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UT Austin朱玉可主讲，CS391R 2021秋季课程上线，专注机器人感知与决策
UT Austin的经典课程CS391R，已经上线了2021秋季版本的全新内容。先收藏，有时间再开始学？
生物技术初创Lumen与谷歌合作，用机器学习让螺旋藻蛋白生产力翻倍
编辑/凯霞机器学习可以促进基于藻类的生物制剂生产吗？8 月 11 日，西雅图生物技术初创公司 Lumen Bioscience （以下简称「Lumen」）与谷歌宣布合作，将利用机器学习来推进基于螺旋藻（一种蓝绿藻）的药物开发。Lumen 表示，该研究由 Lumen 的信息学负责人 Caitlin Gamble 和谷歌加速科学工程师 Drew Bryant 领导。Lumen 联合创始人 Jim Roberts 说：「谷歌的机器学习和我们基于螺旋藻疗法生产的开创性结合，让我们更接近于一种完全优化的方法，这种方法可能对全
综述：药物发现中的机器学习
编辑 | 萝卜皮不知不觉，人工智能已经渐渐延伸到了各个领域，医药领域也不例外。来自印度 B V Raju 理工学院的研究人员发表综述，讨论了药物发现中的机器学习，归纳总结了应用于制药领域的各类机器学习技术，并指出当前该领域发展的难点，以及未来发展方向。该综述以「Machine Learning in Drug Discovery: A Review」为题，于 2021 年 8 月 11 日发布在《Artificial Intelligence Review》杂志。人工智能概念与许多领域密切相关，如模式识别、概率论、
深度学习模型知识产权保护怎么做？看看IJCAI 2021这场Workshop说了什么
在刚刚结束的 IJCAI 2021 大会上，「深度学习模型知识产权保护国际研讨会(DeepIPR-IJCAI’21)」正式举行，这场研讨会由微众银行、马来亚大学、香港科技大学、上海交通大学共同主办。
优秀！2021年谷歌博士生奖研金陆续揭晓，同济校友王鑫龙、南大校友李昀入选
在近日公布的谷歌2021博士生奖研金部分名单中，来自阿德莱德大学、新南威尔士大学、昆士兰科技大学和悉尼大学的四位博士生获得该殊荣。
UC伯克利教授Pieter Abbeel开课了：六节课入门「深度强化学习」，讲义免费下载
课程视频时间有点长，但希望你能享受学习的快乐。将传统强化学习与深度神经网络结合的深度强化学习，一直以来被视为更接近人类思维方式的人工智能方法。深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力，强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策，因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果，为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。想要入门深度强化学习的同学们，请高度注意，一份优秀、细致、全面的新教材出现了。今天，UC 伯克利教授 Pieter Abbeel 上传了自己的新课程《深度强化学习基础》的最后一节视频，并在推特上安利了一下。这份
简单使用PyTorch搭建GAN模型
2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图像生成领域发生了巨变。本文将带大家了解GAN的工作原理，并介绍如何通过PyTorch简单上手GAN。
产业实践推动科技创新，京东科技集团3篇论文入选ICASSP 2021
ICASSP 2021将于2021年6月6日-11日在加拿大多伦多拉开序幕，凭借在语音技术领域的扎实积累和前沿创新，京东科技集团的3篇论文已经被 ICASSP 2021接收。
MaxCompute执行引擎核心技术DAG揭秘
作为业界少有的EB级别数据分布式平台，MaxCompute系统每天支撑上千万个分布式作业的运行。在这个量级的作业数目上，毫无疑问平台需要支撑的作业特点也多种多样：既有在"阿里体量"的大数据生态中独有的包含数十万计算节点的超大型作业，也有中小规模的分布式作业。同时不同用户对于不同规模/特点的作业，在运行时间，资源使用效率，数据吞吐率等方面，也有着不同的期待。Fig.1 MaxCompute线上数据分析基于作业的不同规模，当前MaxCompute平台提供了两种不同的运行模式，下表对于这两种模式做了总结对比:Fig.2
DataWorks数据建模 - 一揽子数据模型管理解决方案
