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北大图灵班本科生带来动画CG福音,「最懂骨骼的卷积网络」,无需配对样本实现动作迁移 | SIGGRAPH

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 我有一个动画形象,我有一套人体动作,可想要把它们组合成真正的动画,可不是 1+1 这么简单。 别看这体型迥异的三位动作整齐划一,支撑动画的骨架却差异甚大。

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下一站AI:实时服务

随着实时解决方案的增长与人工智能技术的发展,工作负载的日益提升以及非结构化数据的爆炸式增长,数据中心的发展方向正朝着加速计算、存储与网络适应性前进。

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来吧!动手搭建一个基于 CNN 的电影推荐系统

本文中,我们将从深度学习卷积神经网络入手,基于 Github 的开源项目来完成 MovieLens 数据集的电影推荐系统。

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人工智能理解常识的数十年挑战,如何让 AI 不再“智障”?

如何让人工智能理解常识,已是一个困扰了人工智能 50 多年的难题。

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强人工智能和弱人工智能

人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。

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物联网3A格局:阿里云、亚马逊等入选Gartner最新全球物联网竞争报告

全球云计算的3A格局正向物联网市场延续

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AI也能作曲!OpenAI神经网络能生成任何流派音乐

据外媒报道,人工智能(AI)技术生成的音乐会给人以非常奇妙的体验,这其中有两个原因:第一,这是个非常吸引人的全新领域;第二,我们真的不知道它会走向何方。然而,AI技术实际上在音乐和商业上的应用都很有趣。

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神经网络?决策树?都做不到!谁能解决可解释性AI?

神经网络是准确的,但无法解释;在计算机视觉中,决策树是可解释的,但不准确。可解释性AI(XAI)试图弥合这一分歧,但正如下面所解释的那样,“XAI在不直接解释模型的情况下证明了决策的合理性”。

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让AI去学习AI:你已经是个成熟的模型了,该学会自己训练了

导读:让计算机自己去学习和训练规则,是否能达到更好的效果呢?自动机器学习就是答案,也就是所谓“AI的AI”,让AI去学习AI。

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AlphaGo背后这项核心技术,后来怎么样了?

近年来,深度学习(Deep Learning, DL)作为机器学习的一个重要研究领域,得到了长足的发展,为强化学习(Reinforcement Learning, RL)提供了强有力的支撑,使RL能够解决以前难以处理的问题,例如学习直接从像素玩视频游戏。

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超简单的神经网络构建方法,你上你也行!

人工智能,深度学习,这些词是不是听起来就很高大上,充满了神秘气息?仿佛是只对数学博士开放的高级领域?

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AI也有偏见,我们该如何信任它们?

如果AI革命不可避免,至少一个可被解释的系统能够更好地融入崭新的算法社会契约。

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收藏!机器学习算法分类图谱及其优缺点综合分析

近日,Coggle对各类机器学习算法进行了归纳整理,形成了一个较为完整的机器学习算法分类图谱,并对每一类算法的优缺点进行了分析。具体分类如下:

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真大神!AI 修复百年前民国北京影像,网友:仿佛穿越了

百年后的生活场景难以想象,但百年前的生活,还是可以看到的。

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北京小伙用AI修复100年前的京城老视频爆火网络,作者:7天完成,颜色还有不足

近日,一个“修复老北京街道”的视频刷屏全网。

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深度解析 MegEngine 亚线性显存优化技术

基于梯度检查点的亚线性显存优化方法 [1] 由于较高的计算 / 显存性价比受到关注。MegEngine 经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大 batch size,进一步提升模型性能,稳定 batchwise 算子。

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机器学习修炼手册:从倔强青铜到最强王者

笔者整理的这套课程从入门到高级,快来提升你的段位吧!

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