工智能開發(fā)者
Transformers 長程上下文綜述
多頭自注意力開銷很大,序列長度的O(n2)復雜度意味著不太可能讓經(jīng)典的Transformer模型處理超長文本序列。這篇文章重點介紹在大規(guī)模下更有前景的解決辦法。
AI研習社-譯站
09月01日 15:20
Transformers
自然語言處理
NLP
人工智能開發(fā)者
盤點 | 電子游戲中的神經(jīng)技術與腦機接口應用
雖然行業(yè)現(xiàn)狀已經(jīng)不再只是實驗室研究,但要想從你的頭腦中直接控制任何游戲,還有很長的路要走。也許用不了多久,這些技術的影響就會超越游戲 。
AI研習社-譯站
08月28日 11:46
BCI
腦機接口
人工智能開發(fā)者
Keras 教程:BERT 文本摘要
這個演示使用了SQuAD (Stanford question - answer Dataset)。
AI研習社-譯站
08月26日 14:34
BERT
keras
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