作者：DataWorks产品经理 刘天鸢在当下的商业环境中，正确的数据治理策略对于数据增值是非常重要的。据统计，企业的数据一直都在以每年50%的速度增长，因此企业数据治理与整合的难度就不断加大了。DataWorks一直以来都致力于成为用户更方便、更快捷地进行数据开发与数据治理的好帮手。此次发布的数据建模，是对已有数据治理领域能力的补齐，为用户带来了在数据开发前，实施事前治理的能力。一、为什么要数据建模引用《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的内容：“如果把数据看作图书馆里的书，我们希望它们在书架上分门别类地放置；如
快手基于 Flink 构建实时数仓场景化实践
一、快手实时计算场景快手业务中的实时计算场景主要分为四块：公司级别的核心数据：包括公司经营大盘，实时核心日报，以及移动版数据。相当于团队会有公司的大盘指标，以及各个业务线，比如视频相关、直播相关，都会有一个核心的实时看板；大型活动实时指标：其中最核心的内容是实时大屏。例如快手的春晚活动，我们会有一个总体的大屏去看总体活动现状。一个大型的活动会分为 N 个不同的模块，我们对每一个模块不同的玩法会有不同的实时数据看板；运营部分的数据：运营数据主要包括两方面，一个是创作者，另一个是内容。对于创作者和内容，在运营侧，比如上
第一！科大讯飞再度刷新Cityscapes世界纪录
近日，科大讯飞凭借在道路目标检测领域多年的技术探索，刷新了Cityscapes 3D目标检测任务的全球最好成绩，得到检测分数（DS）42.9，取得了该项评测的第一名。此次也是科大讯飞继2017年、2018年参与测评之后，再一次刷新Cityscapes的世界纪录。此次评测，科大讯飞借鉴了已在城市交通出行场景下应用的Anchor-Free车辆检测技术，将2D目标检测技术升级至3D，并结合3D到2D重投影的特殊先验信息进行算法迁移。通过结合语义、上下文信息、位置先验信息以及目标形状先验信息等，提取精确的3D目标检测框，构
服务量化投资，基于知识图谱的事件表征框架研究入选SIGIR
瞰点科技和上海交大的研究团队提出了一种服务于量化投资的基于知识图谱的事件表征框架，称为 Knowledge Graph-based Event Embedding Framework（KGEEF）。通过在真实股票市场上进行的大规模实验表明，本文提出的方法显著有助于量化投资的策略提升。
全新x86内核架构、XeSS神经网络超采样、千亿晶体管SoC，这次英特尔诚意满满
2021 年英特尔架构日上，英特尔发布一系列重大技术架构的改变和创新：两款全新的 x86 内核架构（能效核与性能核）、代号为 Alder Lake 的首个性能混合架构、英特尔硬件线程调度器、专为数据中心设计的下一代英特尔至强可扩展处理器 Sapphire Rapids 以及基础设施处理器（IPU）等内容。
网易云信神经网络音频降噪算法：提升瞬态噪声抑制效果，适合移动端设备
机器之心专栏网易云信音频实验室网易云信音频实验室自主研发了一个针对瞬态噪声的轻量级网络音频降噪算法（网易云信 AI 音频降噪），对于 Non-stationary Noise 和 Transient Noise 都有很好的降噪量，并且控制了语音信号的损伤程度，保证了语音的质量和理解度。基于信号处理的传统音频降噪算法对于 Stationary Noise（平稳噪声）有比较好的降噪效果。但是对于 Non-stationary Noise（非平稳噪声），特别是 Transient Noise（突发噪声）降噪效果较差，而且
周志华、李航、邱锡鹏、李沐、Aston Zhang 5位专家指导，机器之心发布ML术语中英对照词表
几年前机器之心发布了一个旨在构建 AI 领域术语库的开源项目「Artificial-Intelligence-Terminology-Database」（简称「AITD」）。最近，该项目迎来了第三版。除了常规的更新之外，机器之心还在周志华教授、李航博士、邱锡鹏教授、李沐博士、Aston Zhang 博士等领域专家的指导及帮助下形成了「机器学习」专题篇。未来，机器之心还将会持续完善术语的收录和扩展阅读的构建，另外我们也希望更多 AI 技术社区成员参与到术语库的构建之中，具体的参与方式可以查看文章详情。2017 年，机
如履平地！波士顿动力Atlas学会了跑酷，但幕后花絮比正片更精彩
台上一分钟，台下十年功。
微软官方出品！18 条应该记住的AI人机交互指南
AI 时代，交互设计师应该了解的 AI 人机交互指南。此篇文章搬运自微软的 AI 设计团队，内附原文链接和资源链接，一共 18 条指南，希望可以启发到你~
原文链接： AI 人机交互指南
AI 系统可能会表现出不可预测的行为，这些行为可能具有破坏性、混淆性、冒犯性甚至危险性。由于这些原因，AI 系统经常违反传统的人机交互设计原则。当传统应用程序或产品的行为不一致时，将被判断为存在设计缺陷或错误。然而，不一致性和不确定性是 AI 系统天生就有的，因为它们具有概率性质，并随着时间的推移，它们会随着新数据的学习而发生变