实例分割和语义分割长期以来都是运用不同的神经网络架构来完成的，虽然最近出现了将语义和实例分割进行结合的“全景分割”，但经典方法仍将两者视为独立的任务。近日，Facebook AI 使用单一神经网络架构来同时完成实例分割（识别出图片前景中的人或者动物）和语义分割（对图片背景中的像素进行分类）。他们的研究则通过统一的神经网络架构来同时实现实例和语义分割，这一新架构实现了对内存和计算资源的高效利用，也可以作为全景分割任务的基准。
德国电信（DT）与Hewlett Packard Enterprise（HPE）合作展示专为5G网络架构设计的网络数据层概念验证（POC）。 POC使用HPE的共享数据环境来简化网络架构，并有可能部署来自不同供应商的云原生虚拟网络功能（VNF）。
上篇《腾讯云函数计算冷启动优化实践》文章，主要讲解了云函数冷启动方面的优化实践。Serverless中的函数除了计算任务外，绝大部分还有网络访问需求，本篇文章，将详细介绍SCF网络架构优化。
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本研究受监督学习中的输出排序的启发，指出数据本身的表面相似性而非语义标签，使得某些类比其他类更加接近。研究者据此提出了一种极端化的无监督学习方法，主要特点是非参数化训练、实例级判别（一个实例视为一个类）。在 ImageNet 上的实验结果表明，该方法在图像分类方面远超过最先进的无监督方法。若有更多的训练数据和更好的网络架构，该算法会持续提高测试结果。 深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，在计算机视觉领域取得了若干突破。大多数成功的模型都是通过监
昨天，谷歌大脑 David Ha 等人一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文引爆了机器学习圈。其「颠覆性」的理论让人惊呼：「到头来我们对神经网络一无所知？」
神经网络作为深度学习的核心组件，一直以来都在不断演化和发展。从最早的感知机到如今的复杂卷积神经网络和Transformer模型，神经网络架构的进展不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成果，也在推动人工智能技术向前迈进。本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及未来面临的挑战。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 神经网络技术是现代人工智能的关键技术，在自然语言处理、图像处理等领域表现出优异效果。来自东北大学自然语言处理实验室、小牛翻译团队的肖桐教授、博士生李垠桥、李北在CCMT 2022会议所进行的《自然语言处理中的神经网络设计与学习》演讲报告，从神经网络架构在自然语言处理中的发展、人工神经网络设计和自动化架构设计三个方面对该领域技术发展进行了全面梳理，同时也对方向的未来发展进行了分析和探讨。 近些年来，人工神经网络方法已经成为了自然语言处理中最重要的范式之一。但是，大量依
前段时间知乎上“985计算机视觉研究生找不到工作怎么办？”问题，引发了将近80万+人的围观。 到底是什么原因导致找不到工作呢？首先我们来看看他的履历： 他目前是985高校研究生，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的还可以。 当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上。然而，到了找工作的时候，发现就业形式和
区块链的火热程度一直以直线上升，其中以区块链 2.0 —— 以太坊为代表，不断的为传统行业带来革新，同时也推动区块链技术发展。
前言 现代信息化社会的背后是由百万、千万级的服务器支撑起来的，服务器之间的流量交互需要网络设备来构造联通路径，巨量的服务器需要海量的网络设备做底层支撑，网络设备需要进行有序编排，提供具有高质量高效率的互联网络。为此形成一系列编排手段，如不同的网络架构，4-post架构、clos架构等，根据互联方式有full-mesh、分平面等，不同的管控方式有分布式、SDN集中控制等，网络设备之间传递路由的协议有静态、ospf、isis、bgp等。高质量的网络环境意味着网络能够按照我们的设计意图稳定可靠运行，网络设
上一篇作为专题系列的第一篇，我们深度剖析了关于 Kafka 存储架构设计的实现细节，今天开启第二篇，我们来深度剖析下「Kafka Broker 端网络架构和请求处理流程」是如何设计的? 相信使用过
作者 | Alexander Wong, Zhong Qiu Lin, and Brendan Chwyl
前不久，我们报道了谷歌给出首个神经网络训练理论的证明。这一研究在训练深度神经网络被戏谑为 “调参炼丹” 的当下，犹如一道希望的强光，射进还被排除在 “科学” 之外的深度学习领域，激动人心。
