作者 | 王玉杰 审稿 | 杨慧丹 最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类，该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。...化学反应的分类对化学家们有很高的价值，比如利用同类反应的相似成份推测最佳反应条件等。近年来，一些机器学习方法被用于化学反应的分类，但是都存在一定的局限。...研究者在13.2万个化学反应上进行了测试，最高可达98.2%的分类精度，而传统方法仅为41％。...BERT模型基于“自注意力”机制，可以利用大规模的文本数据学习语言特征，研究者们首先将化学反应式转换为SMILES格式，相当于对化学反应式进行了语言描述，图1为两个化学反应式及其对应的SMILES 表示...图3 注意力权重解读 基于BERT模型，化学反应可以表示成一个固定维度的向量，研究者将不同化学反应描绘在一张图上，如图4，从图中可以观察到不同化学反应之间的关系。 ?
第一，深度神经网络更多是模拟了大脑视皮层中的前馈、层级结构信息处理的方式。但是大脑的视觉系统比这复杂得多，所以在很多行为上人脑和深度神经网络有非常大的不同。在很多任务上，人的表现更加高明。 ?...下图展示了一个实验，被试是盲视。盲视是指，意识层面“看不见”物体但却能“感知”到物体的存在。 ? 大量实验表明，人类要看到或意识到物体，需要物体信息至少在视觉皮层V1中被接受到。...科学家发现，在上丘处通过操纵神经元反应可以让老鼠看到运动光斑后不再装死，或者即使没有运动光斑的出现老鼠都主动装死。这个实验表明本能的快速反应走皮层下通路，而没有走深度神经网络模拟的皮层上通路。...我也可以画一只手的轮廓，然后轮廓去掉，这时候你又会觉得图中是一只手，因为你有了自上而下的手的先验知识。 ? 我还可以在图中画一条鱼，我相信这时候你又会觉得图中是一条鱼。 ?...从解剖上来说，从高级视皮层到初级视皮层的反馈连接比前馈连接还要多，相比之下深度学习网络主要考虑的是前馈连接。电生理实验证据也表明，大脑对物体的识别先发生在高级视皮层，然后才发生在低级视皮层。
8月30日，乐视“黑色919乐迷电商节”的电商晚会形式明确：将由乐视视频与江苏卫视联合打造“919乐迷狂欢夜”，晚会将在9月19日晚上9：19日直播启动，持续三小时，在乐视视频和江苏卫视同时直播，蔡依林和华晨宇成为首批公开的艺人阵容...乐视起家于乐视视频，拥有娱乐基因，可以进退自如：自己做没问题，今年413已经证明了这一点；与电视台合作，也将是深度协作、能力互补，而不是简单的定制。...今年乐视视频与江苏卫视合作的“919乐迷狂欢夜”，至少会有这些互补： 网台深度联动，视频媒体与电视媒体的合作； 乐视视频的互联网优势和江苏卫视的专业制作能力互补； 乐视在移动设备和智能电视上的分发与江苏卫视的高收视率结合...现在看来，乐视视频正在成为乐视生态业务化学反应的催化剂，起到加速和融合作用：有一些化学反应离不开催化剂，还有一些化学反应有了催化剂将加速。原因如下： 1、乐视视频是乐视会员体系的基础。...3、乐视视频的IP资源实现生态反应。
视觉系统的研究从上世纪60年代美国学者Hubel和Wiesel对猫的视觉皮层细胞激发的有向性选择的研究，到现在对各个视皮层的结构与功能的研究，如V1，V2和V4视皮层，视觉信息的分级处理在很大程度上有共识的...对比图4与图5我们可以看出视系统与深度神经网络的相合之处。更为细节的，卷积操作与局部视野域（Local Receptive Field）思想也是类似的。 ?...图8 神经系统中的反馈回路；图片来源于网络，仅作交流使用 在驾驶中，突发事件引起的大脑反应，在初始阶段是激发型反馈，目的是在信号通路中加强信号以便大脑更加有效感知到。...图中，f子图中的深蓝色曲线表示了集成生物导航机制之后，人工智能体的表现。与浅蓝色曲线及绿色曲线相比，性能还是有了很大地提升。这种充分说明了结合神经科学的结论研究深度（强化）学习的意义。 ?...从图中我们可以看到，大部分滤波器确实聚焦在上述两个频段，这个结果辅证了通过传统手段或模型得到的结论。 ?
