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人工智能、深度学习、汽车电子、嵌入式、实时操作系统
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在自动驾驶汽车中使用深度学习可以帮助克服各种挑战，例如了解行人的行为，找到最短的路线以及对人和物体进行准确检测。根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道
核心思想是在风格迁移解开网络中的使用多个重叠的局部判别器，实现人类面部图像之间局部细节风格迁移达到虚拟化妆与卸妆的效果，实现对戏剧性化妆风格的高频细节迁移。已经存在这种类型网络大部分只能对特定区域进行迁移，比如眼睛/嘴纯，无法应用到人脸其它区域，特别是当妆
选自arXiv，作者：Mikel Artetxe，机器之心编译，参与：路雪、李亚洲。谷歌开源了基于 TensorFlow 的轻量级框架 AdaNet，该框架可以使用少量专家干预来自动学习高质量模型。据介绍，AdaNet 在谷歌近期的强化学习和基于进化的 A
在过去的 5 年中，3D 深度学习方法已经从使用三维数据的派生表示转变为直接使用原始数据（点云）。而在方法上也从将二维卷积神经网络应用到三维数据上转变为专门为三维场景设计的方法，这大大提高了物体分类和语义分割等任务的性能。这些结果非常有前景，它们证明了通过
深度学习在医疗图像疾病检测方向上的发展很快，但目前仍面临着易出现假阳性的问题。近日，百度研究人员提出了 NCRF方法，在提升肿瘤图像准确率的同时也减少了假阳性的出现几率。该研究的论文已被即将在 7 月举行的深度学习医疗图像大会 MIDL 2018 接收。目
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