应用
SIGGRAPH 2021 | 学习带神经融合形状的人物动画
本文是对发表于计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2021 的论文 Learning Skeletal Articulations with Neural Blend Shapes 的解读。
该论文由北京大学陈宝权教授研究团队与北京电影学院未来影像高精尖创新中心、Google Research、特拉维夫大学以及苏黎世联邦理工学院合作，针对骨骼驱动的模型动画的高质量自动化生成进行改进，提出了神经融合形状技术。实验证明，该方法显著减少了已有方法中需要的人工干预，大大提升了生成动画的质量。
ICML 2021 | 基于装配的视频无监督部件分割
本文是第三十八届国际机器学习会议（ICML 2021）入选论文《基于装配的视频无监督部件分割（Unsupervised Co-part Segmentation through Assembly）》的解读。
该论文由北京大学陈宝权-刘利斌研究团队与山东大学、北京电影学院未来影像高精尖创新中心合作，提出了一种无监督的图像部件分割方法，创新性地采用了将部件分割过程和部件装配过程相结合的自监督学习思路，利用视频中的运动信息来提取潜在的部件特征，从而实现对物体部件的有意义的分割。
CVPR 2021 Oral | 室内动态场景中的相机重定位
本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 2021的 Oral 论文 “Robust Neural Routing Through Space Partitions for Camera Relocalization in Dynamic Indoor Environments”（通过在空间划分中鲁棒的神经路由实现室内动态场景的相机重定位）的解读。
该论文由北京大学陈宝权研究团队与山东大学、北京电影学院、斯坦福大学和 Google Research 合作，针对室内动态变化场景的相机重定位问题，提出在场景空间划分中进行路由的思想，记忆场景静态信息的同时感知场景动态信息，从而实现鲁棒的相机位姿预测。
实验证明，该方法显著提升了动态变化场景中的相机重定位效果。
TOG 2020 | 基于骨骼一致性的单目视频人体运动重建
本文是对 2020 年 9 月发表于计算机图形学顶级期刊 ACM Transactions on Graphics（ToG）的论文《基于骨骼一致性的单目视频人体运动重建（MotioNet: 3D Human Motion Reconstruction from Monocular Video with Skeleton Consistency）》的解读。
该论文由北京大学与山东大学、北京电影学院、以色列特拉维夫与耶路撒冷大学合作，针对从单目视频中提取人体运动的问题，区别于直接回归关节坐标的方法，作者在神经网络中利用正向运动学，预测出时序一致的人体骨架及所对应的关节旋转，减小了网络预测的空间搜索范围，网络输出的结果也能直接运用于角色动画的驱动。
AAAI 2021 | 投票的平滑复杂度
本文是第三十五届人工智能大会（AAAI 2021）入选论文《The Smoothed Complexity of Computing Kemeny and Slater Rankings》的解读。
Creator 面对面 | 面向统一的 AI 模型架构和学习方法
随着 AI 的兴起，不同领域的相关研究热火朝天，各种各样的 AI 模型框架和学习方法扑面而来，各不相同。那么是否能有一种统一的模型架构和学习方法来解决不同领域的不同问题呢？让我们来听听怎么看。
开源！港中文、MIT、复旦提出首个RNA基石模型
本文中 RNA-FM 模型的出现一定程度上缓解了 RNA 带标注数据紧张的现状，为其他研究者提供了访问大批量无标签数据的便捷接口。并且，该模型将以 RNA 领域基础模型的身份，为该领域的各种各样的研究提供强有力的支援与帮助。
苹果M2笔记本固态硬盘反向升级：降速还加价1500
涨价 1500 元，你获得了更长时间的续航，更好的屏幕，更小的体积…… 但硬盘却降级了。
Creator 面对面 | 昇腾异构计算架构 CANN 的技术进展和未来展望
