人工智能开发者第11页

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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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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干货！数据科学 Top10 清单（工具、技术、应用……）

这些清单将帮助你灵活地探索数据科学的职业道路，找到穿越数据科学迷宫的方法。

AI研习社-译站
09月02日 11:36

数据科学算法榜单
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通过视频着色进行自监督跟踪

我们将从基本的目标跟踪开始，然后讨论什么是计算机视觉的自我监督学习。

AI研习社-译站
09月01日 17:50

目标追踪计算机视觉
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Transformers 长程上下文综述

多头自注意力开销很大，序列长度的O(n²)复杂度意味着不太可能让经典的Transformer模型处理超长文本序列。这篇文章重点介绍在大规模下更有前景的解决办法。

AI研习社-译站
09月01日 15:20

Transformers 自然语言处理 NLP
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盘点 | 电子游戏中的神经技术与脑机接口应用

虽然行业现状已经不再只是实验室研究，但要想从你的头脑中直接控制任何游戏，还有很长的路要走。也许用不了多久，这些技术的影响就会超越游戏。

AI研习社-译站
08月28日 11:46

BCI 脑机接口
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Keras 教程：BERT 文本摘要

这个演示使用了SQuAD (Stanford question - answer Dataset)。

AI研习社-译站
08月26日 14:34

BERT keras
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如何从零开始学习Python【小白入门】

这篇文章也许只是一小步，但却是一个非常需要的步骤！

AI研习社-译站
08月25日 12:59

Python

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