[导读]人工智能顶级会议ICML 2019发布了今年论文录取结果.提交的3424篇论文中,录取了774篇,录取率为22.6%,较去年有所降低.从录取论文数量来看,谷歌成为今年最大赢家,紧随其后的是MIT和伯克利. ICML 2019论文录取结果出炉,你中了吗? 一时间,网友们可高兴坏了,纷纷晒帖表示"我中了!我中了!" 据了解,今年ICML共提交3424篇论文,其中录取774篇,论文录取率为22.6%.录取率较去年ICML 2018的25%有所降低. 目前,所有录取论文已经在官方网站公…

这篇文章是ICML 2019上一篇做域适应的文章,无监督域适应研究的问题是如何把源域上训练的模型结合无lable的目标域数据使得该模型在目标域上有良好的表现.之前的研究都有个假设,就是数据来自哪个域是有着域标签的,其实这不太现实,就拿手写字识别打比方,不同的人使用不同的笔如纸张,那写出来的字会是不同的域的,识别的时候不可能模型还得需要知道待识别的字来自哪个域.这篇文章研究的内容是如何把有标注的源域信息迁移到无标注的任意目标域数据上.相当于是从1个源域到N个目标域的迁移,而一些之前的论文的假设是目…

先睹为快:神经网络顶会ICLR 2019论文热点分析 - lqfarmer的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53011934 作者:lqfarmer链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53011934来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. ICLR-2019(International Conference on Learning Representations 2019),将于2019…

ICML 2019 分析 Word Embeddings Understanding the Origins of Bias in Word Embeddings Popular word embedding algorithms exhibit stereotypical biases, such as gender bias. The widespread use of these algorithms in machine learning systems can amplify ster…

引文 ​ 最近笔者也在寻找目标检测的其他方向,一般可以继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手,困难样本的目标检测,如检测物体被遮挡,极小人脸检测,亦或者数据样本不足的算法.这里笔者介绍一篇小样本(few-shot)数据方向下的域适应(Domain Adaptation)的目标检测算法,这篇新加坡国立大学&华为诺亚方舟实验室的paper<Few-shot Adaptive Faster R-CNN>被收录于CVPR2019,解决的具体问题场景是我们有在普通常见场景下的汽车目标检测,我们只有…

十一将至,你买到回家的火车票了吗?如果没有,你可以试着打开 GitHub,在搜索栏键入 12306 的关键词,我相信你会发现一个新大陆.没错,这里有 1572 个抢票项目.它们大多用 Python.JavaScript.Java 写成.其中,名为 testerSunshine 12306 的项目,标星甚至即将破万.网友表示亲测好用,再也不用买加速包了. 用 Python 抢票在技术圈已经屡见不鲜了.在更新日志中,我们了解到,testerSunshine 12306 的最早记录是在 2017 年…

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前言 在编程行业中,有一个东西是和广大程序员形影不离的,在最一开始接触编程就是配置它的运行环境,然后java / javac,对,这个东西就是jdk 昨天项目刚上线,可以稍微休息一下了,但是猛的闲下来,反而有点不适应,想整点什么东西,想起之前看到的一条消息,jdk15要发布了,不得不感慨信息化产业发展的速度,但是,没关系,不慌张,他强任他强,我用Java8,没办法,oracle jdk的收费政策也让生产商更加坚定的选择Java8,但是,虽然你天天在用,但是你真的了解Java8吗?比如我们经常说的…

作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:"潮流是个轮回",这句话用来形容上周的 GitHub Trending 最贴切不过.无论是已经获得近 40k 的高星项目 Papers We Love,还是国人发起的 Go 夜读项目--night-reading-go,抑或刚开源被多人青睐的高校资源--REKCARC-TSC-UHT,在 Trending 表现仿佛回到了刚开源的时候,风光无限,当然还有耳熟能详.程序员必知的 awesome 系列成员 awesome-java.虽然上周 Git…

[导读]KDD 2019录取结果终于放榜了,今年Research和ADS两个 track共评审论文1900篇,其中Research track的录取率只有14%.今年也是KDD第一次采用双盲评审政策,并强调提交论文可重现内容.因此,论文质量特别值得期待. KDD 2019录取论文终于放榜了!你的论文"中奖"了吗? ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议,由 ACM 的数据挖掘及知识发现专委会(SIGKDD)主办,被中国计算…