刚刚，深度学习驱动之下最早创业的中国AI独角兽旷视，宣布开源自研深度学习框架MegEngine（Brain++核心组件之一），中文名天元——取自围棋棋盘中心点的名称。 ?...唐文斌认为，就任何一个产业来说，只有引起标准化、规模化的连锁反应才能迎来真正繁荣。 这就是天元的设计理念，直接反映在框架设计的特性和能力中。...在发布会上，旷视研究院高级技术总监田忠博给出了一个例子。 ?...同年11月份，谷歌开源TensorFlow后，虽然一度让旷视内部对于是否继续研发深度学习框架产生动摇。...从天元的开发路线图中，能够看出旷视对待这些问题的态度，不仅没有回避，而且颇显坦诚。 ?
，飞机本身的坐标系是不是在跟随运动，机翼是不是在飞机的坐标中同时运动着。...视景体 图中紫色区域为视场角 ? fov & zoom 从而引出，视场缩放为： ? zoom ?...、投影变换、视口变换，经过这四个变换后，图形的点就可以正确并如愿地显示在用户屏幕上了； 侧面反应，要正确地渲染图形，就要掌握这四种变换； 2....，即在 gldraw 前 ** 这个阶段核心的就是 ViewPort 和 DepthRange 两个，前者是指视口，后者是深度，分别对应的 OpenGL ES 2 的 API 是： 函数 描述 glViewport...) 【完成图中 3】 设置图形的视图区域，对于 3D 图形还可以设置 depth- range --> glViewport 、glDepthRange 第二次变换：视变换，世界空间到摄像机空间 （
有很多重要的文献探讨Saliency map在大脑什么地方产生。不同的结论包括在顶叶、前额叶眼区、上丘整合等等。但是我认为视皮层V1区就可以充分解释Saliency map。 ?...图中的马具有非常高的显著度，甲壳虫具有较低的显著度。他们在大脑皮层诱发出的信号有没有区别？ ? 我们重复了这个行为学实验，发现马确实可以诱发出更强的注意信号，甲壳虫则不可以。...下图中最下方图的红线代表在自然场景里人类的眼球运动轨迹，中间是我们模型预测的轨迹。实验结果表明我们的模型和实际情况吻合得更好。 ?...另外，扫描被试视皮层对面孔的反应，得到行为学的数据和脑活动的数据。 ? 我们重构出任意一个视皮层对面孔每一个部分的反应。下图右下角是模型重构的反应，颜色越暖说明视皮层相应区域对面孔的反应更强。...我们测量最左边正脸和倒脸吸引眼球的程度，描述了视皮层V1、V2、V3区域对正脸和倒脸反应的分布。 ? 我们发现V2和V3对正脸的表征是最精确的，远远高于其他三种情况。
2016年，何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑在微软期间发表了开创工作「深度残差网络」，让训练数千层神经网络成为可能。...其中，增加神经网络的深度是在许多人工智能应用中带来突破性进展的关键。...近来，他在个人主页官宣，即将在2024年入职MIT，但仍EECS系的教师。 何恺明本人在计算机视觉和深度学习领域发表了一系列极具影响力的论文。...在孙剑博士的带领下，旷视研究院研发了包括移动端高效卷积神经网络ShuffleNet、开源深度学习框架天元MegEngine、AI生产力平台Brain++等多项创新技术，引领前沿人工智能应用。...他们发现抗病小体是由免疫受体蛋白在识别病原体效应子后形成的多组分复合体，并发现这种复合体通过形成钙离子通道引起植物免疫反应包括程序性细胞死亡，从而保护植物免受感染。
3D图形渲染管线 什么是渲染（Rendering） 渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）： ?...视变换： 从世界空间位置到眼空间位置的变换时视变换。典型的视变换结合了一个平移把眼睛在世界空间的位置移到眼空间的原点，然后适当地旋转眼睛。通过这样做，视变换定义了视点的位置和方向。...我们通常把分别代表建模和视变换的两个矩阵结合在一起，组成一个单独的被称为modelview的矩阵。你可以通过简单地用建模矩阵乘以视矩阵把它们结合在一起。...另一个被称为深度范围变换的变换，缩放顶点的z值到在深度缓冲中使用的深度缓存的范围内。...在本图中，两个三角形被光栅化了。整个过程从顶点的变换和着色开始。下一步，图元装配解读那从顶点创建三角形，如虚线所示。之后，光栅用片段填充三角形。最后，从顶点得到的值被用来插值，然后用于贴图和着色。
