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如何超越英伟达？
超越英伟达最核心的并不是更高的硬件参数和更低的价格，13年和160万这两个数字才是关键。

包永刚
2019年12月21日 16:44

英伟达rtx cuda是什么英伟达DLI
NeurIPS 2019 神经网络压缩与加速竞赛双项冠军技术解读
中国科学院自动化研究所及南京人工智能芯片创新研究院联合团队在NeurIPS 2019神经网络压缩与加速竞赛（MicroNet Challenge）中获得双料冠军

AI研习社
2019年12月19日 21:22

NeurIPS MicroNet Challenge
深度学习遇上稀缺数据就无计可施？这里有几个好办法！
未来研究中最令人兴奋的领域之一

xyhncepu
2019年12月10日 14:18

深度学习小数据图像分类数据增强余弦损失
因深度学习成就，香港大学罗平入选《麻省理工科技评论》亚太区「35 岁以下创新者」榜单！
师从汤晓鸥、王晓刚，最早将深度学习应用于计算机视觉的「先行者」。

丛末
2019年12月04日 12:59

麻省理工科技评论汤晓鸥深度学习王晓刚罗平香港大学
IROS 2019 机器视觉全球挑战赛：赋予 AI 终生学习能力（附冠军算法模型）
赛事内容及冠军算法报告

杨鲤萍
2019年12月03日 10:46
MIT用神经网络重现生物视觉系统，发《自然：神经科学》后再中NeurIPS Oral
生物神经网络和人工神经网络从未如此一致

杨晓凡
2019年12月02日 15:51

NeurIPS 2019 人工智能神经科学深度学习 CNN 循环神经网络 MIT 视觉系统计算机视觉
人工智能的下半场，一定少不了自监督学习
本文从图像、视频、控制三个角度分别介绍了自监督表征学习的最新进展。

MrBear
2019年11月29日 19:30

自监督学习表征学习度量学习计算机视觉
性能可媲美密集网络，训练速度可提升数倍，如何用“稀疏学习”从头开始训练稀疏网络？
答案在此文中。

JocelynWang
2019年11月28日 14:17

稀疏学习稀疏动量
Paper 研习社本周论文推荐精选 | 第十期
Paper 研习社新功能上线啦！大家除了浏览或者参与论文推荐，还可以一键打包下载论文合集~

AI研习社
2019年11月28日 06:55

Paper研习社
谷歌开源 MobileNetV3：新思路 AutoML 改进计算机视觉模型移动端
又一次大跃进

杨鲤萍
2019年11月25日 10:02
学习一个像小鼠一样工作的 CNN
真正的「从生物神经系统得到启发」

杨晓凡
2019年11月22日 10:41

人工智能计算机科学深度学习神经科学泛化性 CNN 对抗性样本
多模态和多语言视觉研究走到哪里了？专访王威廉组王鑫
视觉可以成为连接语言的桥梁

杨晓凡
2019年11月21日 11:19

ICCV 人工智能计算机视觉多模态学习视觉导航机器人有监督学习多语言学习 CVPR
小米技术大阅兵：MACE 进化, 小爱同学 3.0 问世，IoT 进军 B 端
从 IoT 到 AIoT，将经历一个巨大的质变，分为三个层面。

李帅飞
2019年11月19日 12:11

小米 AIoT 下一代超级互联网 MACE 2.0
专访香港大学罗平：师从汤晓鸥、王晓刚，最早将深度学习应用于计算机视觉的「先行者」
ICCV2019 携 7 篇论文参会！

丛末
2019年11月16日 17:22

人工智能计算机视觉 iccv2019 汤晓鸥商汤科技
云从科技与中科院联合夺得 ICCV 2019 无人机目标跟踪冠军
精确目标状态估计算法：ED-ATOM

黄善清
2019年11月14日 16:04

云从科技无人机 ICCV 中科院
测量「智慧」的正确姿势可能是？
为什么学习特定的任务不算真正地掌握智慧

杨晓凡
2019年11月13日 20:29

深度学习人工智能谷歌大脑 ImageNet AlphaGo AlphaStar François Chollet 测量指标

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