Pytorch入门与实践——AI插画师：生成对抗网络数据集制作
目录摘要1、用爬虫爬取二次元妹子的图片2、获取图片中的头像摘要最近想搞一搞GAN，但是发现《Pytorch入门与实践——AI插画师：生成对抗网络》，但是发现数据集的链接失效了，所以自己制作一份。代码来自https://www.zhihu.com/people/he-zhi-yuan-16，我做了一些修改。1、用爬虫爬取二次元妹子的图片数据从https://konachan.net/网站中下载的，....
美国公开新冠数据集欲借力AI，人工智能如何参与全球战“疫”？
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！ 编者按：本文来自微信公众号“读芯术”（ID:AI_Discovery），作者：读芯术，36氪经授权发布。 截至北京时间3月22日6时，全球累积确诊病例超30万，死亡病例近13万，这场来势汹汹的疫情在世界范围内持续蔓延。国内“重灾区”湖北已连续4天无新增病例，而世界的防疫战争才刚刚开始。 欧洲已成世....
阿里云天池的AI学习树及数据集
学习树 阿里云天池https://tianchi.aliyun.com 数据集也不错，比如这个疫苗流向数据集：https://tianchi.aliyun.com/datalab/dataSet.html?spm=5176.100073.0.0.77166fc1d5JGPJ&dataId=1427
收藏 | 精选11篇AI领域论文（附代码、数据集链接）
01 Large Scaled Relation Extraction with Reinforcement Learning @theodoric008 推荐 #Relation Extraction 本文是中科院自动化所发表于 AAAI 2018 的工作。论文提供了一种利用强化学习进行实体关系抽取的思路，近几年做 RE 的，有基于 Supervised 数据集的：2015 Xu CNN，20....
AI角 | AI challenger零样本学习算法大赛报名开启，数据集开放
大数据文摘作品 去年，AI Challenger（以下简称AIC）全球挑战赛吸引了来自65个国家近万团队参赛。 今年的AIC预热赛零样本学习（zero-shot learning）竞赛即日起开始。 零样本学习竞赛同样发布大规模图像属性数据集，包含78017张图片、230个类别、359种属性。 与目前主流的用于zero-shot learning的数据集相比，图片量更大、属性更丰富、类别与Imag....
一个耗资数百万的AI数据集，和它背后的90后超人们
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 不够智能的人工智能，往往被调侃成“人工智障”，但不是所有人都清楚知道“智障”的原因。 1994年出生的巨丹，属于清楚知道原因的那部分人。 这个23岁的化工大学化学专业毕业生，从第一份实习工作开始，核心任务就是人工智能中“人工”的那部分，现在她是一个AI视觉数据集审核团队的leader。每当一个新成员加入，她总会引用她的leader曾经向她解释的话...
英特尔研发神经元AI处理器，模仿大脑功能，无需训练数据集
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 刚刚，黄仁勋在北京跑步上台演讲，庄严宣布：CPU的时代结束了。 好巧，英特尔说：不单CPU不行了，GPU也不行了。 这位CPU霸主表示，随着高度动态和非结构既然数据的相关需求逐渐增加，未来计算的需求将超越经典的CPU和GPU体系结构。 那怎么办？ 英特尔这么说，肯定有办法。英特尔实验室今天宣布，正在研发出代号“Loihi”的自学习神经元芯片，模仿了...
中科院自动化所王亮：由AI Challenger漫谈数据集的重要性
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） AI火热，但并不是所有人都清楚“数据集”的意义。 首届“AI Challenger·全球AI挑战赛”在9月4日正式开始后，既收获了参赛选手的第一手反馈，也引来不少吃瓜群众围观。 参赛选手评价，“人体骨骼关键点”、“图像中文描述”和“英中机器翻译”3大数据集令人意外又惊喜，他们没想到首届比赛，主办方就在数据集上花费了大心思，质量大大超出预期。 然而对于...
DeepMind推出更难的机器阅读理解数据集，要让AI读懂整本书
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 在机器阅读理解界的ImageNet——SQuAD挑战赛中，排在前几名的算法，都能拿到八十多分的成绩。 可是，为什么我们依然觉得机器不太听/看得懂人话？ 科学研究界有句老话说得好，世界上最远的距离，就是从实验环境到工程实际。 这句话是量子位现编的，不过现有的这些阅读理解数据集，的确和现实有一些距离。用DeepMind最近一篇论文里的话来说，它们“不能...
AI根据视频画面自动配音 ，真假难辨 !（附数据集）
先来做个“真假美猴王”的游戏。 你将看到两段画面相同的视频，请判断哪段来自视频原声，哪段是AI根据视频画面配上的假声？ 莫非两个都是真的？不可能，答案文末揭晓。（还有更多真假难辨的视频原声和配音大对比） 真假难辨，简直让人怀疑耳朵。模型合成的假音效，什么时候都这么逼真了？一切还得从这个自动为自然环境下的视频配音的项目说起。 视听关联 看闪电，知雷声。 对人类来说，声音和视觉通常会打包出现传递信息....
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