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人工智能開發(fā)者

ASC18 世界超算總決賽清華衛(wèi)冕，「黑馬」上科大摘得亞軍及 AI 獎項

清華大學(xué)成功衛(wèi)冕總冠軍，首次入圍總決賽的「黑馬」上?？萍即髮W(xué)收獲亞軍和 e Prize 計算挑戰(zhàn)獎兩項大獎，臺灣清華大學(xué)獲得最高計算性能獎。

奕欣
05月15日 09:50

ASC 超算
人工智能開發(fā)者

語義技術(shù)全線免費，人臉識別離線能力開放，百度為 AI 開發(fā)者帶來福利

聚焦「免費」，百度又一次給開發(fā)者帶來大量福利。

孔令雙
05月12日 22:08

百度 PaddlePaddle
人工智能開發(fā)者

全球超算總決賽融入微軟NLP賽題，高性能計算和AI如何攜手前行？

“超算的強項是對大數(shù)據(jù)的處理和強大的計算能力?！?

奕欣
05月12日 10:51

人工智能高性能計算
人工智能開發(fā)者

騰訊圍棋 AI 技術(shù) PhoenixGo 正式開源，源碼、模型全公開

從 1 月底開始，PhoenixGo 以 BensonDarr（昵稱「金毛」）的名義在騰訊野狐圍棋平臺上和全球頂尖職業(yè)棋手、圍棋愛好者及各路圍棋 AI 對弈。

汪思穎
05月11日 15:49

騰訊圍棋
人工智能開發(fā)者

微軟開源 ML.NET 跨平臺機器學(xué)習(xí)框架，AI 普及又向前跨進一步

利用 ML.NET，開發(fā)人員可以直接上手已有的模型，無需具備開發(fā)或調(diào)節(jié)機器學(xué)習(xí)模型的專業(yè)知識。

汪思穎
05月10日 14:24

微軟機器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

5 年提速 500 倍，英偉達 GPU 創(chuàng)紀錄突破與技術(shù)有哪些？

英偉達 Volta Tensor Core GPU 在深度學(xué)習(xí)社群取得了哪些巨大突破？這些突破背后有什么核心技術(shù)？

汪思穎
05月10日 09:34

深度學(xué)習(xí)人工智能英偉達
人工智能開發(fā)者

數(shù)據(jù)增強：數(shù)據(jù)有限時如何使用深度學(xué)習(xí) ？（續(xù)）

對深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強技術(shù)的全面回顧

AI研習(xí)社-譯站
05月07日 11:36

數(shù)據(jù)增強
人工智能開發(fā)者

NanoNets :數(shù)據(jù)有限時如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)？

讓遷移學(xué)習(xí)更簡單

AI研習(xí)社-譯站
05月07日 11:33

NanoNets 遷移學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

一個應(yīng)用于物體識別的遷移學(xué)習(xí)工具鏈

這份教程旨在提供一個工具鏈（流程中工具和相關(guān)庫的集合），含有遷移學(xué)習(xí)中涉及語義分割的一些最基本的內(nèi)容。

AI研習(xí)社-譯站
05月03日 18:00

遷移學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

融合 Caffe2、ONNX 的新版 PyTorch 發(fā)布在即，能否趕超 TensorFlow？

全新的版本融合了 Caffe2 和 ONNX 支持模塊化、面向生產(chǎn)的功能，并保留了 PyTorch 現(xiàn)有的靈活、以研究為中心的設(shè)計。

汪思穎
05月03日 14:54

pytorch facebook
人工智能開發(fā)者

Github代碼實踐：Pytorch實現(xiàn)的語義分割器

通過這個代碼，你可以根據(jù)草圖訓(xùn)練模型或者通過使用Detectron中得到預(yù)訓(xùn)練權(quán)重(*.pk)來進行推斷。

AI研習(xí)社-譯站
05月03日 14:27

python
人工智能開發(fā)者

百度 PaddlePaddle AI 大賽冠軍林天威專訪：如何準確識別綜藝視頻中的「精彩片段」？

理解視頻中人的動作和行為是計算機視覺領(lǐng)域里非常具有挑戰(zhàn)性的問題。

孔令雙
05月02日 10:00

paddlepaddle BROAD ActivityNet
人工智能開發(fā)者

Kaggle 新賽來襲，25000 美金等你來戰(zhàn)

這是俄羅斯最大分類廣告網(wǎng)站 Avito 主辦的第四次 Kaggle 比賽，大家需要根據(jù)提供的信息來預(yù)測廣告需求。

汪思穎
04月30日 14:51

kaggle
人工智能開發(fā)者

GluonCV — 計算機視覺的深度學(xué)習(xí)工具包

開發(fā) MXNet 時候感覺最難的是什么。我會毫不猶豫的覺得「重復(fù)論文里的實驗結(jié)果」是最困難的一點。

奕欣
04月29日 08:20

MxNet
人工智能開發(fā)者

MXBoard — 助力 MXNet 數(shù)據(jù)可視化

MXBoard 支持了 TensorBoard 中大部分的數(shù)據(jù)類型，MXBoard API 的設(shè)計參考了 tensorboard-pytorch。

汪思穎
04月28日 11:54

mxnet

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