AI

1. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡新課上架：賓大2020秋季在線課程開課，視頻上線B站

YouTube 地址：

https://www.youtube.com/channel/UC_YPrqpiEqkeGOG1TCt0giQ/playlists

B 站地址：

https://www.bilibili.com/video/av457264185/

關于圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）的在線課程已上線，講師為賓夕法尼亞大學電氣與系統(tǒng)工程系教授 Alejandro Ribeiro，部分視頻以及文字講稿已放出。 圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）是對圖形支持的信號進行信息處理的體系架構(gòu)。這種架構(gòu)已經(jīng)被開發(fā)出來，并在一門在線課程中作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的泛化，用于處理時間和空間中的信號。 就課程內(nèi)容而言，本課程主要探討了圖卷積濾波器和圖濾波器組，研究了單特征和多特征圖 GNN。此外，課程介紹了循環(huán) GNN 等相關網(wǎng)絡架構(gòu)，并重點強調(diào)了 GNN 的置換等變性和圖變形的穩(wěn)定性。這些特性提供了一種可以從實證角度觀察到 GNN 良好性能的解釋方法。該課程還將研究大量節(jié)點中的 GNN，以解釋 GNN 在不同節(jié)點數(shù)的網(wǎng)絡中的可遷移性。 目前，該課程 Lecture 1 至 Lecture 5 的視頻資源已經(jīng)在 YouTube 和 B 站同時上線，對該主題感興趣的讀者可前往觀看。

2. Chrome 科研神器！去谷歌學術搜到文章，代碼鏈接就能自動展示

本周，arXiv上線了提交源代碼功能，從此看機器學習論文不怕找不到官方代碼了。 但是，如果作者自己沒有提交代碼，卻有第三方實現(xiàn)怎么辦？去Google找嗎？ 大可不必！現(xiàn)在告訴你一個瀏覽器插件神器，能幫你快速找到論文對應代碼，無論官方還是第三方，不必在搜索引擎上找半天了。 這款插件叫做Find Code for Research Papers，現(xiàn)在已經(jīng)支持Chrome和Firefox兩款瀏覽器，可以直接應用商店搜到。 而且它不僅支持arXiv，還支持Google Scholar甚至Twitter，只要鏈接對應論文有開源代碼，右側(cè)統(tǒng)統(tǒng)會顯示出[CODE]按鈕。

3. NeurIPS 2020論文接收大排行！谷歌169篇第一、斯坦福第二、清華國內(nèi)第一

今年共有9454篇論文提交，1900篇總接收，錄取率僅為20.09%，其中105篇被接收為oral，280篇被接收為spotlight。 而在昨日，NeurIPS 2020論文接收列表終于在官網(wǎng)放出： （https://neurips.cc/Conferences/2020/AcceptedPapersInitial） 據(jù)Criteo AI Lab機器學習研究科學家Sergey Ivanov統(tǒng)計，本次NeurIPS 2020論文接收量全球機構(gòu)排名Top 10依次為：

NeurIPS 2020的論文主題分布

今年NeurIPS 2020的論文主題分布也有所變化，算法占比29%，深度學習占比19%，應用占比18%，強化學習和規(guī)劃（planning）占比9%，理論占比7%，概率方法占比5%，機器學習社會方面（ Social aspects of machine learning）占比5%，優(yōu)化占比5%，神經(jīng)科學和認知科學占比3%。與2019年相比，深度學習和應用領域的論文略有下降(均下降了2%)，而機器學習社會方面有所增加（增加了3%）

4. ECCV2020 最佳論文榮譽獎！一種新的度量自動駕駛反應時間和準確性的方法

卡耐基梅隆大學(Carnegie Mellon University)的研究人員開發(fā)了一種新的衡量自動駕駛汽車對不斷變化的交通狀況的反應能力的標準，這使比較感知系統(tǒng)的準確性和反應時間首次成為可能。 在自動駕駛領域，存在這樣一個典型的矛盾問題——學術研究人員往往更傾向于開發(fā)復雜的算法，以準確地識別危險，但這往往需要大量的計算時間。相比之下，工程師往往更喜歡簡單、不那么精確的算法，這種算法速度快，需要的計算量少，這樣自動駕駛車輛就能更快地對危險做出反應。 這個問題不僅僅存在自動駕駛領域，這也是任何需要對動態(tài)世界進行實時感知的系統(tǒng)的問題。到目前為止，還沒有系統(tǒng)的方法來平衡準確性和反應時間。缺乏恰當?shù)亩攘繕藴适沟脴I(yè)內(nèi)人士很難評價比較競爭系統(tǒng)。 這種新的測量方法被稱為“流感知精確度”，該論文Towards Streaming Perception在計算機視覺虛擬歐洲會議（ECCV2020）上獲得了最佳論文榮譽獎。

