划重点1、马斯克和女友格莱姆斯因一个有关洛可可风格的梗走到了一起。2、他表示将来会带着孩子一起去看长城，或者坐高铁从北京到西安去看兵马俑。3、马斯克是硅谷少有喜欢吃的人，常常去一家做饭特别的餐厅。4、他认为从现在起不到五年时间内就会出现人工智能表现超过人类的情况，最担心的是谷歌旗下Deepmind。5、马斯克坦言自己是奥巴马的狂热支持者，为了和他握手甚至排了六个小时的队。（本文约8000字，阅读全文大约需要10分钟）【编者按】硅谷钢铁侠埃隆·马斯克（Elon Musk）在采访中讲述了他与女友格莱姆斯的恋情，...

AI线上嘉年华开启啦！”作者 | 王德清8月7日-9日，由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办的第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，将在本周五正式在深圳开幕。今年是 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会举办的第五年，回顾往年盛会，大会的主题从 2016 年的学产结合，2017 年的产业落地，2018 年的垂直细分，2019 年的人工智能 40 周年，CCF-GAIR 一直在打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格...

小伙伴从去年年底开始，一直叨叨要跳槽，大大小小的公司面试了很多，但总没有拿到一个满意的offer，要么package太低，要么就是面试被虐。经过前几次的面试失利，终于明白了什么叫基础不牢，地动山摇。面试官随便针对一个知识点深入考察一下，就回答不出来，就这样，还怎么能通过面试？不过，最近收到了小伙伴的捷报，已拿到蚂蚁金服的offer，公司足够大，base还可以，虽然是个P6，但还是隐隐感觉到他很满意。其实，我还是有点疑惑，他之前的基础很一般，咋就突然拿到了蚂蚁的offer。后来没忍住，问他：“你最近都干啥了，...

作者 | Soren Sonnenburg等译者 | 刘畅出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）导读：开源工具已经趋于成熟，这使其能构建大规模的自然场景下的系统。与此同时，机器学习领域为各种应用开发了大量强大的学习算法。但是，由于没有公开共享现有的实现方式，去真正的利用这些方法，从而导致软件的可用性和互操性较弱。本文作者认为，可以通过提高研究人员在源代码模型下发布软件的动机来明显改善这种情况。此外，本文概述了作者在尝试发布机器学习算法的实现时所面临的问题。作者认为，经过同行评审的软件资源以及简...

（本文阅读时间：3分钟）技术变革正在改变媒体与大众的交互方式。微软基于深度神经网络的定制化语音技术，通过较少的发音人训练样本帮助英国广播公司 BBC 打造了虚拟助手 Beeb，可以用英式口音为用户提供个性化服务。“OK Beeb，播放 Radio 1"Beeb 不是硬件设备，而是内置于 BBC 网站和 iPlayer TV 流媒体服务的定制化数字化语音助手。“定制化”能力使其在业务场景中部署时更加灵活，适配媒体在 AI 时代变革的需求。如果你想听相关广播电台、播客或新闻，可以通过语音互动的方式进行点播，当然...

（给安卓开发精选加星标）综合整理：程序员的那些事参考：机器之心 + 新华视美国限制 AI 技术向中国出口也许大家还记得 2020 年元旦刚过几天，特普朗政府在 1 月 3 日发布了一项限制 AI 软件出口的规定，以防止敏感技术落入中国之类的竞争对手。该规定已在 1 月 6 日生效。从美国出口某些类型的地理空间图像软件的公司，除非加拿大之外的地区，均必须申请海外许可证。该措施是美国商务部根据 2018 年的一部法律的要求而最终敲定的第一项措施，该法律要求商务部制定具体规则，出于确保经济和安全的目的，加强监管向...

人工智能的发展过程，如果用谷歌Ngram来衡量，从控制论算起，目前经历了两次高潮。控制论之后的一次高潮是在20世纪80年代，正是专家系统和日本第五代计算机项目得势的时候。但进入90年代后，人工智能又呈现出下滑趋势。现在的新一轮高潮是进入21世纪之后开始的（2006年辛顿在《科学》上发表的深度学习相关文章，不知算是起因还是巧合）。如果按照麦卡锡的说法，控制论不算人工智能的话，现在尚处人工智能的第二次高潮，我们不知道这一次还能持续多长时间。人工智能专利、论文及Ngram人工智能曲线2016年 AlphaGo 对...

