火花四射，当字体设计遇上机器学习
所谓“考古”就是把前辈埋的有意思的东西时隔多年再挖出来看看一来是找巨人肩膀站站二来避免重复劳动三来是启发自我也算是有诸多裨益了 今天先来讲讲机器学习和字体设计吧，虽然不是什么专家，...
《花木兰》得分太低？如何预测一部电影的 IMDb 评分？（Mixlab 跨学科课程）
刘亦菲版的《花木兰》被指太烂，甚至有外国网友认为，这是迪斯尼拍的世界级烂片 。在国外最权威的评分机构IMDb中有88%的人打了1 分。那么问题来了，IMDb是什么？ 互联网电影...
[译] 使用 .NET 5 体验大数据和机器学习
翻译：精致码农-王亮原文：http://dwz.win/XnM.NET 5 旨在提供统一的运行时和框架，使其在各平台都有统一的运行时行为和开发体验。微软发布了与 .NET 协作的大...
通过自监督学习发现异常数据
异常检测（有时称为异常检测或分布外检测）是许多领域中最常见的机器学习应用程序之一，从制造中的缺陷检测到金融中的欺诈交易检测。它最常用于易于收集大量已知正态示例但异常数据很少且难以...
发现机器学习中的未知未知数
机器学习 (ML) 模型的性能取决于学习算法以及用于训练和评估的数据。算法的作用得到了很好的研究，并且是众多挑战的焦点，例如SQuAD、GLUE、ImageNet等。此外，还努力改...
使用 Menger 进行大规模分布式强化学习
在过去十年中，强化学习(RL) 已成为机器学习中最有前途的研究领域之一，并且在解决复杂的现实世界问题（例如芯片放置和资源管理）以及解决具有挑战性的游戏（例如，去、Dota 2和捉迷...
使用机器学习检测结肠镜检查中的覆盖不足
结直肠癌(CRC) 是一个全球性的健康问题，也是美国第二大致命癌症，估计每年导致90 万人死亡。虽然是致命的，但可以通过在结肠癌前病变（称为息肉）癌变之前去除它们来预防 CRC。事...
KeyPose：从立体估计透明物体的 3D 姿势
估计 3D 对象的位置和方向是计算机视觉应用程序中涉及对象级感知的核心问题之一，例如增强现实和机器人操作。在这些应用程序中，了解对象在世界中的 3D 位置非常重要，无论是直接影响它...
药物研发统计师的一天（试验设计篇）
编者注：近期笔者出版了一本新书，由此结识了一批积极热心的读者。本文作者，作为医药企业核心统计部门统计师的 Carnap 便是其中的一位。编者作为IT技术人员，虽然与不同行业都有所接...
团
如何让你画里的鱼游进海里？
- 这篇专访将聚焦于计算机视觉应用 -△ 王铮→ 关键词→ 计算机视觉应用、交互艺术、设计智造→ 王铮● 计算机视觉应用，主要是研究哪些方面？● 王铮：用专业术语来解释的话，计算机...
团
Improving DL for Airbnb Search：科学炼丹实践指南
论文地址: ACM、arXiv 1. 写在前面 许多观众和影评人会对某个导演的电影情有独钟，即使他们曾经拍过烂片，观众待他们依然如初恋，比如拍出了《阳光灿烂的日子》的姜文。对于 A...
弱监督条件下基于相似性条件学习的服饰搭配生成
论文：《Learning Similarity Conditions Without Explicit Supervision》论文地址：https://arxiv.org/pdf...
团
深度学习算子优化：FFT
作者：严健文 | 旷视 MegEngine 架构师背景在数字信号和数字图像领域， 对频域的研究是一个重要分支。 我们日常“加工”的图像都是像素级，被称为是图像的空域数据。空域数据表...
移动端 CPU 的深度学习模型推理性能优化：NCHW44 和 Record 原理方法详解
用户实践系列，将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章，希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴，更好地了解和使用 MegEngine ~本文作者：王雷 | 旷视科...
了解受控噪声标签的深度学习
深度神经网络的成功取决于对高质量标记训练数据的访问，因为训练数据中标签错误（标签噪声）的存在会大大降低模型在干净测试数据上的准确性。不幸的是，大型训练数据集几乎总是包含标签不准确或...
团
语义分割：GSCNN 提高边缘和小目标的分割性能
本次介绍的文章发表在ICCV2019，由英伟达公司的学者提出的一种用于语义分割的双流CNN结构(GSCNN)。相比于传统的分割模型，GSCNN主要加入了一个单独的分支用来学习边缘信...