5. PyTorch版YOLOv4更新了！不僅適用于自定義數(shù)據(jù)集，還集成了注意力和MobileNet

Github：

https://github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorch

從今年 4 月 YOLOv4 發(fā)布后，對于這個目標檢測框架，問的最多的問題或許就是：「有沒有同學復現(xiàn) YOLOv4 的， 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 語言進行編程，光憑這一點就讓不少同學望而卻步。網(wǎng)上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的復現(xiàn)版本，但不少項目只給了代碼，并沒有給出模型在 COCO、PASCAL VOC 數(shù)據(jù)集上的訓練結(jié)果。 近日，有研究者在 GitHub 上開源了一個項目：基于 PyTorch 深度學習框架的 YOLOv4 復現(xiàn)版本，該版本基于 YOLOv4 作者給出的實現(xiàn) AlexeyAB/darknet，并在 PASCAL VOC、COCO 和自定義數(shù)據(jù)集上運行。 除此以外，該項目還向主干網(wǎng)絡添加了一些有用的注意力方法，并實現(xiàn)了 mobilenetv2-YOLOV4 和 mobilenetv3-YOLOV4。

6. 英偉達開源「Imaginaire」！九大圖像及視頻合成方法，你學fei了嗎？

Github：

https://github.com/NVlabs/imaginaire

圖像 / 視頻合成領域的集大成者，就在這一篇了。 圖像和視頻等視覺數(shù)據(jù)的生成是機器學習和計算機視覺領域重要的研究問題之一。近幾年，英偉達提出了 SPADE、MUNIT 等多個圖像及視頻合成模型。 近日，英偉達又開源了一個新的 PyTorch 庫「Imaginaire」，共包含 9 種英偉達開發(fā)的圖像及視頻合成方法。 這九種方法分別為：

有監(jiān)督的圖像到圖像轉(zhuǎn)換

1、pix2pixHD

2、SPADE/GauGAN

無監(jiān)督的圖像到圖像轉(zhuǎn)換

1、UNIT

2、MUNIT

3、FUNIT

4、COCO-FUNIT

視頻到視頻轉(zhuǎn)換

1、vid2vid

2、fs-vid2vid

3、wc-vid2vid

7. 僅3.9MB！超小超強文本識別模型來了，平安產(chǎn)險提出Hamming OCR

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2009.10874

場景文本識別中很多模型都使用了笨重的模型，這些模型很難在移動端設備上部署。這也是最近大火的Paddle OCR使用CRNN實現(xiàn)其超輕量級識別模型的原因。PaddleOCR采用的策略就是暴力削減特征通道來減小模型，但是這樣使得性能大幅度下降。最近在arXiv上公開的Hamming OCR提出了Hamming Embedding和LSH局部敏感哈希分類的算法，大幅度削減模型大小，同時保留模型能力。

8. 格靈深瞳開源全球最大最干凈的人臉識別數(shù)據(jù)集：Glint360K

Github：

https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/recognition/partial_fc#glint360k

Paper：

https://arxiv.org/abs/2010.05222

學術界的測評比如IJB-C和megaface，利用該數(shù)據(jù)集很容易刷到SOTA，大家具體可以看論文，這里展示一下IFRT的結(jié)果，IFRT又稱國產(chǎn)FRVT, IFRT測試集主要有不同膚色的素人構(gòu)成，相比起IJB-C和megaface更具有模型的區(qū)分度。 相比起目前最好的訓練集MS1MV3，Glint360K有十個點的提升

InsightFace Recognition Test (國產(chǎn)FRVT):

9. GitHub：數(shù)據(jù)增廣最全資料集錦

CVer 陸續(xù)分享了GitHub上優(yōu)質(zhì)的AI/CV資料集錦，如圖像分類、目標檢測等，之前的分享詳見文末。很多同學反映這個系列很棒，因此系列將繼續(xù)更新 本文將分享的內(nèi)容是：數(shù)據(jù)增廣（Data Augmentation）。該方向的研究一直都很熱門，特別是現(xiàn)在仍十分依賴于數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)增廣對各個應用方向的漲點都是簡單粗暴的！ 數(shù)據(jù)擴充可以簡單地描述為使我們的數(shù)據(jù)集更大的任何方法。例如，要創(chuàng)建更多圖像，我們可以放大并保存結(jié)果，我們可以更改圖像的亮度或旋轉(zhuǎn)它。為了獲得更大的聲音數(shù)據(jù)集，我們可以嘗試提高或降低音頻樣本的音調(diào)或放慢/加快速度。下圖提供了示例數(shù)據(jù)增強技術。 本文要分享的就是目前最全，最新的數(shù)據(jù)增廣開源項目、論文等合集。主要涉及圖像、音頻、自然語言處理和時序的數(shù)據(jù)增廣。詳細請戳鏈接