在 2021 年的最后一个季度， CANN 5.0 版本正式发布。昇腾 CANN 作为平台级的异构计算架构，已经经过了 3 年多的优化，迭代了 4 个大版本，CANN 5.0 在性能方面，AI 模型训练/推理性能大幅提升，用时更短；在功能方面：推理引擎 ATC Suite1.0 首次发布，AI 模型推理性能更高、功能更全面；在便捷性方面：代码开发和调试进一步简化，包括支持混合编程等，使用门槛更低。在性能上，无论是训练规模大小、场景类型，还是推理效率，均有较大提升。实验数据显示，原本需要 6.25 分训练的 BERT 模型，在 CANN 5.0 的加持下缩短了一倍多，只需2.69分钟就能完成训练；至于在 3.0 版本上需要 28 秒训练的 ResNet ，5.0 版本则是“再进化”到 16 秒。
为自动驾驶汽车创造「记忆」，上交校友、康奈尔大学博士生两篇论文被CVPR 2022收录
人经常走一条路能走熟，自动驾驶汽车也应该能。
库克、盖茨等500余人联名倡议：让每个中小学生都能学计算机课程
蒂姆 · 库克、杰夫 · 贝佐斯、比尔 · 盖茨等科技界知名人士在公开信上签了名。近日，500 余名商业、教育和非营利部门的知名人士签署了一封联名信，呼吁州长和教育领导者更新美国基础教育 K-12 课程，让「每所学校的每个学生都有机会学习计算机科学」。签署者名单包含许多科技界的知名人士，包括苹果首席执行官蒂姆 · 库克、亚马逊创始人兼执行主席杰夫 · 贝佐斯、Alphabet 首席执行官桑达尔 · 皮查伊、微软联合创始人比尔 · 盖茨以及 Meta 创始人兼首席执行官马克 · 扎克伯格。联名信链接：：以下签署人承诺
墨芯首席科学家严恩勖：用稀疏化解决时代最严峻的算力挑战
人工智能进入黄金时代，正改变各行各业以及我们的日常生活。今日集微网报道，随着人工智能应用的普及，稀疏化进入人工智能行业的主流企业视野。稀疏化计算能帮助人工智能突破硬件算力极限，有望实现十倍、甚至百倍的人工智能应用加速，并大幅降低计算成本。墨芯人工智能从诞生起，即专注于稀疏化计算产品和解决方案，独创双稀疏算法，为客户提供高品质AI计算解决方案，携手共创AI计算未来。为此，墨芯人工智能首席科学家严恩勖针对企业目前的发展历程、研究成果、企业优势、未来发展等，与集微网分享了他的看法和观点。以下为访谈内容：集微网：在AI报告
ScienceAI发展前瞻：AI与科学计算的双向影响
「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」，推出线上分享，共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式，与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技术和学术热点，盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破，展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。
历时7年完成，大获称赞的概率数值计算新书在线可看
蒂宾根大学的 Philipp Hennig 教授及其合著者编写了一本名为《Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning》的新书，适合初级研究者学习使用。
做研究无人咨询、与学生不交心，UNC助理教授两年教职挣扎史
当助理教授是怎样一种体验？来自北卡罗来纳大学教堂山分校的Colin Raffel谈了谈他自己的感受。
6年技术迭代，阿里全球化出海&合规的挑战和探索
全球化技术根植于全球化业务，经过五个阶段的演进，逐渐发展成为阿里巴巴集团内相对独立的技术体系。本文会首先重点讲解全球化基础设施层的挑战和技术实践。
人工智能快速出图！盘点 4 款人气超高的 AI 绘画神器
大家好，我是和你们聊设计的花生~
RoLAP 实验室｜基于凸凸凸的工业臂柔性规划系统
大界成立的RoLAP实验室（RoboticPlus Laboratory for Autonomy and Perception），由中科院博士后、加州理工物理学博士、大界首席科学家周诚喆领衔，聚集了一批专业的硕博团队，致力于研究工业机器人在智能制造场景下的视觉感知（眼）、运动规划（手）、场景理解（大脑）的协同闭环系统。本文将基于RoLAP实验室的研究成果，为各位读者深度解析机械臂运动规划的关键技术。一. 背景介绍随着科学技术的发展，机器人技术正在被广泛应用到各种结构化的场景，比如3C消费电子和汽车工厂等标准化制造