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动态先览
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重磅！首届“全国人工智能大赛”，总奖
池536万
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COCO 2019挑战赛，旷视研究院拿下
三项计算机识别冠军
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首届国际分布式AI会议在京召开
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Star过万，用Python做交互式图形的
这款工具火了
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80页笔记看遍机器学习基本概念、算
法、模型
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Bengio、Sutton的深度学习&强化学
习暑期班又来了，2019视频已放出
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可微分的「OpenCv」：这是基于
PyTorch的可微计算机视觉库
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三维“zao”脸，单张图片估计人脸几何
效果堪比真实皮肤
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谷歌开启量子计算“hello world”时代
费曼预言将成真
新闻类
重磅！首届“全国人工智能大赛”，总奖池536万
大赛以“AI赋能视界”为主题，总奖金达到了536 万。分为“AI+4K HDR”和“行人重识别”两个赛项，每个赛项的总奖金池金额 268 万，其中一等奖高达 100 万，无疑是今年国内总奖金和一等奖金额最高的人工智能赛事。
大赛官网：
http://www.china-ai.ac.cn/
COCO 2019挑战赛，旷视研究院拿下三项计算机识别冠军
10月27日，两年一度的国际计算机视觉大会ICCV 2019（InternationalConference on Computer Vision）在韩国首尔开幕。
作为ICCV 2019重头戏，COCO 是人工智能领域最具影响力的通用物体检测挑战赛之一，2017、2018年，旷视曾两度问鼎。本次大会，旷视拿下COCO物体检测（Detection）、人体关键点（Keypoint）和全景分割（Panoptic）三项第一，取得了COCO三连冠。值得一提的是，旷视还获得了今年新设立的Best Paper Award（最佳论文奖）。
首届国际分布式AI会议在京召开
近年来，随着中国的学术实力不断增强，越来越多的学术顶会移步中国，例如IJCAI、IROS、EMNLP、ICDM等学术顶会今年都在国内举办。而针对多智能体系统而举办的国际分布式人工智能会议（Distributed AI，DAI）则更进一步的代表，不仅仅首届会议选址中国，且其发起人中多数也都是华人学者。
其中南洋理工大学安波（大会共同主席）、清华大学唐平中（程序委员会共同主席）、南京大学高阳（Workshop 主席）、MSRA 秦涛（工业论坛主席）、南京大学俞扬（赞助主席）、天津大学郝建业（宣传主席）都在组织者之列，图灵奖得主姚期智院士也担任大会名誉主席并将做主旨报告。
教程类
Star过万，用Python做交互式图形的这款工具火了
GitHub 上，一份用 Python 做交互式图形的资源火了。
这一工具名为 Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。
GitHub 传送门：
https://github.com/bokeh/bokeh
Bokeh 官网传送门：
https://bokeh.pydata.org/en/latest/
80页笔记看遍机器学习基本概念、算法、模型
目前有关机器学习的资料可谓层出不穷，其中既有书籍、课程视频资料，也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。
本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。
如果你是一个刚刚入门机器学习领域的人，这份学习笔记或许可以帮你少走很多弯路；如果你不是学生，这些笔记还可以在你忘记某些模型或算法时供你快速查阅。必要时，你可以使用 Ctrl+F 搜索自己想知道的概念。
笔记链接：
https://createmomo.github.io/2018/01/23/Super-Machine-Learning-Revision-Notes/#tableofcontents
Bengio、Sutton的深度学习&强化学习暑期班又来了，2019视频已放出
每年夏季，Yoshua Bengio 等人都会组织深度学习&强化学习夏季课程，从理论到实践，覆盖机器学习发展前沿的方方面面。今年夏季课程的视频已经全部出炉，导师包括 Yoshua Bengio、Richard Sutton 等业内大牛，Youtube 可在线观看，还有实时机翻字幕。
课程地址：https://dlrlsummerschool.ca/
视频地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PLKlhhkvvU8-aXmPQZNYG_e-2nTd0tJE8v
程序员
可微分的「OpenCv」：这是基于PyTorch的可微计算机视觉库
如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。
项目地址：https://github.com/arraiyopensource/kornia
在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。
Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例：
三维“zao”脸，单张图片估计人脸几何，效果堪比真实皮肤
相比于最近几天刷遍朋友圈的“ZAO-缝脸造戏“和 "DeepFake" ，今天我们提升一个维度，为给大家介绍如何从2D图片，"ZAO"出超逼真的3D人脸 。
这项工作已经被ICCV'19接收为Oral paper。
这项工作已经在GitHub上开源!
https://github.com/apchenstu/Facial_Details_Synthesis
谷歌开启量子计算“hello world”时代！费曼预言将成真
量子计算真的存在吗？几十年来，这个领域一直困扰着一个基本的不确定因素，即它最终是否是徒劳？但是谷歌已经通过研究不仅证明了所谓的“量子霸权”，而且还证明了这仅仅是量子计算机最终将具备的能力的开端。
“我对所有经典理论的分析都不满意，因为自然不是经典的，如果你想模拟自然，你最好把它变成量子力学，”费曼以他独特的方式总结道。他认为其他人所说的经典计算机不足以完成这项任务。
事实证明，理查德·费曼做出了正确的选择。
Google的论文已发表在《自然》杂志上。（解读：《77 位作者！谷歌量子霸权论文正式登上Nature，54比特量子计算机将向学界开放》）
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5
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