在流程图中金字塔形的视体是透视投影的视体，和之前说的一样投影分为正交投影和透视投影两大类，这里先跳过透视投影，来介绍比较简单的正交投影部分，这部分是透视投影的变换的基石 ?...上面的图是一个标准的正交投影的形式，在这里我们可以看到相机由相机自己的相机坐标系和一个立方体形的视体组成，在这幅图中就提出了几个问题： 此处相机坐标系为什么z轴正方向和视体不在同一个方向上？...也有少数的API中让视体处于z轴正方向上，尽管这让深度值更直观却让xy坐标变得奇怪或者需要改用左手坐标系 然后视体与坐标系原点中间的距离就相当于现实中相机的焦距，由于我们只能渲染出视体中的内容，因此焦距越长...这个问题需要用视体裁剪算法来解决，在十二章会介绍这部分 ?...由于视体的后面部分由可视距离和上面的θ角度共同决定，因此这里没有画出来。在上图中我们可以想象到，在固定这条式子中的一项的情况下，改变其他项可以调节画面的视野广度。
旷视天元（MegEngine）深度学习框架在其 1.4 版本中引入了动态图显存优化（DTR）技术，通过进一步的工程优化，利用额外计算减少显存占用，从而实现了小显存训练大模型的目的。...旷视天元工程师测试发现，开启 DTR 优化，在 2080Ti 上，ResNet50、ShuffleNet 等网络的最大 batch size 可以达到原来的 3 倍以上。...本次分享将介绍 MegEngine 原生支持的 DTR 技术以及对 DTR 的多项优化，看看这些优化对训练更大的模型能带来哪些有益的帮助。...此外，我们还将介绍 MegEngine 对混合精度训练的支持，凭借 NVIDIA TensorCore 对 FP16 的优化，在降低显存的同时提升计算速度。...最后，我们还会谈谈在不远的将来，MegEngine 能为大模型的训练带来哪些更强有力的黑魔法。
「天元是旷视 1400 名研发人员一直以来使用的深度学习引擎，已部署在上百个产品、几十种计算平台上，」旷视首席科学家、研究院长孙剑在发布会上表示。...在旷视，我们在实践过程中发现手工编写每层配置文件的方式非常不灵活，」孙剑介绍道。「因此我们发展了第二代深度学习框架，通过计算图的方式设计模型并求导，大大提高了效率。...此外，因为写代码只是建计算图，调试的时候异常困难，我们不知道图中的数据流到底是什么样的。...此外，因为旷视本身在计算机视觉方面有非常雄厚的累积，田忠博表示：「天元内置了一些独特的深度学习算子，它们和旷视在 CV 上的独到能力息息相关，能针对 CV 模型的训练与应用实现深度优化。」 ?...此外，旷视还希望在未来面向高校课程、初创企业提供更多支持，以方便小规模深度学习部署。 值得一提的是，旷视本次发布的天元版本是 Alpha 版。
从另一方看，从数据库中自动提取酶反应的数据的困难促进了手工管理反应规则集的创建。 大多数酶在某种程度具有混杂性，换句话说，它们可以被改造以接受新底物。 在反应途径设计的实践中，适度混杂的酶是首选。...酶既能表现底物混杂性，也能表现反应混杂性，但在生物逆合成中，通常只有底物混杂性被利用。底物混杂性是指在非原生底物上催化原生反应的能力，而反应混杂性则是指催化非原生反应的能力。...由于作者不仅将父节点和子节点的信息保存到图中，而且还将大量的附加特性保存到图中，所以我们将生成的模板树称为“扩展的Hasse图”。...在Hasse图中，如果缺少与最通用模板的匹配，则立即取消反应类型的资格，从而使计算机辅助合成计划更容易、更快。 3.2酶反应数据集的构建 EHreact模板的质量和评分直接取决于反应的数量。...作者推测基于位置分数的惩罚的增益效果视系统而定。这表明基于直径的模板得分并不一定优于整体相似性得分。 3.4区域选择性和辅底物建议 图8：EHreact评分与相似度评分的比较。
旷视作为行业领先的人工智能公司，在今年 3 月份也开源了自研深度学习框架天元。 7 月 11 日，机器之心联合旷视科技在 2020 WAIC· 开发者日设置的「深度学习框架与技术生态论坛」成功举办。...论坛围绕旷视 6 月底发布的天元深度学习框架（MegEngine）Beta 版本核心技术升级与开源生态建设进行了深度解读。...旷视开源天元（MegEngine）这个在内部全员使用、工程实践超过 6 年的深度学习框架，为的是能够将自己的经验与成果同业界分享。...天元希望开发者能够用上经旷视内部长期工业验证的量化训练功能，并能够根据模型情况灵活配置不同量化模式，最大限度降低量化所带来的精度损失；另外，天元提供高效的原生 int8 推理能力。...综上，原生的 int8 高效推理性能，可以让开发者方便地进行模型推理部署，同时充分发挥出硬件的计算能力。 推理功能优化 业界领先的原生 ARM 推理性能 ?
