
未来,构建 ML 产品将更加有趣,并且这些系统会工作得更好。随着 ML 自动化工具的不断改进,数据科学家和 ML 工程师将把更多的时间花在构建优秀的模型上,而花在与生产级 ML 系统相关的繁琐但必要的任务上的时间会更少。
2020年2月13日,美国外国投资委员会(CFIUS)外国投资审查法案最终规则正式生效。这是对2018年外国投资风险审查现代化法案(FIRRMA)的进一步确定和细节规定的落实。
在这篇文章中,我们将简介其中的9篇满分(全8分)论文,它们最终都被接收为Talk 论文,届时论文作者会在大会上做长达十多分钟的演讲报告。
在环境中保持稳定是所有生物共同的基本诉求,我们会不断努力追求确定性的环境和未来,并在与环境交互的过程中展现出一系列复杂的行为与能力。
2020,这个看似遥远实则只剩一个月就到来的年份,被不少作者设定为“未来发生年代”,在作者的想象中,这个神奇的年代拥有着高度发达的黑科技,人们也早已过上充满科技感的“未来生活”。
近日,《柳叶刀 (The Lancet)》子刊 EBioMedicine 发表了一项中国科学家应用自适应 AI 模型和多源数据,预测重庆市流感活动度的研究,这是中国首个基于 AI 和大数据的流感实时预测模型,也是 AI 在传染病预测领域中非常有影响力的成果。
理解人口流动性对于现代社会有着十分关键的作用,从交通基础设施检测到疾病监控预防,从理解政策传导到自然迁徙分析等领域都具有十分重要的作用。
声音在物体定位中会起到非常重要的作用,人们甚至可以利用自身对声音的感知来定位视线范围内的物体。
育种选种是农业产业链的起点,而种子是最重要的农业生产资料之一,如何培育出商业价值高,高产抗病害的种子,是众多企业关注的焦点。而育种过程却需要大量的资金与技术投入,以及海量数据的支持,这就极大的提高了育种产业的市场准入门槛。本文将主要讨论人工智能技术在育种产业中的辅助指导作用,并探究其的发展前景与局限。
GAN的飞速发展为视觉领域带来了巨大的变化,从图像编辑到场景合成、从换脸到表情操作,各种神奇的技术已经走入我们的生活。
都说做一件事情最好的时机就是「现在」,但是从何开始往往会难倒一大批人,更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。
显著性检测的主要任务是检测出图像中具有最独特视觉特征的目标区域,它在视觉内容编辑、目标检测、渲染、分割等领域有着重要的应用。
本文对 北美计算语言学联合会 2019 年出版的《自然语言处理中迁移学习教程》(NAACL 2019 tutorial on Transfer Learning in NLP)进行了拓展。