随着深度学习的发展，设计高效的神经网络架构变得越来越重要。神经架构搜索（NAS）和自动机器学习（AutoML）是两种自动化设计和优化神经网络的方法。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。
前不久，新智元报道了谷歌给出首个神经网络训练理论的证明。这一研究在训练深度神经网络被戏谑为 “调参炼丹” 的当下，犹如一道希望的强光，射进还被排除在 “科学” 之外的深度学习领域，激动人心。
网络上的文章基本上是根据设备商规划好的网络架构来计算AI/HPC算力光模块(以下简称光模块)的数量。今天，大成鹏通信就以LLaMa 65B模型训练实例来阐释AI训练模型需要的网络架构对应的光模块数量如何计算。本案例的训练模型为LLaMa 65B，使用的GPU为A100，数量2048个。
本文讨论了深度学习的核心工作流程之一：如何训练数据。文章强调了训练数据的重要性，并介绍了一些常用的数据收集方法，包括从互联网上自动收集、人工标注和半自动标注。作者还介绍了一种交互式图像分割方法，该方法可以在不编码的情况下，为特定的任务自定义工具。
本文探讨了深度学习的核心问题：训练数据。文章介绍了深度学习在现实世界中的广泛应用，并指出了当前深度学习方法的局限性。为了解决这些问题，作者提出了一种基于AI的图像标注工具，该工具可以快速准确地进行图像分割。该工具的主要优势在于其能够快速精确地提取用户感兴趣的对象，大大提高了标注效率。尽管该工具在有些情况下可能仍有缺陷，但已经在许多应用场景中取得了良好的效果，未来还有很大的改进空间。
随着现代企业网络进入公有云计算时代，企业网络管理员正转向与公有云服务提供商合作以确保网络可继续支持业务需求，这意味着某些IT基础面正在发生变化…… 首先，云网络架构需要更加灵活，静态网络明显限制了云计
周昕毅，携程系统研发部云平台高级研发经理。目前负责携程K8S平台运维管理、分布式存储和云平台网络组件研发及运维管理。熟悉云基础设施建设，从事运维自动化及DevOps工具研发工作十年以上。长期关注云原生技术领域，Infrastructure AS Code理念的坚定践行者。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.03892.pdf
感知系统是自动驾驶最重要的模块之一，被视为智能车的“眼睛”，对理解周围环境起到至关重要的作用。随着深度学习以及传感器技术的发展，感知系统呈现出迅猛的发展趋势，涌现出各种新技术，性能指标不断提升。本文将围绕感知系统架构、方法及挑战，结合驭势科技的具体实践深入探究自动驾驶感知技术。 作者 |耿秀军、李金珂、张丹、彭进展 出品 | 新程序员 感知系统架构与方法 目标的检测与跟踪是感知系统的两大基础任务，主要利用不同传感器数据输入，完成对周围障碍物的检测与跟踪，并将结果传递给下游规划控制模块完成预测、决策、规划、
虚拟网络设备在现代网络架构中扮演着重要角色🌐，尤其是在实现网络隔离方面🛡️。网络隔离是网络安全🔒和多租户环境管理的关键组成部分，它能够确保不同网络流量的分离🚦，保护敏感数据💾，减少攻击面。虚拟网络设备通过在软件层面上模拟物理网络设备的行为，提供了一种灵活且成本效益高的方式来实现这些目标。本文将从多个维度深入分析虚拟网络设备是如何隔离网络的，这种隔离有什么实际意义，为什么需要虚拟网络设备来隔离网络，以及在什么场景下比较适合使用虚拟网络设备隔离网络。
移动机器人中的感知系统，包括自动驾驶汽车和无人机，使用相机、激光雷达、雷达、IMU等传感器，GNSS等，以提供有关车辆在3D空间中位置的关键信息，并检测相关物体（如汽车、行人、骑自行车的人、红绿灯等）。
从1999年，公认的云计算先驱-Saleforce.com公司成立，到2006年，Amazon发布了名声大噪的EC2（Elastic Compute Cloud)，首次面向公众提供基础架构的云服务产品-IaaS，中间经历了七年的时间。
其简洁是得力于 Geth 使用了 gopkg.in/urfave/cli.v1 扩展包，该扩展包用于管理程序的启动，以及命令行解析，其中 app 是该扩展包的一个实例。
备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习。
网络技术正以惊人的速度发展，越来越多的组织正在寻找网络架构师来帮助他们添加和升级服务。
机器之心整理 参与：刘晓坤、思源 昨日，Jeff Dean 在推特上表示他们在 ImageNet 图像分类上发布了新的 DAWNBench 结果，新型 AmoebaNet-D 网络在 TPU 上实现了最低的训练时间和最少的训练成本。在这一个基准测试上，基于进化策略的 DAWNBench 要比残差网络效果更好，且训练成本降低了一倍。机器之心简要介绍了该基准测试和 AmoebaNet 网络架构，并提供了使用 TPU 进行 AmoebaNet 试验的项目地址。 Jeff Dean 展示的两个基准测试都是 DAWN
园区网络的物理架构推荐采用树形组网，不仅便于部署和管理，还具有良好的扩展性。树形组网通常采用分层架构，园区网络的层次一般包括终端层、接入层、汇聚层和核心层等。针对接入层、汇聚层和核心层的层次结构，在实际应用中，我们可以根据网络规模和业务的需要，灵活选择两层或三层网络架构。
