影象風格遷移是指，將一幅內容圖的內容，和一幅或多幅風格圖的風格融合在一起，從而生成一些有意思的圖片 以下是將一些藝術作品的風格，遷移到一張內容圖之後的效果 我們使用 TensorF

最近十年，CPU、GPU等處理器能力有了大幅提升，推動了深度學習的再次興起。但人工智慧的模型也變得更加複雜，需要AI專用處理器。 在9月19日的世界人工智慧大會的論壇上，AI晶片獨角獸寒武紀創始人、CEO陳

上面這張圖在這個系列文章中都會出現，可以看到，在時間軸上R-FCN並不應該出現在第五篇中，但是R-FCN在內容上是承接Faster R-CNN的，同樣是何凱明團隊提出，所以在這裡把R-FCN移到了前面。 C

歐洲計算機視覺國際會議，是計算機視覺三大會議之一。兩年一次，每次會議在全球範圍論文錄用率在20%左右。而本次的會議論文錄取率大約在24%左右。 今年的ECCV 2018會議揭示了計算機視覺領域的最新進

深度學習的“深度”層面源於輸入層和輸出層之間實現的隱含層數目，隱含層利用數學方法處理（篩選/卷積）各層之間的資料，從而得出最終結果。在視覺系統中，深度（vs.寬度）網路傾向於利用已識別的特徵，通過構建更深的網路最終來

9月17日億歐華東現場訊息，2018世界人工智慧大會在上海開幕。大會上，英國帝國理工學院教授、英國皇家工程院院士、美國電子電氣工程師協會（IEEE）會士、英國計算機學會（BCS）會士、中國人工智慧產

9月17日億歐華東現場訊息，2018世界人工智慧大會在上海開幕。大會上， 清華大學交叉資訊研究院院長、中科院院士、圖靈獎得主姚期智 在《人工智慧：現狀與未來》主題演講發表講話。姚期智的主要觀點如下：

Fast R-CNN簡介 在之前的兩個文章中，我們分別介紹了R-CNN與SPP-Net，於是在2015年RBG（Ross B. Girshick）等結合了SPP-Net的共享卷積計算思想，對R-CNN做出改

微軟近日表示，已經收購了位於舊金山的小型初創公司Lobe Artificial Intelligence，以繼續幫助人們更輕鬆地建立深度學習模型。 Lobe打造的平臺讓使用者可以使用一個簡單的拖拽介面構建、

據機器之心瞭解，騰訊 AI Lab機器學習中心今日宣佈成功研發自動化深度學習模型壓縮框架——PocketFlow，並即將在近期釋出開原始碼。據介紹，這是一款面向移動端 AI 開發者的自動模型壓縮框架，集成了當

機器學習(machine learning, 涵蓋深度學習的一個人工智慧技術領域)是一項改變歷史的技術。 人工智慧領域分化為兩個陣營：其一是規則式(rule-based)方法，其二是神

目錄 二. 為什麼你應該學習React 三. 沒有實戰專案,我應該如何學習React 首發連結： https://bbs.huaweicloud.com/blogs/70f

前幾日，馬雲宣佈了辭去阿里巴巴董事長一職，轉而投身到教育行業中。這似乎驗證了幾年前他接收央視記者撒貝南採訪時，表示他最快樂的日子是在杭州每個月拿300元教書的日子這一說法。同期的熱點還有王建林先賺一個

人腦模擬 深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。此觀點引出了“神經網路”這一術語。人 腦中 包含 數 十億個神經元，它 們 之間有 數 萬個 連 接。很多情況下，深度學習演算法和

R-CNN簡介 R-CNN提出於2014年，應當算是卷積神經網路在目標檢測任務中的開山之作了，當然同年間還有一個overfeat演算法，在這裡暫不討論。 在之後的幾年中，目標檢測任務的CNN模型也越來越