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专栏
人工智能学术
ICCV 2021 Oral | PoinTr:几何敏感的多样点云补全Transformer
在现实场景下,现有的3D传感器由于物体自遮挡等问题只能采集到缺失且稀疏的点云数据,所以如何将这样缺失且稀疏的点云进行补全以得到高品质的点云,具有重大意义。
我在思考中
09月07日 10:21
ICCV2021Oral
点云补全Transformer
人工智能学术
日本诺奖候选科学家加盟中国双非院校,网友热议:日本科学亡矣?
近日,日本知名科学家、“光催化之父”藤岛昭全职加盟上海理工大学一事在各大新闻网上得到了广泛报道,引起了中日两国网友的关注,还登上了知乎与微博热搜。
我在思考中
09月07日 10:18
藤岛昭
光催化之父
人工智能学术
ICCV 2021 Oral | 基于点云的类级别刚体与带关节物体位姿追踪
该工作由北京大学前沿计算研究中心陈宝权课题组与斯坦福大学/北京大学王鹤等合作完成,论文共同一作翁伊嘉为2021届图灵班学生。
我在思考中
09月06日 14:30
ICCV2021
九自由度位姿追踪框架
人工智能学术
FAIR 训练 AI 玩拳击,效果堪比真人比赛,试探+周旋+爆头
基于 AI 深度强化学习的拳击选手身体不仅拥有超高自由度,而且它还掌握了格挡、后退、摆拳等拳击基本动作。
我在思考中
09月06日 14:26
机器学习
FAIR
AI 玩拳击
人工智能学术
IROS 2021 | 基于无监督学习环境模型的机器人运动控制
本文是机器人领域顶级会议 IROS 2021入选论文《基于无监督学习环境模型的机器人运动控制》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心董豪课题组主导完成。
我在思考中
09月06日 11:58
IROS 2021
北京大学前沿计算研究中心
董豪课题组
人工智能学术
111场技术论坛!2位图灵奖得主,7位院士邀你参加中国计算机大会 | CNCC 2021
一年一度的中国计算机大会将于10月28日-30日在中国·深圳举行,本届大会共开设111场技术论坛,涵盖32个专业方向,从数量和范围上达到了历史之最。
我在思考中
09月06日 11:45
CNCC 2021
人工智能学术
ICCV 2021 | 基于生成数据的人脸识别
该论文针对当前用来训练人脸识别模型的真实人脸数据存在隐私权限、标签噪声和长尾分布等问题,提出利用生成仿真的人脸数据来代替真实数据去对人脸模型进行训练。
我在思考中
09月06日 11:11
京东探索研究院
ICCV 2021
人工智能学术
人工神经网络能否驾驭生物神经元的“浓稠”程度?5到8层可能并非极限
计算神经科学家通过训练人工神经网络来模仿生物神经元,提供了一种探讨单个脑细胞复杂性的新方法。
我在思考中
09月06日 11:07
神经网络
模拟生物神经元
人工智能学术
英国权威医学期刊 diss 医疗AI:在乳腺癌检测上取代放射科医生是痴人说梦
近日,《英国医学杂志》刊登了一篇研究工作。该团队工作对近年 AI 技术用于乳腺癌筛查的工作进行了检索,希望检验 AI 技术用于乳房 X 光摄像识别的准确度。
我在思考中
09月06日 11:04
英国医学杂志
英国华威大学医疗科学部门研究人员
医疗AI
业界
重磅!广州大湾区轨道交通产业投资集团挂牌成立 佳都科技助力全产业链高质量集聚
预计“十四五”末,轨道交通产业规模可达3000亿元。
木子
09月04日 19:24
佳都科技
人工智能学术
ICCV2021 | 基于几何不确定度投影网络的单目3D物体检测方法
在本文中,作者们提出了一个几何不确定性投影网络 (GUP Net) 来尝试解决误差放大效应在推理和训练阶段带来的负面影响。
我在思考中
09月03日 10:40
ICCV2021
几何不确定性投影网络
人工智能学术
对抗样本无法被重建!CMU提出通用的无监督对抗攻击检测方法
来自卡内基梅隆大学和KAIST网络安全研究中心的研究团队提出了一种新的技术方法,他们试图引入无监督学习来解决当前对抗性攻击检测所面临的一些挑战。
我在思考中
09月03日 10:37
对抗性机器学习
2021 KDD
人工智能学术
ICCV 2021 | FACIAL:具有隐式属性学习的动态谈话人脸视频生成
本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议 ICCV 2021的论文“FACIAL: 具有隐式属性学习的动态谈话人脸视频生成”的解读。
我在思考中
09月02日 10:32
ICCV2021
动态人脸谈话视频生成
人工智能学术
兼容PyTorch!语音识别大牛Daniel Povey正式发布新一代框架Kaldi!
Daniel Povey是语音识别领域的执牛耳者,他主要开发和维护的开源工具Kaldi,是业界公认的语音识别框架的基石,他也被称为Kaldi之父。
我在思考中
09月02日 10:29
小米
Kaldi
人工智能学术
告别CPU,加速100-1000倍!只用GPU就能完成物理模拟和强化学习训练
Isaac Gym由英伟达开发,通过直接将数据从物理缓存传递到PyTorch张量进行通信,可以端到端地在GPU上实现物理模拟和神经网络策略训练,无需CPU。
我在思考中
09月02日 10:27
英伟达
强化学习
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