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  深度学习图像分割：网络结构设计一览

  本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。1.图像语义分割网络结构创新1.1FCN网络FCN整体架构简图单独将FCN网络列出来是因为FCN网络是第一个从全新的角度来解决语义分割问题的网络。此前的基于神经网络的图像语义分割网络是利用以待分

  728天前 深度学习 图像分割 0

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  在表格数据上，为什么基于树的模型仍然优于深度学习？

  深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。基于树的模型不可微，不能与深度学习模块联合训练，因此创建特定于表格的深度学习架构是一个非常活跃的研究领域。许多研究都声称可以击败或媲美基于树的模型，但他们的研究遭到很多质疑。事实上，对表格数据的学习缺乏既定基准，这样一来研究人员在评估他们的方法时就有很多自由度。此外，与其他机器学习子域中的基准相比，大多数在线可用的表格数据集都很小，

  728天前 模型 数据 机器学习 0

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  当文艺创作遇上人工智能

  写诗、作画、谱曲、跳舞、开演唱会、当主持人……近年来，人工智能（AI）持续介入文艺创作活动，在丰富文艺创作手段和文艺表现形式的同时，也对传统的文艺观念、艺术形态等产生巨大影响。人工智能文艺能否成为与人类文艺并驾齐驱的新的文艺类型？能否成为一种摆脱人类指令的主体性创造？从目前来看，人工智能虽然带来了清新的文艺风景，但人工智能文艺的未来依然道阻且长。2022世界移动通信大会上,观众通过虚拟现实技术在“元宇宙”中欣赏音乐会。新华社发人工智能文艺处于起步阶段人工智能依赖海量数据，基于特定算法，遵循一定的语法规则与

  728天前 人工智能 文艺创作 0

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  Opera 浏览器 97.0.4719.26 桌面版更新：集成 ChatGPT 和 AI 总结功能

  3月22日消息，继微软在其Edge浏览器中推出了基于GPT-4的聊天机器人后，Opera也紧随其后，在最新的97.0.4719.26版本中，将基于ChatGPT和ChatSonic的生成式AI聊天机器人集成到其桌面浏览器Opera和OperaGX中，已可在所有桌面平台上抢先体验。据IT之家了解，Opera还推出了一个功能，让用户可以通过在网站上高亮文本或输入文本来生成AI提示。聊天机器人还可以为用户撰写文章或网页摘要，为用户写社交媒体帖子，或者通过提示帮助用

  728天前 浏览器 ChatGPT Opera 0

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  南科大黑科技：一键消除视频人物，特效师的救星来了！

  来自南方科技大学的这款视频分割模型，可以追踪视频中的任意事物。不仅会“看”，还会“剪”，从视频中去掉个人，对它来说也是轻轻松松的事。而操作上，你唯一需要做的就是点几下鼠标。这位特效艺术家看到消息后仿佛找到了救星，直言这一产品将改变CGI行业的游戏规则。这款模型叫做TAM（TrackAnythingModel），是不是和Meta的图像分割模型SAM名字很像？的确，TAM就是将SAM扩展到了视频领域，点亮了动态物体追踪的技能树。视频分割模型其实不是新技术了，但传统的分割模型并没有减轻人类的工作。这些模型使用的

  728天前 视频 黑科技 0

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  Siri太笨，根本打不过ChatGPT！苹果加急测试语言生成AI

  「Siri太笨，根本无法与ChatGPT竞争！」这是前苹果工程师JohnBurkey接受纽约时报一次采访时，对苹果语音助手Siri的评价。他进一步表示，「Siri不可能成为像ChatGPT那样的「创意助手」，笨拙的代码使其难以添加新功能。」Burkey曾在2014年参与了Siri的改进工作，并在2016年离开了苹果。微软把GPT-4与自家产品结合正搞的正大火大热之时，谷歌、Meta紧随其后，唯独苹果却在这AI大潮中还未出手。其实，报道称Siri的团队已经在内部开始测试人工智能语言生成模型。Siri太笨

  728天前 AI 开发 0

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  系统回顾深度强化学习预训练，在线、离线等研究这一篇就够了

  近年来，强化学习(RL)在深度学习的带动下发展迅速，从游戏到机器人领域的各种突破，激发了人们对设计复杂、大规模RL算法和系统的兴趣。然而，现有RL研究普遍让智能体在面对新的任务时只能从零开始学习，难以利用预先获取的先验知识来辅助决策，导致很大的计算开销。而在监督学习领域，预训练范式已经被验证为有效的获得可迁移先验知识的方式，通过在大规模数据集上进行预训练，网络模型能够快速适应不同的下游任务上。相似的思路同样在RL中有所尝试，尤其是近段时间关于“通才”智能体[1,2]的研究，让人不

  728天前 训练 强化学习 0

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  星标破10万！Auto-GPT之后，Transformer越新里程碑

  2017年，谷歌团队在论文「AttentionIsAllYouNeed」提出了开创性的NLP架构Transformer，自此一路开挂。多年来，这一架构风靡微软、谷歌、Meta等大型科技公司。就连横扫世界的ChatGPT，也是基于Transformer开发的。而就在今天，Transformer在GitHub上星标破10万大关！HuggingFace，最初只是一个聊天机器人程序，因其作为Transformer模型的中心而声名鹊起，一举成为闻名世界的开源社区。为了庆祝这一里程碑，HuggingFace也总结了1

  728天前 模型 Transforme 0

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  人工智能的兴起及其潜在影响

  从我们手机上的Siri到量身定制的产品建议，人工智能(AI)已迅速成为我们生活中不可或缺的一部分。由于机器学习、自然语言处理和机器人技术的进步，它正在彻底改变从教育到自动化、医疗保健到交通运输等领域。然而随着人工智能越来越受欢迎，人们对其可能产生的社会后果感到担忧。在这篇文章中，我们来看看人工智能的发展及其潜在的影响。人工智能的崛起人工智能（AI）的概念已经存在了几十年，但直到最近几年，人工智能才取得实质性进展。其上升可归因于几个关键因素，包括但不限于：机器学习的进步：机器学习的进展正在为技术领域带来重大

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  核酸采样机器人，一个新兴的千亿市场

  疫情几年深刻改变了我们的生活，连日常寒暄都从“你吃了吗”变成“你做核酸了吗”，毫无疑问，测核酸已成为我们日常生活的一部分。然而核酸检测的庞大需求，让各地都出现了医务人员短缺和人力不足的情况，甚至因此影响到了医院的正常运转，导致不时出现其他病人得不到及时医治的案例，此外长时间、高强度的重复采样工作，对采样人员的精神与体力也是一个巨大的挑战，显然这种状态不能长时间持续下去。于是使用无人的、非接触性的机器人，来替代人工进行采样工作，就成为了很自然的选择，不仅可以降低医护人员感染风险，分担重复性的繁重劳动，一定程

  728天前 机器人 核酸采样机器人 0