选自towardsdatascience 作者：Lars Hulstaert 机器之心编译 了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在 keras 上使用的主要架构。作者将按照这些架构出现的时间顺序对其逐一讲解，并尝试以从业者的角度讨论其优缺点。 关键概念 虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同，但是大体而言，他们的实验设置有着如下的趋势。本文将讨论如何进行图像预处理，数据增强用于哪类数据，优化机制以及输出层的实现方法。 预处理 通常而言，我们会计算训练集图像的平均像素值，将其从图
选自arXiv 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷，GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65%的测试误差）。 1. 简介 神经架构搜索（NAS）已成功用来设计图像分类
图神经网络最近是个很火的话题，与传统的神经网络相比，图神经网络将图形作为输入(而不是原始像素或声波)，然后学习推理和预测对象及其关系如何随时间演变。图网络方法已经证明了在一系列应用实现快速学习，达到人类水平的能力。
【新智元导读】本月的最热机器学习项目出来了！Mybridge对过去一个月的近250个机器学习开源项目进行了排名，甄选出GitHub星数最多的10大热门项目。开源项目是机器学习研究的宝库，你一定能从中找到一个能启发你的有趣项目。
AI 科技评论按：在深度神经网络大行其道的现在，虽然大家总说要改善深度学习的可解释性、任务专一性等问题，但是大多数研究论文在这些方面的努力仍然只像是隔靴搔痒。而且，越是新的、具有良好表现的模型，我们在为模型表现感到开心的同时，对模型数学原理、对学习到的表征的理解也越来越进入到了放弃治疗的心态；毕竟，深度学习具有超出经典 AI 的学习能力，正是因为能够学习到新的、人类目前还无法理解的表征。
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前几周有人问我，如果有一个环境中给你10多个交换机和路由器，应该如何配置。这是一个很好的问题，关键不在端口安全、Port Channel、STP、和路由的配置，而是在于针对终端应用服务特点选择相应适合的网络架构。
【导读】之前详细介绍了轻量级网络架构的开源项目，详情请看深度学习中的轻量级网络架构总结与代码实现，今天将正式开启Transormer轻量级网络架构新篇章，本文将主要介绍一种更小，更快的轻量级Transformer端侧网络架构 ---MobileViT，该网络架构在参数量和精度方面大幅度超过了当前最优的轻量级网络架构（比如Mobile-Former，MobileNetV3等等）.
ImageNet 是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过 1400 万张标注图像。该数据集由斯坦福教授李飞飞等人于 2006 年开始创建，后成为评估计算机视觉模型在下游视觉任务中能力的试金石。
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 本教程将指导你如何在 PaddlePaddle 中配置循环神经网络（RNN）。本教程中，您将了解如何： 配置循环神经网络架构 使用学习完成的循环神经网络模型生成序列 我们将使用 vanilla 循环神经网络和 sequence to sequence 模型来指导你完成这些步骤。sequence to sequence 模型的代码可以在 book/08.machine_translation（链接：https://github.com/PaddlePaddle
符号主义和连接主义是人工智能领域中的两大流派。符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义 (Logicism)、心理学派 (Psychlogism) 或计算机学派 (Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知（智能）的基本元素是符号（symbol)，认知过程是符号表示上的一种运算。连接主义 (connectionism)，又称为仿生学派 (bionicsism) 或生理学派 (physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
无论是图像分类还是强化学习，在通过训练神经网络来完成一项给定任务时，都需要对神经网络中每个连接的权重进行调优。
FBNetV2: https://arxiv.org/abs/2004.05565
场景描述：利用大量动物视频数据，对神经网络进行训练，在复杂、动态环境下的动物行为观察中，实现更好的动物与背景分割效果，从而更好地进行动物追踪。
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