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【CSDN AI 周刊】No. 008 | 李沐回顾博士五年 孙剑谈CV问题

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头条


微软小冰缔造者王永东博士升任全球资深副总裁

@Microsoft

微软于2月8日宣布,任命微软(亚洲)互联网工程院院长王永东博士为微软全球资深副总裁。

王永东博士于2009年加入微软的必应团队,并于同年8月返回中国创建微软(亚洲)互联网工程院。他创建并打造了世界一流的研发团队,在基础架构、编程语言、机器学习、人工智能、用户体验、设计以及在线服务等方面取得了出色的成绩。他主持并推动了人工智能微软小冰的研究和开发工作。微软小冰已成为全球领先的人工智能机器人,并在中国、日本和美国与数千万用户建立了密切的感情联系。

李沐:博士这五年

@知乎专栏

要数当下最炙手可热的AI新星,你肯定不会漏掉李沐。年前MXNet在Github超6000星,让李沐成为各家争相报道的对象。今天李沐提着行李在机场码下这篇回忆文章,记述其博士五年间的经历和感悟。

Face++孙剑:计算机视觉亟待解决哪些问题?

@机器之心

孙剑博士出身微软研究院,2016年夏天,孙剑加入Face++,任首席科学家兼 Research 负责人。本文中孙剑博士从残差网络、ImageNet 测试、数据标注等多个角度展开了话题。

专访Twitter施闻哲:图像质量的评判标准是超分辨率的下一个关键

@CSDN

施闻哲,Magic Pony at Twitter计算机视觉方向的研究负责人,于2012年取得英国帝国理工大学博士学位,师从Daniel Rueckert 教授,从事医学超分辨率相关研究。后加入Magic Pony,一年后Magic Pony被Twitter收购。其主要研究方向为:超分辨率、图像优化、图像补全、换脸等。

本次采访中,施闻哲先生就超分辨率、跨专业学科的自我提升、英国AI市场发表了看法。


论文


AAAI-17 收录论文列表

@aaai.org

4日-9日,第31期AAAI会议(AAAI-17)于三番市举行。作为美国AI领域的主要学术组织之一,AAAI收录的论文因其对业界的导向作用而受到广泛关注。

本周值得读的AI论文

@PaperWeekly

  1. Learning to Decode for Future Success
  2. Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
  3. Incorporating Global Visual Features into Attention-Based Neural Machine Translation
  4. Adversarial Evaluation of Dialogue Models
  5. Image-Grounded Conversations: Multimodal Context for Natural Question and Response Generation
  6. CommAI: Evaluating the first steps towards a useful general AI
  7. Predicting Auction Price of Vehicle License Plate with Deep Recurrent Neural Network
  8. Symbolic, Distributed and Distributional Representations for Natural Language Processing in the Era of Deep Learning: a Survey

教程


CUDA C++简单指引教程

@NVIDIA

CUDA C++ 仅是使用CUDA进行并行编程的众多方法之一。CUDA C++兼顾了C++强大的编程能力以及GPU的高并发性。很多开发者用这种方法来解决其程序对带宽及运算能力的需求。本文深入浅出,适合初学者阅读。

苹果首篇AI论文 SimGANs 代码及详解

@CSDN

本文为苹果最新AI论文SimGANs写就,作为GANs的变种,SimGANs一经提出便引发众议。本文分析论文思想及代码,并就将SimGANs应用于基于无监督学习的自主驾驶为例进行探讨。文中多连接,推荐您一一打开,会有惊喜。

漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法

@CSDN

降低最后的softmax层的计算复杂度是设计更好词向量模型所面临的主要挑战,同时也是机器翻译和语言建模的共性挑战。本篇文章列举了近几年内新提出的几种替代softmax层的方法。

考察数据科学家深度学习基础的测试(45道题及答案)

@Analytics Vidhya

本测试涉及深度学习的一些基本概念,目前已有1070人参与。点击链接,查看测试及参与者的成绩分布情况。


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