原文题目：Evaluating the Utility of Document Embedding Vector Difference for Relation Learning
今天我们来分析一下 Science Progress 。英国综合类期刊Science Progress是一本开放获取、同行评审的多学科期刊，欢迎所有科学严谨的研究，旨在通过将所有学科整合在一起，促进不同研究领域之间的交流与合作。Science Progress由国际著名出版商SAGE出版，执行主编是来自SAGE Publications Ltd的Elaine Ellerton和James Baldwin，其中编委会成员中有多位来自中国。目前期刊被包括SCIE在内的多个数据库收录，ISSN: 0036-8504，eISSN: 2047-7163，最新影响因子2.744，JCR 2区。
神经网络训练中 “权重” 有多重要不言而喻。但谷歌前段时间发表的研究表明，即使抛弃神经网络权重训练，使用随机共享权重，也可以执行各种任务。
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自适应色板的整个概念源于我们在Adobe的设计系统Spectrum中解决颜色问题的经验。在做这项工作的时候，我们支持六种不同的颜色主题，所有颜色主题都需要与美学相关，与背景颜色具有相似的感知对比度，并遵循统一的可访问性指南。
编者按：2014年SDN的发展取得了长足的进步，传统运营商、初创企业都在积极拥抱SDN；数家组织机构也在积极推动SDN落地。2015年要保持SDN发展冲势，甚至更进一步，我们将何去何从？ 回顾2014
随着 2016 年结束，剑桥大学高级研究员 Marek Rei 对人工智能行业的 11 个主要会议和期刊进行了分析，它们包括 ACL、EACL、NAACL、EMNLP、COLING、CL、TACL、CoNLL、Sem / StarSem、NIPS 和 ICML。本次分析对目前在机器学习与自然语言处理领域的各类组织与院校的科研情况进行了对比。分析显示，在论文数量上，卡耐基梅隆大学（CMU）高居第一位。 以下各图所用到的信息均来自网络，每份文件的机构组织信息都是由论文的 pdf 文件中获取的，并不保证完全准确
2017年圣丹斯电影节已于日前顺利闭幕。距2016圣丹斯电影节，VR已经发生了翻天覆地的变化。HTC Vive、Oculus Rift和Sony PSVR风头正盛，Google也以可替代纸盒的Dayd
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Elena Mesropyan 编译团队 | Lorine，徐宇文 在现代技术影响的零售业中，只有三个时刻是重要的，并且这些时刻都被金融科技公司重新定义。 在移动设备稳步接替传统零售业务模式的同时，从事网上购物各方面的创业公司一直在塑造着搜索，选择和支付产品的客户体验。 购物体验的这三个要素是最重要的，并且每个要素都已经有了增强电子商务体验并促进它增长的重要发展。 那么，这些重要的零售时刻是什么呢？ 为了解释移动业务如何重新定义消费者的消费决策过程，Google已经
好吧，言归正传，AI也相当聪明，但与动物不同的是，AI通常是在硅基的芯片上实现的，并没有实体。
第 10 章 康威定律和系统设计 梅尔 · 康威于 1968 年 4 月 在 Datamation 杂志上发表了一篇名为“How Do Committees Invent”的论文，文中指出：任何组织在设计一套系统（广义概念上的系统）时，所交付的设计方案在结构上都与该组织的沟通结构保持一致。这句话被称为康威定律 ---- 10.1 证据 ---- 10.1.1 松耦合组织和紧耦合组织 在 Exploring the Duality Between Product and Organizational Arch
Jucker M. Scaling of Eliassen‐Palm flux vectors. Atmospheric Science Letters.:e1020.