作为计算机视觉的一个热门方向，每年都会有很多同学入坑图像分割。初识图像分割顾名思义，图像分割就是指将图像分割成多个部分。图像分割方法主要可分为两种类型：语义分割和实例分割。图源：Anurag Arnab, Shuai Zheng et. al 2018"Conditional Random Fields Meet Deep Neural Networks for Semantic Segmentation"图像分割模型的基本架构包括编码器与解码器。解码器负责输出包含物体轮廓的分割蒙版。图源：Kaiming He et. al 2017"Mask R-CNN"图像分割的损失函数、数据集、框架语义分割模型在训练过程中通常使用简单的跨类别熵损失函数。损失函数1.Focal 损失该损失是对标准的交叉熵评价函数的改进。该损失是分割问题中最常用的损失函数之一。

Geoffrey Hinton 等 6 位图灵奖得主亲临，百余位顶级学者邀请你加入群聊「2020 北京智源大会」，深入系统探讨「人工智能的下一个十年」。自 2009 年深度学习崛起以来，第三波人工智能浪潮席卷全球，推动了新一波技术革命。2020 年，是一个十年的结束，也是下一个十年的开始。此外，在榜单中排名第一位的Anil Jain也将来到本次大会。2018 年，Hinton 因其在深度学习方面的贡献被授予图灵奖。此番线上参与智源大会，他分享的主题是《AI against Covid-19》，将聚焦人工智能技术在新冠疫情抗击行动中贡献的力量。1995 年，Manuel Blum 因其「奠定了计算复杂性理论的基础和在密码术及程序校验方面的贡献」被授予图灵奖。

根据MarketsandMarkets人工智能网络安全预测报告，到2026年，人工智能网络安全市场规模预计将从2019年的88亿美元增长到382亿美元，年复合增长率高达23.3％。在全球数字化转型一枝独秀的当下，人工智能网络安全技术市场正进入高速发展阶段，各热门领域的技术突破可谓日新月异。对于DDoS检测，研究人员将其视为分类问题。“这项研究的深度学习模型还需要一定程度的人工调整，并且不能完全智能化。”目前，在人工智能抗D领域,还有的其他值得关注的研究，包括检测网络中受损的IoT设备的简单机器学习模型，以及分析OpenFlow表中是否存在恶意行为的SVM模型。

点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”总第140 篇文章，本文大约1500字，阅读大约需要5分钟今天要介绍的是一个 Github 项目，项目地址如下，它实现了对线稿的自动上色功能，效果还是很不错的，一起来看看吧。https://github.com/SerialLain3170/Colorization简介本项目主要实现了自动将线稿转成彩色图片的功能。当然，我们可以只训练处理线稿的神经网络，但实际应用中我们需要提前用指定颜色给线稿上色的功能。实现上色的方法有很多，包括给定提示（hin

至此，中国AI公司首批上市潮正式开闸，倾泻而出的是一只由18家独角兽组成「准上市」队列。一掘金科创板2019 年 7 月，科创板鸣金开市，三个季度以来，平均每家公司已募集资金达 11.90 亿元。第一批拟上市 18 家 AI 公司中，多达 14 家公司明确表示冲击科创板。旷视科技寻求科创板上市消息如属实，也有可能选择标准二。语音 AI 公司成立时间更早。科大讯飞 2008 年上市后，至今仍受质疑的原因也正在于此。

每个学科领域都有那么几本经典的入门书，而在机器学习领域，周志华老师的「西瓜书」就是一本非常难得的中文入门教材。机器学习理论的主要内容是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计。《机器学习理论导引》试图为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。因此，本书采取了与上述书籍不同的组织方式，梳理出了机器学习理论这个「百宝箱」中的七个重要概念或理论工具。当然，难度越大，啃下来之后的成就感也会越大。《机器学习理论导引》的四位作者。

