深度操作系统（deepin）包含深度桌面环境（DDE）和近30款深度原创应用，及数款来自开源社区的应用软件，支撑广大用户日常的学习和工作。
本文经AI新媒体量子位（公众号 ID: QbitAI）授权转载，转载请联系出处 多年坚持为深度学习泼冷水的纽约大学心理学教授Gary Marcus，今天终于写了一篇长长的文章，将自己的对深度学习的看法全面、系统地阐述了一遍。在长达27页（含参考文献）的文章“深度学习的批判性评价”中，他回顾了深度学习这5年来的复兴历程，更重要的是，指出了深度学习目前面临的十大挑战。 这篇论文Deep Learning: A Critical Appraisal发布在arXiv上地址：https://arxiv.org/a
Yann LeCun、Tom Dietterich、Gary Marcus在NIPS 2015上讨论我们周围的算法，吴恩达同台 昨天，纽约大学教授、Uber AI实验室前任主管Gary Marcus抨击当前的深度学习过于肤浅的文章在国内流传甚广。 但跟Marcus同为纽约大学教授的Yann LeCun却不以为然，就在刚才，他转发了前美国人工智能协会主席Thomas G. Dietterich反驳Gary Marcus的推文，以表达观点。 Dietterich对Marcus长文深感失望。对于Marcus所
夏乙 若朴 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 多年坚持为深度学习泼冷水的纽约大学心理学教授马库斯老师（Gary Marcus），今天终于写了一篇长长的文章，将自己的对深度学习的看
选自arXiv 机器之心编译 参与：Smith、黄小天 在信息泛滥的时代，如何快速高效地萃取出有价值信息成为人们的当务之急，传统的推荐系统由此应运而生；而在诸多领域硕果累累的深度学习也被应用于推荐系统
【AI100 导读】在最近的六年当中，深度学习技术使得机器在物理世界的认知能力方面取得了巨大的进步。这只是一个开始。在未来几年，创业公司和一般的大型科技巨头都会使用深度学习技术，从而来改进他们一系列的
深度学习深刻地影响了机器学习的许多领域。然而，在推荐系统领域，它的影响需要一段时间才能感受到。在本文中，我们概述了在Netflix的推荐系统中使用深度学习所遇到的一些挑战和经验教训。我们首先概述了Netflix服务上的各种推荐任务。我们发现不同的模型架构擅长于各自不同的任务。尽管许多深度学习模型可以被理解为现有(简单)推荐算法的扩展，但我们最初并没有发现在性能上有显著的改善。只有当我们在输入数据中添加了大量异构类型的特征时，深度学习模型才开始在我们的设置中崭露头角。
Yann LeCun、Tom Dietterich、Gary Marcus在NIPS 2015上讨论我们周围的算法，吴恩达同台 昨天，纽约大学教授、Uber AI实验室前任主管Gary Marcus抨击当前的深度学习过于肤浅的文章在国内流传甚广。 但跟Marcus同为纽约大学教授的Yann LeCun却不以为然，就在刚才，他转发了前美国人工智能协会主席Thomas G. Dietterich反驳Gary Marcus的推文，以表达观点。 Dietterich对Marcus长文深感失望。对于Marcus
从深蓝在 1997 年战胜当时的国际象棋世界冠军 Garry Kasparov ，到 Alpha Go 在围棋上秒杀当代高手，到已经过去了 10 年，这也是深度学习迅速发展的 10 年。
选自arXiv 机器之心编译 作者：Kexin Pei等 参与：吴攀、李亚洲 对于自动驾驶系统等事关人身安全的深度学习应用，了解其在极端情况下的表现是非常重要的。近日，来自哥伦比亚大学和理海大学的几位
今天给大家介绍DeepMind人工智能研究团队负责人Matthew Botvinick在Neuron上发表的文章“Deep Reinforcement Learning and Its Neuroscientific Implications”。作者在文章中提供了深度强化学习(RL)的高层次介绍，讨论了深度RL在神经科学中的应用，并调查了它对大脑和行为研究的更广泛的影响。
本文介绍由牛津大学的Dani Kiyasseh等人发表于Nature Communications的研究成果：在违反独立同分布假设的实例中训练的深度学习算法会受到破坏性干扰，作者为了减轻这种干扰，提出了一种持续学习策略CLOPS。在四个持续学习场景的三个场景中，CLOPS在泛化性能和后向转移两个方面都优于最先进的方法GEM和MIR。该框架有望为设计能够长期保持稳健的诊断系统铺平道路。