机器之心发布 机器之心编辑部 建校仅仅三年，MBZUAI 已经跻身全球人工智能研究前沿。 9 月 21 日 @World Knowledge Forum，MBZUAI 校长、世界知名 AI 学者 Eric Xing（邢波）教授发表了题为「AI Meets Industrial Production」的一场主题演讲。 MBZUAI 全称为默罕默德 · 本 · 扎耶德人工智能大学，自 2019 年建校以来，这所年轻的 AI 大学的教授们多次作为国际学术会议的 Chair 或者主题演讲者在国际学术舞台上频频亮相，
本文继上一篇 CVPR 2020 论文大盘点-去雨去雾去模糊篇 之后，继续盘点CVPR 2020 中低层图像处理技术，本篇聚焦于图像视频的增强与恢复，含如下四个方向：
📷 作者 | 洪亮劼 责编 | 何永灿 涉及自然语言处理、人工智能、机器学习等诸多理论以及技术的顶级会议——ACL 2017于今年7月31日-8月4日在加拿大温哥华举行。从近期谷歌学术（Google Scholar）公布的学术杂志和会议排名来看，ACL依然是最重要的自然语言处理相关的人工智能会议。因为这个会议的涵盖面非常广泛，且理论文章较多，一般的读者很难从浩如烟海的文献中即刻抓取到有用信息，这里笔者从众多文章中精选出5篇有代表性的文章，为读者提供思路。 Multimodal Wo
论文 1：Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive Architecture
这一节我们来聊聊不定长的文本向量，这里我们暂不考虑有监督模型，也就是任务相关的句子表征，只看通用文本向量，根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。这类通用文本embedding的应用场景有很多，比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext，那最简单的一种得到文本向量的方法，就是直接用词向量做pooling来得到文本向量。这里pooling可以有很多种, 例如
静电说：在今年苹果的开发者大会设计分会场中，苹果设计师在演讲中就提到了色彩可用性的问题，过小的，不便于阅读的配色没有可用性低下，反之则可用性高。本文来自Nate Baldwin ，由静电翻译。来听听他如何探讨如何在多变设计环境中运用自适应颜色来解决问题。这一系列三篇的文章稍显晦涩，但却用一种严谨的方式来阐述了这个问题，非常值得设计师进阶阅读。
counties.rds是一个包含美国每个县人口统计数据的数据集，使用R包UScensus2010收集，也可从这下载
很高兴看到很多论文都在从方法上研究现有模型以及它们捕获的内容，而不是一直在引入更新的模型。进行这样的研究最常用的办法是自动创建一个侧重于泛化行为的某个特定方面的数据集，并用该数据集对不同训练模型进行评估：
由于疫情的原因，全球计算机领域的顶会之一，第58届国际计算语言学年会ACL2020今年改成了线上会议，会议时间从7月5日持续到7月10日。
您是否知道高达90％的应用程序通常包含第三方组件，主要是开源软件？您是否知道全球500强中超过50％使用易受攻击的开源组件？
新冠疫情的爆发让我们感受到了生命是脆弱的，但也是强大的。如此神奇的生命究竟是怎么创造的，人类究竟能否再创造出具有智能的生命？
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。
对于Node.js开发者来说，2016是振奋人心的一年。 看看这张图就知道我的意思了:
在今年2月份的时候，有个视频火了：用AI技术将朱茵扮演的黄蓉换成杨幂的脸。 视频里杨幂版黄蓉，一颦一笑，非常自然，若不是预先知晓这是经过处理的视频，不少观众或许会误以为杨幂真的出演过这个角色。 事实上，这种换脸技术不单单被运用在娱乐明星身上，更曾出现在政治人物身上。 此前，美国演员Alec Baldwin在周末晚间秀中，曾对特朗普进行过模仿（见下方左图）。有网友借助换脸程序deepfake，将真正特朗普的脸换了过去（见下方右图）。 在信息爆炸的时代，我们每天都要面对大量真假难辨的资讯。以前人们相
今天，EMNLP 还剩几小时就要正式截稿了，不少小伙伴们可能还在奋笔疾书地赶着最后几小时的 Deadline ！
