公眾號/將門創投 來源：IBM Research Blog 編譯：Lin 青光眼是世界上導致失明的第二大原因。僅在美國，這一病症就影響了約270萬人。它是一種複雜的疾病，如果不及時治療可能導致失明。這在

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在前面的小節中，我們僅僅泛泛而談了機器學習、深度學習等概念，在這一小節，我們將給出它的更加準確的形式化描述。 我們經常聽到人工智慧如何如何？深度學習怎樣怎樣？那麼它們之間有什麼關係呢？在本小節，我們首先從巨

智東西（公眾號：zhidxcom） 文 | Lina 智東西11月21日蘇州報道，在英偉達GTC China的年度大會上，智東西與少數媒體一同採訪了英偉達解決方案架構與工程團隊副總裁M

在上一節內容中，介紹瞭如何將YOLO應用於影象目標檢測中，那麼在學會檢測單張影象後，我們也可以利用YOLO演算法實現視訊流中的目標檢測。 將YOLO應用於視訊流物件檢測 首先開啟  yolo_vi

技術的提高是需要日積月累的努力，除了看書看視訊外，一個很有效的提高方法當然就是閱讀大牛的部落格文章了，所謂聽君一席話，勝讀十年書，雖然讀大牛的文章沒有這麼誇張，但也可以讓你解決技術上的一些難題，可以學習大牛的學

論文《DeepLink：A Deep Learning Approach for User Identity Linkage》的閱讀筆記。 論文下載連結： https://pan.baidu.com/s/

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作者：閒魚技術-雲聽 背景 在之前的 文章 中，我們已經提到過團隊在UI自動化這方面的嘗試，我們的目標是實現基於 單一圖片到程式碼 的轉換，在這個過程不可避免會遇到一個問題，就是為了從單一圖片中提取出

深度學習很大程度上仍是一個黑箱，但研究者一直沒有停下理解它的步伐。普林斯頓高等研究院的研究者 Nadav Cohen 近日發文介紹了理解深度學習優化的進展以及他們近期在這方面的一項研究成果。 神經網路

對於我們大多數人來說，3D列印的烏龜看起來就是一隻烏龜：四條腿，帶圖案的面板和外殼。但如果你以某種方式向特定的計算機顯示它，那個物件就不是烏龜了——它是一把槍。 像這種可以欺騙人工智慧的物體或影象，被稱為對

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