在BoB的一系列全面评估中，涵盖了任务、数据集和设置（包括ID和OOD），在监督学习下，ConvNeXt-Base、SwinV2-Base（使用ImageNet-21k进行训练）和CLIP

便宣称，超级智能（superintelligence）诞生的时间可能会比他曾经想象的早得多。这一观察引出了两大问题：（1）人工神经网络的智能水平将会很快超越真实神经网络吗？（2）人类是否能保证对超级

AI，正式推出类ChatGPT产品——StableLM。https://github.com/Stability-AI/StableLM△由Stable

就能生成详细的图像。潜在扩散模型提供了有效的方法，通过在感知压缩的空间中进行合成来生成图像。在本论文中，研究者提出了一个可控的结构和内容感知的视频扩散模型，该模型是在未加字幕的视频和配对的文本

Takagi，他主要从事计算神经科学和人工智能的交叉研究。最近，他同时在牛津大学人脑活动中心和东京大学心理学系利用机器学习技术，来研究复杂决策任务中的动态计算。另一位是大阪大学教授Shinji

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schedulers），和超参数（hyperparmeters）。随着机器学习理论的发展，现代化的神经网络可以被理论上更好的优化器（如AdamW）和更好的损失函数（CrossEntropy

DiffusionDet，将扩散模型应用于目标检测。据了解，还没有研究可以成功地将扩散模型应用于目标检测，可以说这是第一个采用扩散模型进行目标检测的工作。DiffusionDet

Flow（KITTI-SF）数据集上进行评估。KITTI-SF包含200对点云用于训练，200单帧点云用于测试。实验结果如下表所示：我们的方法达到了与全监督方法接近的优异性能。Figure

不同模型结构比如有跳连的模型ResNet，DenseNet；没有跳连的模型VGG；基于Transformer的模型ViT等等产生的对抗样本在迁移性上存在差异。模型的准确性影响迁移性:

一个点赞手势。」扩散模型：没问题，包在我身上。从论文中的图像可以看出，修改后的图像依然非常自然，对需要修改的内容之外的信息也没有明显的破坏。类似的研究还有谷歌研究院和以色列特拉维夫大学之前合作完成的

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(1-2场)：Leetcode类型的coding题，其实没有我想的考的那么多，平均每个公司不到一题。我没有被考超过Leetcode中等难度的题；就算是中等，也是其中比较简单的。所谓的AI

可以在任意时间步长上快速重建图像，并对看不见的数据做出实际预测。此外，该研究声称成功地采用了多种图像合成技术来提高图像清晰度和时间一致性。通过对模拟和真实场景数据集进行广泛的实验，研究者验证了

Transformers论文：https://arxiv.org/abs/2204.12451代码（刚刚开源）：https://github.com/NVlabs/FAN最近的研究表明，Vision

Swin-Transformer由两个空洞卷积、一个普通卷积组成，它把卷积和Transofmer结合起来，将卷积的特性引入到Swin-Transformer中。

鉴于一些小伙伴正在为找不到投稿渠道而苦恼本期小编为大家推荐三则国际会议信息了解领域前沿，分享研究成果启发科研思路，尽在学术会议近期EI收录的国际会议汇总，相信总有一个适合你！01第二届图像、视觉与智能系统国际学术会议The

Wang的博士生说：在两天的阴性结果后，今天检测呈阳性，如果您参加了CHI，请继续检测和隔离您自己。即使有些没有患新冠的参会者，也每天心心念念的生活在担心中。例如Amy

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在不同情况下的定性结果，包括多面向文本、长文本、多语言文本、低分辨率文本、弯曲文本、密集文本。对于曲线文本检测，贝塞尔曲线的控制点用红色表示。表1

职友集统计，算法工程师每月平均薪资可达28K，其中拿30k-50k工资的占比最多，达44.7%。但高薪可不是这么好拿的，特别是在面试临门一脚的时候，很容易碰到一系列的问题。比如：①学校一般怎么办？②项目经历单薄怎么办？③没有科研成果怎么办？④技能掌握不熟练怎么办？⑤一想到面试就紧张怎么办？⑥不知道如何回答面试官问题怎么办？5月12日（周四）20:00SunnyJ老师在直播间教你如何快速攻克