自然语言并不等于英语。然而，目前NLP的研究中，大家潜意识里却认为英语是一种具有足够代表性的语言。而除英语以外的其他语言研究则通常被认为是“特殊语言”，在审稿人的眼中同等情况下对它们的研究则不如英语研究重要。这本质上是对语言的“以偏概全”。近日华盛顿大学语言学家Emily M. Bender为此撰写了一篇文章《The Bender Rule: On Naming the Languages We Study and Why It Matters》，指出其中存在的问题，以及提出对学习语言进行命名和标记的方案。AI科技评论对其文章做如下不改变原意的编译。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周主要论文包括英国帝国理工学院用无人机 3D 打印房子；哈佛大学新型固态锂电池 3 分钟充满电，可循环超 10000 次。 目录： Aerial additive manufacturing with multiple autonomous robots A dynamic stability design strategy for lithium metal solid state batteries Multi
哺乳动物 NF-κB 家族由五种成员组成：RelA/p65、c-Rel、RelB、p50 (NF-κB1) 和 p52 (NF-κB2)，它们可以形成各种异源二聚体或者同源二聚体 (如常见 p50/RelA 异源二聚体)，并通过与启动子的 κB 位点结合来激活大量基因。
论文 1：Greedy Hierarchical Variational Autoencoders for Large-Scale Video Prediction
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的发展取决于语言资源的存在：书面、口头或手语的数字化资源集合，通常会带有高级的标签或者注释，反映了NLP系统对当前任务的预期输出（例如，语音识别系统的高级文本或者对话系统中高标准用户的意向标签，如Siri、Alexa或Google Home等）。无监督、弱监督、半监督或远程监督的机器学习技术降低了对标记数据的总体依赖性，但即使使用了这些算法，也还需要有足够的标记数据来评估系统的性能，并且通常需要更多的未标记数据集来支持需要大量数据的机器学习技术。
智力的一个标志是能够自主学习新的灵活的认知行为也就是说，适当的行动不仅取决于即时刺激(如简单的反射性刺激‑反应关联)，还取决于必须充分了解的上下文信息。为任务的每个新实例获取、存储和处理。人工智能体可以通过外部的、人工设计的元学习 (“学习到学习”)算法来学习此类认知任务。相比之下，动物能够通过自身进化的内部机制的运行，仅从刺激和奖励中自动接受这样的认知任务。我们可以利用这个过程来生成具有这种能力的人工代理吗？在这里，我们通过大量改编自计算神经科学框架的简单认知任务，进化神经网络，赋予其可塑性连接和神经调节。实际的权值修改过程完全由网络自身控制，而不是由外部算法引导。由此产生的进化网络可以自动修改自己的连接性，以通过其进化的神经组织和可塑性系统的自发操作，仅从刺激和奖励中获得在进化过程中从未见过的新颖的简单认知任务。我们的结果强调了仔细考虑智能行为出现所涉及的多个学习循环的重要性。
选自ACL 2017 机器之心报道 参与：蒋思源 国际计算语言学协会 (ACL，The Association for Computational Linguistics)，是世界上影响力最大、最具活力的国际学术组织之一，其会员遍布世界各地。 国际计算语言学协会（ACL）第 55 届年会将在加拿大温哥华举行。这一次会议将于 2017 年 7 月 30 日至 8 月 4 日在温哥华市中心的威斯汀湾海岸酒店（Westin Bayshore Hotel）举办。 ACL 2017 除了主要会议之外，还如同其他顶级
在过去 6 亿年中，进化带来了不同类型的「无尽之形最美」（endless forms most beautiful），从古老的两侧对称虫到多种多样的动物形态。这些动物还展示出了显著的具身智能（embodied intelligence），利用进化的形态学习复杂任务。具身认知领域认为，智能体可以快速学得这种智能行为，它们的形态也能很好地适应环境。然而，AI 领域更多地关注「非具身认知」，如语言、视觉或游戏等。
ACL 2018, the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics将于2018年7月15日至20日在澳
