DLAA深度学习抗锯齿
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12-20
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Graphcore宣布其IPU支持阿里云深度学习开放接口标准ODLA
9月25日消息， 2020云栖大会上，阿里云宣布对行业开源业界首个深度学习开放接口标准ODLA（Open Deep Learning API）。阿里云在今年5月份的OCP全球峰会上首次对外公布ODLA接口标准，并宣布已率先在Graphcore等生态伙伴上获得支持。IPU是Graphcore为机器智能从零设计的AI处理器，通过ODLA接口，开发者可以在IPU上快速跑通AI Matrix的各类模型。ODLA是一个为加速深度学习的统一异构硬件编程接口。ODLA规范了深度学习计算?
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DL3DV-10K数据集:可用于深度学习的3D视觉大规模场景
神经视图合成在从多视图视频生成逼真的三维场景方面提出了复杂的挑战，尤其是在多样化的真实世界场景中。当前先进的NVS技术在面对照明变化、反射、透明度和整体场景复杂性的变化时，其局限性变得明显。数据集的先进和方法学创新的结合推动该领域朝着更加强大和多功能的神经视图合成能力迈进。
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深度学习再迎高光时刻 百度PaddlePaddle亮“成绩单”
深度学习正在迎来它的高光时刻。4月23日,首届WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会在北京举办,过千位“慕名而来”的开发者与AI专家、学者一道见证了国内真正意义上第一场深度学习开发者盛会。 会上,百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰表示,“深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段,而深度学习框架是智能时代的操作系统。”他认为,深度学习技术已经具备了很强的通用性,正在推动人工智能进入工业大生产阶
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百度开源深度学习平台PaddlePaddle宣布官方中文名“飞桨”
百度旗下深度学习开源平台“PaddlePaddle”今日发布 11 项新特性及服务，并首次公布PaddlePaddle中文名为“飞桨”。
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百度成立深度学习技术平台推广PaddlePaddle
7月26日，百度宣布成立深度学习技术平台部，进行深度学习框架PaddlePaddle的研发和推广。
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基于PaddlePaddle的点击率的深度学习方法尝试
?前言前面在团队内部分享点击率相关的一些文章时，输出了一篇常见计算广告点击率预估算法总结,看了一些广告点击率的文章，从最经典的Logistic Regression到Factorization Machined，FFM，FNN，PNN到今年的DeepFM，还有文章里面没有讲的gbdt+lr这类，一直想找时间实践下，正好这次在学习paddle的时候在它的models目录下看到了DeepFM的实现，因为之前对DeepFM有过比较详细的描述，这里稍微复习一下：DeepFM更有意思的地方是WDL和FM结
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百度研发深度学习可视化工具Visual DL 训练结果清晰明了
1 月 17 日，百度PaddlePaddle & ECharts团队宣布上线深度学习可视化工具Visual DL，该工具可以使得深度学习任务变得生动形象，实现可视分析。百度希望能够借此为全球更广泛的用户提供更便捷高效的深度学习工具。目前，大部分深度学习框架都提供了Python的用户界面，其训练过程的状态通常以日记的形式被记录下来，这种方式可以观察短期内的训练状态，但是难以从全局把握训练过程中的变化趋势，导致提取信息时受到较多限制。反观Vis
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PaddlePaddle与Kubernetes强强联合助力深度学习模型高效运转
美国时间2月8日，Kubernetes社区宣布由百度原创开发的开源深度学习框架PaddlePaddle将兼容集群管理系统Kubernetes，使PaddlePaddle成为迄今为止唯一正式支持 Kubernetes的深度学习框架。 此次兼容将使开发者能够便捷地在全球主要云服务以及私有集群 (on-premise clusters) 上做大规模深度学习训练。该项目由百度和CoreOS联合开发，同时CoreOS也是Kubernetes的主要贡献者之一。 开发者通常会将AI项目与Web服务、日志收集、和数据处?
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百度正式宣布推出深度学习开源平台PaddlePaddle
近日，百度正式对外宣布开放其深度学习开源平台PaddlePaddle，这也是继Google、Facebook、IBM后又一家将人工智能技术开源的公司。
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Razer携手深度学习公司发布Lambda Tensorbook笔记本电脑
作为市面上最强大的深度学习笔记本，其不仅具有时尚的外观，还支持 Linux 操作系统与 Lambda 的深度学习软件...具体硬件规格包括支持 165 Hz 高刷新率的 15.6 英寸屏幕（分辨率 2560×1440），英特尔酷睿 i7-11800 八核处理器（基础 2.3 GHz / 睿频 4.6 GHz），带有 16GB 显存的 RTX 3080 Max-Q 独显......