1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph： 共视图是一个加权无向图，图中每个节点是相机的位姿，如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值（论文设定为至少15个），则认为两个关键帧具有共视关系...Essential Graph中的节点依旧是全部的关键帧对应的位姿，连接的边包含三种边：Spanning Tree的边、共视图中共视关系强（共视点数量超过100）的边、以及回环时形成的边。...衔接区域的局部BA优化：融合后与Ka具有共视关系的关键帧参与局部BA优化，为避免gauge freedom，固定之前活跃地图中的关键帧而移动其他的关键帧。...下载1 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉，即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。...下载2 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉github资源汇总，即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的
作者丨卫雅珂、刘学旻 视觉和听觉在人类的沟通和场景理解中至关重要。为了模仿人类的感知能力，旨在探索视音模态的视音学习在近些年来已成为一个蓬勃发展的领域。...这种多感官反应往往比单一的反应更强。皮质中的颞上沟是另一个代表性区域。 根据对猴子的研究，它被观察到与多种感官的连接，包括视觉、听觉和体感。...如上所述，许多神经元可以对多种感官的融合信号作出反应，当单一感官的刺激较弱时，这种增强的反应比单模态的反应更可靠。 2）跨模态可塑性。这种现象是指剥夺一种感官能够影响其对应的皮质区域的发展。...音频和视觉之间在语义，空间和时序多方面的一致性为机器拥有类人的跨模态生成能力提供了可能。跨模态生成任务目前已经涵盖了包括单通道音频生成、立体声生成、视频/图像生成以及深度估计在内的多个方面。...例如，在声源定位任务中，这种一致性被用来在输入音频的指导下确定发声物体的视觉位置。在立体声情况下，能够基于双耳音频估计视觉深度信息或利用视觉信息为辅助生成立体声音频。
Brain++：旷视自研人工智能算法平台 很多人会误以为这仅仅只是旷视的一个深度学习框架，或者是企业内部开发的云计算平台。...而事实上，Brain++在旷视内部已成为了支撑算法研究和开发的整体基础底层平台。 ? Brain++涵盖了深度学习算法开发的整个流程。 具体而言，Brain++涵盖了深度学习算法开发的所有环节。...有了深度学习框架天生对分布式计算的支持，MegEngine 在训练和推理效率上达到了很高的水平。 5....原生 AutoML 支持 MegEngine 还集成了旷视最新的 AutoML 技术，对深度学习算法的各个关键环节进行自动化的设计、搜索和优化。...自研平台驱动整体技术发展 Brain++系统凸显了旷视在技术开发上的三个趋势。首先，Brain++完全是自主研发的深度学习系统，涵盖了 AI 业务的整体流程。
同时据其他数据显示，计算机视觉在人工智能领域拥有最多的创业公司，占比高达17.7%。 ?...若岗位薪资为20k-40k：最小值为20k，最大值为40k，均值为30k，图中蓝线为中值 从“均值”指标可以看到，计算机视觉方向岗位月薪在30k左右，若是资深算法师其月薪可高达40k以上；而从“最小值”...注：由于只采集近期数据，结果只反应一个时间截面情况 这里提取几个城市来看看月薪平均水平，一线城市基本保持在24k-30k，二线城市也基本在15k以上。（很有钱途了） ?...2017年，计算机视觉企业分获巨额融资，比如国内头部企业商汤科技、旷视科技、云从科技（均已达到上亿融资）等；同时从采集数据的公司融资情况可以看到，计算机视觉岗位大部分集中在创业公司及成熟的上市公司，拥有良好的企业环境...3、理解算法 —— 深度学习（神经网络） 深度学习是机器学习的子类，也是一种实现机器学习的技术：通过有监督或无监督的学习方法来训练深度神经网络，让计算机拥有“智能”。
但其实，早在2014年，旷视就已经着手开始研发其深度学习框架MegEngine，在过去5年内，这套深度学习框架被旷视全员使用，也支撑起了整个旷视的科研及产品化进程。 现在，这套深度学习框架终于开源啦！...在旷视的发展历程中，它做出了哪些贡献，文摘菌在这里为你一网打尽~ AI时代的三位一体生产力平台 开源发布会上，旷视联合创始人、首席技术官唐文斌用厨房来做比喻，解释旷视的三位一体生产力平台——Brain+...可以从图中看到，天元支持Python和C++接口，支持静态图和动态图表达，也支持自动求导器、图优化、图编译。 ?...在介绍第二个优点之前，孙剑提到，在计算机视觉挑战赛COCO中，旷视已经实现了三连冠，能取得这样的成绩，除了优秀的研究员、对比赛的理解，旷视天元系统功不可没。...清华开源首个国内高校自研的深度学习框架Jittor 先于旷视，3月20日，清华大学开发了名为Jittor的深度学习框架，这是首个国内高校自研的深度学习框架，这一框架的开源有望为深度学习社区提供新方案，推动深度学习框架国产化
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