以下是关于搜索 研习社 相关文章的结果共有 18 条,当前显示最新 18 条结果。
顶会赞助计划 (赞助会流程)
顶会赞助计划 (赞助会流程)

大家好,我就是倪蘋,社区昵称是MLer,1,毕业于纽约大学计算机科学专业,我目前正在利物浦大学从事机器学习算法相关的研究和开发工作,研究领域包括NLP,CV和分布式计算,之前一直在关注领域内的各大顶会,后来通过AI科技评论的公众号发现了AI研习社,ai.yanxishe.com,,分享、交流的圈子又扩大了数倍,再此感谢研习社提供的交流...。

更新时间:2024-12-10 01:25:54

强化学习的10个现实应用
强化学习的10个现实应用

译者,AI研习社,季一帆、,在强化学习中,我们使用奖惩机制来训练agents,Agent做出正确的行为会得到奖励,做出错误的行为就会受到惩罚,这样的话,agent就会试着将自己的错误行为最少化,将自己的正确行为最多化,本文我们将会聚焦于强化学习在现实生活中的实际应用,很多论文都提到了深度强化学习在自动驾驶领域中的应用,在无人驾驶中,需...。

更新时间:2024-12-10 01:25:44

猿桌会 面向 AI 带你看各路大神的重磅分享 2018 公开课盘点应用篇 开发者
猿桌会 面向 AI 带你看各路大神的重磅分享 2018 公开课盘点应用篇 开发者

雷锋网AI科技评论按,2018年,AI研习社又为大家呈上了一系列公开课,AI研习社的粉丝们也再度与我们相伴走过了一年,作为一个针对AI开发者的公开课类目,,猿桌会,自去年推出以来广受各位的喜爱,在今年雷锋网AI研习社依旧以最饱满的诚意为大家邀请了领域内的各路大神进行分享,具体内容涵盖深度学习开源框架、神经网络调参和优化、开发语言使用技...。

更新时间:2024-12-10 00:57:03

AI 学术力量被看见 让新生 链接优秀的年轻 学者 大讲堂 2018 AI 公开课盘点学术篇 (ai学术写作)
AI 学术力量被看见 让新生 链接优秀的年轻 学者 大讲堂 2018 AI 公开课盘点学术篇 (ai学术写作)

2018年,AI研习社为大家呈上了一系列公开课,让更多的AI学术人员得以分享、传播自己的研究成果,也让科技爱好者们、学生们、其它研究人员们增进了对人工智能相关思维、知识、应用的认识,为国内人工智能长期持续发展的氛围出一份力,作为主打AI学术的,大讲堂,,该栏目至今已产出124期分享内容,在刚过去的春节,我们整理了其中热度排在前十的公开...。

更新时间:2024-12-10 00:40:52

职播 (职播百胜怎么看通过没通过)
职播 (职播百胜怎么看通过没通过)

语音播放文章内容由深声科技提供技术支持您的浏览器不支持audio元素,雷锋网AI研习社按,本周五,11月27日,晚8,00点,,大讲堂,第17讲邀请到了安智汽车视觉事业部检测算法负责人刘炎来分享,本场主题为,人工智能及其算法——机器学习和深度学习,上一期我们主要聚焦文本纠错技术,这次我们来讲讲机器学习和深度学习算法,本次分享依旧对AI...。

更新时间:2024-12-10 00:38:01

数字无界 信任经济与网格组织 (数字无界卡怎么用)
数字无界 信任经济与网格组织 (数字无界卡怎么用)

雷锋网AI科技评论按,经济上的,U型,信任经济曲线和组织上的,自主分布,协同共识,的网格组织是由数字机构劫波科技创始人兼CEO李凯龙创设的理论和模型,代表了他和团队在过去这段时间对未来十年、十五年商业社会的一些理解,近日,在雷锋网AI研习社公开课上,数字机构劫波科技创始人兼CEO李凯龙对这两个理论和模型进行了分享,公开课回放视频网址,...。

更新时间:2024-12-10 00:13:26

猿桌会& 专场问答 (猿桌会议)
猿桌会& 专场问答 (猿桌会议)

雷锋网AI研习社讯,在本期猿桌会中,讲者将聚焦数字世界的展望;阐释数字世界独有的信任经济和网格组织模型;解读数字系统的安全性问题,分享主题数字无界,信任经济与网格组织分享嘉宾李凯龙,数字机构劫波科技创始人兼CEO,就读于清华大学经济管理学院和法学院获得硕士学位,拥有香港中文大学mba及北京外国语大学语言文学学士文凭,并被公派到欧洲多个...。

更新时间:2024-12-10 00:13:17

本周三场学术青年分享会来袭 预告 (本周三场学术会议内容)
本周三场学术青年分享会来袭 预告 (本周三场学术会议内容)