30秒快读1今天，全国两会时间开启。2大佬们在两会上的发言，往往透露着未来一年，互联网、科技、先进制造行业的趋势，以及该企业的关注方向。2018年，杨元庆首次担任全国人大代表，之前十年履职政协委员。中国社会科学院信息化研究中心研究显示，截至2019年中国与发达国家的PC渗透率差距仍较大，与世界主要发达国家相差50个百分点。雷军今年两会提交了四份建议，分别涉及卫星互联网、灾害预警、完善小微企业融资服务以及国际高层次人才引进。民营企业入局卫星互联网领域已经成为趋势，雷军认为，应该进一步降低门槛。

机器之心报道参与：蛋酱、张倩、泽南百度飞桨深度学习平台又有了大幅度的升级：飞桨企业版正式出炉，还有量子机器学习开发工具「量桨」发布。飞桨已成为国内首个，也是唯一支持量子机器学习的深度学习平台。「从去年秋季深度学习开发者峰会至今的半年时间里，飞桨有了迅速发展：累积开发者数量已超过 190 万，服务企业数量达到 84000 家；发布模型数量已超过 23 万个，」百度 CTO 王海峰大会开场时表示。为此，百度飞桨团队开源了国内首个 JavaScript 深度学习库——Paddle.js。

阿里妹导读：2015 年 - 2020 年，历经 5 年发展，高德地图应用开发前端团队在业务快速发展中不断成长。高德前端技术的发展按照时间线来看，大致可以分为 4 个阶段：2015 年 ，业务上大量拉新的诉求，活动需求暴增，应用前端开始登上高德技术大舞台。这在开发 POI 时遇到了极大的问题，业务场景复杂大量实时日志无法查看，导致效率极低。POI 的圆满落地也标志着前端技术有能力

在目标检测中，实时性和精确性的trade-off至关重要，YOLOv3是目前为止在这方面做得比较好的算法。通过高斯分布的特性，改进YOLOv3使得网络能够输出每个检测框的不确定性，从而提升了网络的精度。主要是在yolov3中，bbox的回归没有对边界框概率的评估，因此为bbox的四个坐标值分别拟合一个高斯分布。基于这一点，高斯yolov3利用Gaussian模型来对网络输出进行建模，在基本不改变yolov3网络结构和计算量的情况下，能够输出每个预测框的可靠性，并且在算法总体性能上提升了3个点的MAP。

今天给大家推荐几个精心挑选的「AI」和「计算机视觉」相关方向的 「原创」个人公众号，看看优秀的你关注了几个？3D视觉工坊3D视觉工坊，公众号特邀嘉宾及合伙人，先后就职于国内知名研究机构、自动驾驶公司、海康研究院，主要研究方向为深度学习、目标检测、语义分割、图像处理、自动驾驶感知算法等，CSDN博客专家。博主先后任职于国内知名研究院、知名大厂，致力于3D视觉算法、VLAM算法开发，涉及相机标定、手眼标定、结构光、点云后处理、三维重建等相关领域的研究，同时也是CSDN博客专家。半年以来已更新 242 篇原创技术文章。

像Tensorflow和PyTorch这样的现代深度学习框架使向机器学习图像变得容易，但是，仍然存在一些问题：数据如何通过神经网络的人工层传递？更好地解释卷积神经网络的一种方法是使用PyTorch。在开始使用卷积神经网络之前，了解神经网络的工作原理很重要。神经网络的这种表示称为模型。在MLP中，每个节点负责获得对整个画面的理解。卷积神经网络使用不同的图层，每一层将保存图像中的特征。可以使用PyTorch在卷积神经网络中探索此过程，以加载数据集并将滤波器应用于图像。建立自己的滤波器在卷积神经网络中，图像中的像素信息被过滤。

新基建主要发力于科技端，包含大数据中心、人工智能和工业互联网等七大领域。而在新基建领域里最为抢眼的还属人工智能，经过近几年的不断洗牌和验证，人工智能在产业落地上具有重要的战略地位。根据中国《新一代人工智能发展规划》，到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。基于此，全国首创，AI产业落地训练营正式开始招生。不用担心没有技术基础，你的努力加上我们的培养，保证你具备将AI真正落地应用的能力。HouChangX工程院可根据真实情况，为你的企业量身定制AI落地产业的全解决方案。