Transformer受到大量参数的影响，限制了它们在内存有限的设备上的适用性。为了缓解这一问题，本文提出了一种新的压缩框架MiniViT，MiniViT能够在保持相同性能的同时实现了Vision

与基线方法比较。给定一帧人像视频的框架（a），人像重塑方法会在鼻尖附近产生伪影（b），因为鼻子遮挡了侧面，而作者的方法（c）可以使用相同的整形参数产生令人满意的结果。

CPU，预测时开启MKLDNN加速。01SVTR_LCNet：轻量级文本识别网络SVTR_LCNet是针对文本识别任务，将Transformer网络和轻量级CNN网络PP-LCNet

10-20%，在接下来的几周内他都在怀疑人生：难道智商太低不配进入麻省理工学院吗？为什么看起来只有自己不懂的样子？Mike注意到，实验室最聪明的人总是不断地提出问题，仅在第一周，他遇到了

Xplore上也出版了相同的会议纪录？这是被冒充了吗？“你们知不知道这事儿？”ACM被告知这一消息后，很迷茫，立刻和ICIMTech

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在图像生成领域取得了重大突破，现在可以生成动物、风景以及人脸等高度逼真的合成图像。例如可以合成人脸的网站：thispersondoesnotexist.com

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features)在训练过程中是可学习的，但在推理过程中对不同的图像保持固定。在动态卷积的驱动下提出了动态proposal生成(DPG)，以在第一个迭代阶段提供更好的初始proposal

计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标

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在针对一些大型计算工作负载任务，比如需要在多个GPU加速节点上进行模型并行化时，能够通过互联调整负载，可以再次提高性能。图18

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点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达国际顶级医学图像和计算机辅助介入大会MICCAI2022将于9月在新加坡召开。深圳市大数据研究院、香港中文大学（深圳）、香港大学、中山大学等多家研究机构将联合深圳市龙岗区人民医院、深圳市龙岗中心医院共同举办MICCAI2022多模态腹部分割国际挑战赛（AMOS22），旨在通过开放数据集和挑战赛促进相应医疗分割算法的发展。挑战赛背景腹部多器官分割一直是医学图像分析领域最活跃的研究领域之一，其作为一项基础技术，在支持疾病诊断，治疗规划等计算机辅助技术发挥着重要作用。近年来，基于深度学习的方法在该领域中获得了巨大成功，却也暴露出了一个迫切问题:

这样的自监督方法的性能是否该归因于网络的训练过程，例如数据增强、正则化、优化，或能够学习更一般的隐式表示的底层机制。在本文中，研究者们没有强行回答这个难题，而是通过更新常规

LSTM有一个输入门，它控制存储输入，一个控制前单元状态的遗忘的遗忘门，以及一个输出门，它控制当前单元状态的单元输出。普通LSTM的公式如下：其中σ是logistic

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和VGGSound上进行了分类和识别任务的验证，OGM-GE应用于几种常用融合方法：Concatenation和Summation，以及专门设计的融合方法：Gated

Transformer。这也引出了一个关于Self-Attention在鲁棒泛化中的实际作用问题。在本文中，作者旨在找到上述问题的答案。本文的研究始于一个有趣的观察，即在图像分类过程中，Vision

Fluids“扭一扭”和科学机制有什么联系呢？原来，当我们扭转饼干时，这背后的原理与流变学的标准测试类似。也就是说，当非牛顿流体在压力的作用下产生扭曲、挤压时以怎样的方式流动。MIT

Whitening，IW)对不同样本的特征分布进行标准化。IN分别对单个图像的每个通道的特征进行标准化归一化，以减轻由于样式变化引起的特征不匹配。IN的具体过程可以由以下公式来表示：

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↑我已经在畅享元宇宙的生活了！数字孪生原来是这样的，记笔记！AI真的改变了我的生活虚拟制造感觉好有趣AI真的能让3D以假乱真吗！元宇宙快来吧！我想住进虚拟世界！

我（Amusi）是12月13日在知乎上得知"毛星云于12月11日上午身故"的消息，听闻震惊，不敢相信，直至数小时进行搜索、查阅，才相信他走了，心里倍感惋惜。