学术青年分享会是雷锋网旗下垂直AI领域学术交流社群——AI研习社所发起的活动,AI研习社致力于建设全球领先的AI求知社区,基于专业直播平台,进行技术交流的公益传播和深度交流,分享会通过邀请学术界、工业界学者进行高质量内容分享,让广大学术青年了解最前沿的学术与行业技术进展,成为连接学术界与工业界之间的桥梁,雷锋网希望能够从中发现一大批优...。

更新时间:2024-12-09 23:29:23

干货太多完全听不过来…… 预告 常青藤名校嘉宾来了!一周4场学术公开课 (干货太多完全不能吃了)
干货太多完全听不过来…… 预告 常青藤名校嘉宾来了!一周4场学术公开课 (干货太多完全不能吃了)

学术青年分享会是雷锋网旗下垂直AI领域学术交流社群——AI研习社所发起的活动,AI研习社致力于建设全球领先的AI求知社区,基于专业直播平台,进行技术交流的公益传播和深度交流,分享会通过邀请学术界、工业界学者进行高质量内容分享,让广大学术青年了解最前沿的学术与行业技术进展,成为连接学术界与工业界之间的桥梁,雷锋网希望能够从中发现一大批优...。

更新时间:2024-12-09 23:29:15

用层进表面预测来重建三维物体 (如何选择表面活性剂)
用层进表面预测来重建三维物体 (如何选择表面活性剂)

雷锋网,公众号,雷锋网,AI研习社,本期论文,HierarchicalSurfacePredictionfor3DObjectReconstruction用层进表面预测来重建三维物体用图像来重建3D数字几何结构是计算机视觉领域一个非常核心的问题,这种技术在许多领域都有广泛的应用,例如电影制作、视频游戏的内容生成、虚拟现实和增强现实、3...。

更新时间:2024-12-09 16:18:51

12.31 研习社每日精选论文推荐 Paper
12.31 研习社每日精选论文推荐 Paper

Hi欢迎来到Paper研习社每日精选栏目,Paper研习社,paper.yanxishe.com,每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你参考,以下是今日的精选内容——用于文本推理的神经模块网络NeuralModuleNetworksforReasoningoverText作者,GuptaNitish,LinKevin,RothD...。

更新时间:2024-12-09 16:08:34

12.27 研习社每日精选论文推荐 Paper
12.27 研习社每日精选论文推荐 Paper

Hi欢迎来到Paper研习社每日精选栏目,Paper研习社,paper.yanxishe.com,每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你参考,以下是今日的精选内容——关于大熊猫的论文,用声音预测交配成功与否Audio,basedautomaticmatingsuccesspredictionofgiantpandas作者,Yan...。

更新时间:2024-12-09 16:08:21

12.25 Paper 研习社每日精选论文推荐 (1225平方米等于多少亩)
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Hi欢迎来到Paper研习社每日精选栏目,Paper研习社,paper.yanxishe.com,每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你参考,以下是今日的精选内容——目录深度兴趣演化网络用于点击率预测DeepInterestEvolutionNetworkforClick,­‐ThroughRatePrediction作者,Gu...。

更新时间:2024-12-09 16:08:10

12.26 研习社每日精选论文推荐 Paper (12.26研究生考试时间)
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Hi欢迎来到Paper研习社每日精选栏目,Paper研习社,paper.yanxishe.com,每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你参考,以下是今日的精选内容——具有姿势感性损失的面向音乐的舞蹈视频合成Music,orientedDanceVideoSynthesiswithPosePerceptualLoss作者,RenX...。

更新时间:2024-12-09 16:07:58

12.30 Paper 研习社每日精选论文推荐 (1230日元等于多少人民币)
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更新时间:2024-12-09 16:07:30

研习社本周论文推荐精选 Paper
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更新时间:2024-12-09 16:06:08

Paper 研习社本周论文推荐精选 (paper研究生)
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Paper研习社新功能上线啦!点击链接迅速跳转论文集下载界面,https,paper.yanxishe.com,library#计算语言学#,选择,回答和解释,可解释的对多文档多跳阅读理解模型,推荐理由,具有可解释性的多个文档多跳阅读理解是一个具有挑战性的问题,因为它要求对多个信息源进行推理,并通过提供支持证据来解释模型答案的预测...。

更新时间:2024-12-09 16:05:59

Paper 今日 (paper今年上新吗?)
Paper 今日 (paper今年上新吗?)

为了帮助各位学术青年更好地学习前沿研究成果和技术,AI科技评论联合Paper研习社,paper.yanxishe.com,,重磅推出,今日Paper,栏目,每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你学习参考,以下是今日的精选内容——ReadingWikipediatoAnswerOpen,DomainQuestionsMachine...。

更新时间:2024-12-09 15:57:46

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