大约一年前，Python软件基金会（Python Software Foundation）发了一个需求咨询帖子（RFI，https://discuss.python.org/t/what-methods-should-we-implement-to-detect-malicious-content/2240），主要问题是来讨论我们如何检测上传到PyPI的恶意第三方软件包。无论是被接管了废弃的软件包，对流行的库进行Typosquatting攻击钓鱼劫持，还是对第三方库进行撞库攻击，很明显，这都是一个值得思考的问题，几乎影响到每个开发者。使用pip install安装软件包时，大多数人不清楚自己所需的python模块在哪个软件包中，有时候甚至是模糊搜索安装，这就给恶意利用的人提供了机会。
3年前网上流传一篇文章，将硅谷华人互联网和科技圈大牛按照金庸的“东邪西毒、南帝北丐”分了一遍，北美互联网界的“南帝”叫张溪梦（Simon Zhang），是位于硅谷最南边Sunnyvale的领英公司的商业分析部高级总监，被媒体Data Science Central评为“世界前十位前沿数据科学家”。
本文为雷锋字幕组编译的研究博客，原标题 Requests for research。
这是一个与图神经网络相关的资源集合，相关资源可以在底部点击【阅读原文】再点击对应链接跳转查看。
选自ruder.io 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 在开始你的研究之前，了解目标领域中最重要的研究方向是很重要的任务。本文中，德国海德堡大学的计算语言学在读博士 Sebastian Ruder 为我们介绍了 NLP 领域里最具潜力的几个研究方向。 目录 独立于任务的 NLP 数据增强 用于 NLP 的 few-shot learning 用于 NLP 的的迁移学习 多任务学习 跨语言学习 独立于任务的架构提升 当开始新领域的研究时，你会发现寻找引人注目的主题并学
📷 区块链产业依旧被投资人看好，共有7起，占总数近三分之一，且涉及多个领域，包括媒体、加密货币、游戏等。 本周硬科技领域发生的投融资事件共23起，其中人工智能领域共发生15起投融资事件；3R（AR/VR/MR）领域发生1起融资事件；区块链领域共发生7起融资事件。 📷 不出意料，人工智能领域投融资事件最多，超总数一半以上。值得注意的是，本周百度与酷开第一大股东创维宣布达成战略合作，并以10.1亿元的投资成为了酷开第二大股东。 除此之外，区块链产业依旧被投资人看好，共有7起，占总数近三分之
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括：DeepMind 和瑞士洛桑联邦理工学院 EPFL 的研究者用强化学习控制核聚变反应堆内过热的等离子体，获得成功。 目录 Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning Red Teaming Language Models with Language Models PICO: CONTRASTIVE LAB
作为一种电声换能设备，耳机其实远比我们想象的历史悠久。很多发烧友或许听说，世界上第一款动圈耳机是1937年发布的德国Beyerdynamic（通常被称为“拜亚动力”或者“拜亚”，现官方品牌名已经改名为“拜雅”）的DT48，但实际上，DT48并非世界上的第一款耳机。
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源 / 新浪科技 文 / 新浪科技编译组 导读： 美国东部时间4月10日，Facebook首席执行官马克·扎克伯格出席了美国参议院司法和商务委员会的联合听证会，讨论数据隐私和Facebook社交网站上虚假信息等问题。 扎克伯格在质询中再次对Facebook数据泄露事件表示道歉，并回答参议员关于Facebook数据隐私、假新闻、对大选的影响、垄断等问题。 Grassley：司法和商务、科学和运输委员会将下达听证通知。我们欢迎今天参加Facebook社交媒体隐私泄露和滥用数据听证会的每一个人。
AI 科技评论按：本篇属于「顶会见闻系列」。每年这么多精彩的人工智能/机器学习会议，没去现场的自然可惜，在现场的也容易看花眼。那么事后看看别的研究员的见闻总结，也许会有新的收获呢。
这是系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》第1部分：知识图谱基础，第一节：知识图谱完整案例演示。该系列内容同时已经录制成视频课程，感兴趣的可以访问网易云课堂。
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