商汤研究院和浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室合作研发了一个手机端实时单目三维重建系统 Mobile3DRecon。与现有的基于 RGBD 的在线三维重建或离线生成表面网格的系统不同，该系统结合前端位姿跟踪结果，允许用户使用单目摄像头在线重建场景表面网格。在深度估计方面，提出结合多视图半全局匹配算法和深度神经网络优化后处理过程鲁棒地估计场景深度。在表面网格生成过程，本文提出的在线网格生成算法可以实时增量地融合关键帧深度到稠密网格中，从而重建场景表面。通过定性和定量的实验验证，所研制的单目三维重建系统能够正确处理虚拟物体与真实场景之间的遮挡和碰撞，在手机端实现逼真的 AR 效果和交互。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，深度学习出现并统治了人工智能领域。推荐系统技术迎来了一次重大的革新，推荐系统正式进入了深度学习时代。 学术界尝试用深度学习设计推荐算法，工业界也将深度学习广泛应用于实际项目。 01 推荐系统与深度学习的碰撞 涌现出一大批优秀成果 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论
文章来源 | OSC 如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这两个名词了。 为了展示他们的火热程度，我在 Google trend 上搜索了这些关键字： 如果你想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，请阅读本篇文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。下文详细解释了机器学习和深度学习中
飞行时间（ToF）相机凭借更小的外形尺寸、更宽的动态感测范围，以及在多种环境下工作的能力，成为首选的深度传感方法。虽然ToF技术已在科学和军事领域应用多年，但随着21世纪初图像传感技术的进步，才得到更加普遍的应用。性能的变革意味着，包括 ADI ToF 技术在内的探测技术，已被应用到智能手机、消费电子和游戏设备中，未来将不仅限于消费市场。随着技术的进一步成熟，将有机会利用主流制造工艺从设计、制造和货物运输等多方面来提高系统效率。
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AI 科技评论按：纽约大学心理学教授 Gary Marcus 曾是 Uber 人工智能实验室的负责人，他自己创立的人工智能创业公司 Geometric Intelligence 2016 年 12 月被 Uber 收购，自己也就加入 Uber 帮助他们建立人工智能实验室。Gary Marcus 也曾号召研究人员们「借用认知科学领域的知识」，更多地构建和人类类似的认识概念。 然而 Gary Marcus 却不是一个令人深受鼓舞的「正面人物」，实际上他曾反复对人工智能和深度学习泼冷水，警告大家我们现在取得的
除了“技术炫”，人工智能的另一大特征是“开会多”，然而，专门针对“深度学习”的开发者大会却少之又少。
大多数人没有意识到机器学习是人工智能（AI）的一种，它诞生于20世纪50年代。1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）编写了第一个计算机学习程序，在这个程序中，IBM计算机玩跳棋的时间越长，它就越擅长。快进到今天，当人工智能不仅仅是尖端技术，相关工作薪资高，工作令人兴奋。机器学习工程师的需求量很大，无论是数据科学家还是软件工程师都不具备机器学习领域所需的技能。公司需要精通这两个领域的专业人士，但他们既不能胜任数据科学家的工作，也不能胜任软件工程师的工作。这类人群就是机器学习工程师。
如果说互联网的目标，是连接一切，那么推荐系统的作用，就是建立更加高效的连接了。 推荐系统从没像现在这样，影响着我们的生活。当你上网购物时，天猫、京东会为你推荐商品；想了解资讯，头条、知乎会为你准备感兴趣的新闻；想消遣放松，抖音、快手会为你奉上让你欲罢不能的短视频。 而驱动这些巨头进行推荐服务的，都是基于深度学习的推荐模型。 2019 年阿里的千人千面系统，促成了天猫“双 11” 2684 亿成交额。假设通过改进商品推荐功能，使平台整体的转化率提升 1%，就能在 2684 亿成交额的基础上，再增加 26.84
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型。
本文介绍了深度操作系统15版本，该版本在用户界面、系统底层、功能应用等方面进行了全面升级。在用户界面方面，深度操作系统15采用了全新的扁平化设计，带来了更加简洁美观的视觉效果；在系统底层方面，新版本对系统架构进行了优化，提升了系统的性能和稳定性；在功能应用方面，新版本增加了Crosswalk、深度商店、深度截图等全新功能，为用户提供了更加便捷、丰富的使用体验。
本次演讲简要回顾了深度学习近十年进展，重点介绍华为诺亚方舟实验室最近两年内和深度学习相关的研究成果，并探讨了深度学习的未来趋势。 一、深度学习的近十年进展 深度学习为什么现在这么火？大数据，算法突破
深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域，并对该领域产生了巨大的影响。在短短几年时间内，深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型（gaussian mixture model，GMM）的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间，在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上，深度学习的文章呈现出逐年递增的趋势。在工业界，包括谷歌、苹果、微软、IBM、百度等在内的国内外大型IT公司提供的语音相关产品，比如谷歌的Google Now、苹果的Siri、微软的Xbox和Skype等，都是基于深度学习算法。