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阿里 BladeDISC 深度学习编译器正式开源
阿里云机器学习PAI开源了业内较早投入实际业务应用的动态shape深度学习编译器 BladeDISC，本文将详解 BladeDISC的设计原理和应用...而深度学习编译器则是结合编译时图层的优化以及自动或者半自动的代码生成，将手工优化的原理做泛化性的沉淀，以替代纯手工优化带来的各种问题，去解决深度学习框架的灵活性和性能之间的矛盾...深度学习作为一个近几年发展异常快速的应用领域，它的性能优化至关重要，并且同样存在高层描述的灵活性和抽象性与底层计算性能之间的矛盾，因此专门针对深度学习的编译器出现了......
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易鑫AI-Lab获首届“英特尔创新大师杯”深度学习挑战赛季军
近日，由阿里云联手英特尔主办的第一届“英特尔创新大师杯”深度学习挑战赛落下帷幕。经过激烈的线上角逐，易鑫集团旗下人工智能小组AI-Lab在“通用场景中文OCR文本识别任务”赛道上荣获季军。上图：易鑫集团人工智能小组AI-Lab获奖成员本次大赛聚焦计算机视觉OCR领域以及自然语言处理方向的经典技术，由通用场景中文OCR文本识别、中文NLP地址要素解析、中文NLP地址相关性等三个经典场景的深度学习任务组成，参赛选手可选择不同的?
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百度安全亮相Black Hat Asia 2019：当云端深度学习模型失去“黑盒保护”
在3月26日-29日于新加坡召开的Black Hat Asia 2019上，来自百度安全对于深度神经网络(DNN)模型算法安全性、Rowhammer新型攻击方法、Meltdown新变种等三大创新性研究报告成功入选。其中，在The Cost of Learning from the Best： How Prior Knowledge Weakens the Security of Deep Neural Networks的议题中，百度安全研究员们分享了在AI时代下机器学习算法安全领域的最新研究与实践。百度安全希望通过这个研究呼吁业内更加迫切的将
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Mellanox 200G HDR深度学习加速引擎结合 NVIDIA 将人工智能平台应用加速两倍
Mellanox 网络计算“分层聚合和归约协议”(SHARP) 技术与 NVIDIA 聚合通信函数库 (NCCL) 结合，为人工智能带来性能突破 2019 年 3 月 19 日, Mellanox Technologies, Ltd.(纳斯达克股票代码：MLNX)是面向数据中心服务器和存储系统的高性能、端到端互连解决方案的领先供应商，该公司今天宣布，其采用“可扩展分层聚合和归约协议”(SHARP) 技术的 HDR 200G InfiniBand 创造了新的性能记录，使深度学习操作性能提高了一倍。Mellanox
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华为云ModelArts刷新深度学习模型训练世界纪录
近日，斯坦福大学发布了DAWNBenchmark最新成绩，在图像识别（ResNet50-on-ImageNet，93%以上精度）的总训练时间上，华为云ModelArts排名第一，仅需 10 分 28 秒，比第二名提升近44%。成绩证明，华为云ModelArts实现了更低成本、更快速度、更极致的体验。斯坦福大学DAWNBench是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台，相应的排行榜反映了当前全球业界深度学习平台技术的领先性。计算时间和成本是构建深
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腾讯 AI Lab 正式开源PocketFlow，让深度学习放入手机！
11 月 1 日，腾讯AI Lab在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目， 该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数，解决传统深度学习模型由于模型体积太大，计算资源消耗高而难以在移动设备上部署的痛点，同时极大程度的降低了模型压缩的技术门槛，赋能移动端AI应用开发。这是一款适用于各个专业能力层面开发者的模型压缩框架，基于Ten
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CS25官网体验入口 斯坦福大学深度学习AI课程免费在线使用地址
CS25是斯坦福大学提供的一门课程，主要探讨深度学习模型Transformers，该模型在全球范围内产生了巨大影响。课程邀请了Transformers研究领域的前沿人物，讨论从GPT和Gemini等LLM架构到创造性应用在内的最新突破。要了解更多关于CS25课程的信息，以及开始您的深度学习之旅，请访问CS25官方网站。
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Magika:基于AI支持的文件类型检测工具，依靠深度学习提供准确的检测
数字化时代，对我们所遇到的文件进行准确识别至关重要，这涉及到用户安全和信息保护的方方面面。在处理众多文件格式时，如何准确迅速地检测文件内容成为一项挑战。尽管已经超越了现有方法，但Magika团队承认仍有改进的空间，并鼓励社区提供反馈，以进一步增强对其他内容类型的支持。
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YOLOv9官网体验入口 AI目标检测深度学习工具下载地址
YOLOv9是一款目标检测深度学习模型实现工具，通过使用可编程梯度信息来学习用户想要学习的内容。这个开源项目具有高效和准确的优势，主要用于目标检测任务。要获取更多详细信息并开始您的深度学习之旅，请访问YOLOv9官方网站。