选自arXiv 作者：Gary Marcus 机器之心编译 在人们对于 AI 技术的应用逐步走向正轨的同时，人工智能的先驱者们却早已将目光投向远方。2018 年伊始，纽约大学教授、前 Uber AI
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自：小象 源 | dzone.com 译 | 开源中国 如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这两个名词了。 为了展示他们的火热程度，我在 Google tren
今天为大家带来的文章是Mobile3DRecon: Real-time Monocular 3D Reconstruction on a Mobile Phone。在手机上实现实时的单眼3D重建。
注意：论文中，很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思，但是在论文中，我们还是直接将它称之为基线， 也就是对照物，参照物. 这片论文中，作者没有去做实际的实验，但是却做了一件很有意义的事，他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ，并将这些文章进行分类，逐一分析，然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文，我们可以较为 系统的掌握这些年，在推荐系统方面，深度学习都有那些好玩的应用，有哪些新奇的方法,这片论文起到了一个简报的作用，下面是论文的一个粗糙翻译： 概述
机器学习和深度学习变得风靡一时！突然之间，每个人都在谈论他们 —— 不管他们是否了解这两者的区别！无论您是否关注数据科学，你肯定听过这些术语。
“智能”图像识别模型可以在ImageNet数据库上超越人类水平，却会把贴了贴纸的交通标牌认成冰箱。
导 读 如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机
链接 | mp.weixin.qq.com/s/yOcWMmqddQPyEa2oROCzxQ
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法1。
在微信公众号“机器之心”中无意中看到的论文：Deep Learing based Recommender System：A Survey and New Perspectives
深度操作系统是由英特尔开源技术中心创建的一个基于Blink/Chromium内核的开源HTML 5引擎，通过全方位的创新和优化提升HTML 5的体验，可帮助开发者迅速构建跨平台的Web应用，致力于为全球用户提供美观易用、安全可靠的Linux发行版。
深度操作系统是一个国产的Linux发行版，界面美观、系统友好、中文支持完善，易上手。对于Linux新手来说，是一个不错的操作系统。这里将我安装深度操作系统的过程复述一下。在这里，我用的是UEFI+GPT的方式来安装的。
人脑，其功能及其工作方式为创建神经网络提供了灵感。人工智能和机器学习是AI的子集，在其功能中起着至关重要的作用。当开发人员输入数据并构建机器学习算法时，它开始工作，主要使用构建程序的“ if ... else ...”原理。深度神经网络不仅可以根据算法工作，而且可以预测任务的解决方案并利用其先前的经验得出结论。在这种情况下，您无需使用编程或编码来获得答案。
深度学习和机器学习的进步都起到了最近AI成就了的核心作用，让计算机进行练习，通过消化和分析大量的数据，而不用明确地编程，就可以达到目的。在过去的两年里，谷歌以深度学习为基础的AlphaGo击败了世界顶级的围棋选手，令大多数人工智能专家感到惊讶，他们认为需要5到10年才能实现这样一个里程碑。同样，当谷歌在2016年底转向其新的深度学习AI系统时，它大大地提高了机器翻译的质量。
注：在本文的语境中，数据驱动的算法、深度学习算法、AI模型三个词表达的是同一个概念。
最近在「风口浪尖上」的 Gary Marcus 是一名成功的科学家、畅销书作家、企业家，以及 Geometric Intelligence (被优步收购的机器学习初创公司) 的首席执行官和创始人。作为一名作家，他经常为《纽约客》和《纽约时报》撰稿，并且是四本书的作者。作为纽约大学心理学和神经科学教授，他在人类和动物行为、神经科学、遗传学和人工智能等领域发表了大量文章，并经常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。
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