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SCEPTER官网体验入口 阿里深度学习生成模型开源库在线访问地址
SCEPTER是一个开源代码库，致力于生成式模型的训练、调优和推理，涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法，为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。要了解更多关于SCEPTER的信息以及开始体验其强大功能，请访问官方网站：SCEPTER官网。
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Undress AI官网体验入口 使用深度学习技术去除图片中衣物
UndressAI是一款革命性的产品，它利用深度学习技术，能够在几秒钟内从任何照片中去除衣物。这款产品不仅展示了人工智能技术的先进性通过使用最先进的SHA512加密技术来保护用户的隐私和安全。要开始使用UndressAI并体验其强大功能，请访问UndressAI官方网站。
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文生图工具SD4J: 可通过深度学习生成图像 简化文生图复杂任务
SD4J是一款强大的文本到图像生成工具。通过深度学习，SD4J能够将文字描述独特地转化为生动的图像，并能够理解负面输入，使用户能够指定不希望出现在图像中的元素，提供更多的定制和控制。通过深度学习、用户友好的界面以及处理负面输入和调整引导比例等功能的融合，SD4J在文本到图像生成方面开启了新的领域，具有无与伦比的可访问性和效率。
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音乐生成深度学习模型StemGen：听取音乐上下文生成音乐作品
字节跳动AI研究团队最近推出了一项名为StemGen的音乐生成项目，该项目采用了一种创新的深度学习方法，旨在让模型能够模仿现有音乐中的模式和结构，并以一种非常前卫的方式回应音乐背景。与常用的深度学习技术不同，StemGen采用了一种非自回归、基于Transformer的模型，强调对音乐背景的听取和响应不是依赖于抽象的条件。通过MeanOpinionScore测试确认了该模型生成逼真音乐结果的能力。
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亚马逊研究人员利用深度学习增强神经网络分析复杂表格数据
亚马逊的研究人员在一篇论文中介绍了一种创新方法，旨在增强神经网络处理复杂表格数据时的性能。表格数据通常由行和列组成，看似简单，但当这些列在性质和统计特征上差异巨大时，就会变得复杂起来。这项研究为神经网络在处理复杂表格数据时的改进提供了新的思路和方法，有望在实际应用中取得更好的效果。
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Google DeepMind：通过深度学习发现了220万种新材料
在新的研究中，GoogleDeepMind的科学家们成功开发了一种名为GNoME的框架，通过这一框架，他们在材料科学领域取得了令人瞩目的成果。材料的发现对于技术进步至关重要，涵盖了从清洁能源到信息处理等各行各业的创新。跟随GNoME的足迹，继续在机器学习和科学发现方面取得共同进展，可能会带来深远的影响。
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南开山大等开发trRosettaRNA 一种基于深度学习的自动化RNA 3D结构预测方法
南开大学、山东大学以及北京理工大学的联合团队成功开发了一种基于深度学习的自动化RNA3D结构预测方法，命名为trRosettaRNA。该方法采用Transformer网络，通过进行1D和2D几何形状预测，再通过能量最小化实现3D结构折叠。我们期待着深度学习方法在RNA结构预测方面的进一步发展，为理解RNA分子的生物学功能提供更为准确的工具和方法。
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研究：代码数据增强技术在深度学习中的应用具有巨大潜力
代码数据增强技术在深度学习中的应用已经取得了一些令人鼓舞的成果。代码模型通过训练大量的源代码语料库，能够模拟代码片段的上下文，已经在多个源代码的下游任务中显示出了出色的性能。代码数据增强技术在深度学习中的应用具有巨大潜力，可以提高模型的性能和稳健性，但仍然需要进一步的研究和探索。
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ECOGEN:一种用于生成逼真鸟鸣的深度学习新方法
深度学习技术的崛起显著影响了各个领域，将其影响扩展到不同领域。其中一个显著的应用是利用深度学习技术监测稀有鸟类的鸟鸣。在这项研究中，研究人员使用了全球范围内包括264种不同物种的23，784个野生鸟类录音的数据集。
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srf-attention：一个提高深度学习模型训练效率的注意力机制
注意力很有用，但计算成本很高。一旦训练完成，通过一些微调计算，您可以减少SRF注意力并消除对序列长度的依赖，从大大加快速度。它可以帮助研究人员和开发者更高效地构建和训练深度学习模型，提高模型的性能和效率。
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谷歌研究人员在 JAX 中引入了一个开源库 用于在球面上进行深度学习
Google研究人员最近推出了一个基于JAX的开源库，旨在解决在球面上进行深度学习的挑战。传统的深度学习模型通常处理平面数据，例如图像，但科学应用中的数据通常是球面数据。3.这项研究有望在分子性质预测和气象预测等领域取得突破性进展，为医疗研究和气候分析提供有力支持。