Others

1. iPhone 12系列「真香警告」：首款蘋果5G手機預購量大超iPhone 11系列

iPhone 12到底有多香，可能要超過你的想象。 iPhone 12系列開啟預購一天多時間里，已有超160萬人預約購買。這一數(shù)據(jù)已經(jīng)超過去年iPhone 11系列的三天預購總和。 10月15日，京東、蘇寧開啟了蘋果新機的預約購買。京東、蘇寧兩大電商平臺的數(shù)據(jù)顯示，截至10月16日早間11時許，在平臺上的蘋果產(chǎn)品的自營旗艦店，已合計有160萬人預約購買iPhone 12系列手機，其中京東平臺有超150萬人預購。 截至發(fā)稿，在京東平臺，iPhone 12的預約量最高，有超75.3萬人；在蘇寧平臺，iPhone 12 Pro預購更為火熱，預購人數(shù)為3.8萬人，其次是iPhone 12，預購人數(shù)為3.5萬人。 從預約購買熱度來看，iPhone 12系列已經(jīng)遠遠超過蘋果上一個爆款iPhone 11系列。京東數(shù)據(jù)顯示，iPhone11系列在2019年9月13日開始預購后近三天的時間，其預約量才超過130萬。

2. 阿里巴巴回應“淘寶臺灣將停止運營”：尊重克雷達決定

淘寶臺灣昨日（15日）發(fā)布公告，稱今日11時起，陸續(xù)關閉淘寶臺灣平臺下單等前臺功能，年底停止運營。對此，阿里巴巴15日下午在回應環(huán)球時報-環(huán)球網(wǎng)相關問詢時表示：我們尊重克雷達投資有限公司的決定，沒有評論。阿里巴巴集團在臺灣市場的業(yè)務運營一切如常，我們將會一如既往地繼續(xù)通過手機淘寶服務臺灣市場的消費者，購買優(yōu)質(zhì)商品。（環(huán)球網(wǎng)）

3. 華為 Mate X2 5G 可折疊手機最新渲染圖放出：內(nèi)折疊、窄邊框

據(jù)外媒LetsGoDigital報道，繼三星推出 Galaxy Z Fold 2 后，華為也將推出一款經(jīng)過完全地重新設計的可折疊智能手機。上個月，華為新款可折疊智能手機專利公布，它與 Galaxy Z Fold 2 有大量相似之處，例如放棄此前的外翻式折疊屏設計，轉(zhuǎn)而采用書本式的內(nèi)折柔性屏方案，四周邊框較窄且等寬。而在手機背面，該機則采用了類似華為 P40 系列的后置矩陣式攝像頭模組，外部（背面）裝有一塊額外的屏幕。（36氪微博）

4. 一加發(fā)布一加8T，3399元起售

36氪獲悉，一加發(fā)布一加8T，3399元起售。一加8T搭載高通驍龍865 Plus芯片，4500毫安電池，支持65W超級閃充；機身采用了玻璃背板設計；配備四攝。

5. 《英雄聯(lián)盟》手游將登陸 iPhone

36氪獲悉，蘋果官方今天凌晨在演示iPhone 12性能表現(xiàn)時，使用了全新的《英雄聯(lián)盟》手游版作為演示。蘋果宣稱A14 Bionic可帶來主機般的體驗，今年晚些時候，《英雄聯(lián)盟》手游將登陸 iPhone 。

6. 特斯拉被罵「割韭菜」，「老用戶」真的不值錢？

一言不合就降價——被老用戶罵“割韭菜”——繼續(xù)一言不合就降價。這個套路在特斯拉國產(chǎn)之后，無限循環(huán)。 10月1日，特斯拉官方宣布，中國制造Model 3標準續(xù)航升級版補貼后售價調(diào)整為249900元，跌破25萬元的同時，續(xù)航里程還從445公里提升至468公里；此外，中國制造Model 3長續(xù)航后輪驅(qū)動版補貼后售價也降至309900元。 不到25萬元的價格，比前不久拼多多喊出的“萬人團價￥251800”還要低，著實惹怒了不少車主。降價不是問題，問題是不少車主表示自己在不知情的情況下，被特斯拉的銷售人員催促提車。 對此，特斯拉全球副總裁陶琳回應稱，特斯拉的直營模式使價格體系變得公開透明，消費者會第一時間獲知價格變化信息，“我們的初心確實是希望消費者能擁有性價比更高的產(chǎn)品，而不是自己的利潤最大化”。

7. 智能手表這塊屏是怎樣「爬」上我們手腕的？

隨著以三星、蘋果為代表的手機巨頭入局，智能手表產(chǎn)業(yè)的第二次轉(zhuǎn)折到來了。巨頭手機廠商一定程度上賦予了手表以真正智能的意義，它們的入局將智能手表從小眾推向了大眾?！霸谖覀兯娭帲教幎际瞧聊?。一種新的傳播和顯示技術正把書本拱到一邊，并將影像，尤其是運動的影像推向文化的中心，我們正在成為屏幕之民?！边@是世界互聯(lián)網(wǎng)教父凱文·凱利，在四年前出版的《必然》中的一句話。 時至如今，書中描述的場景已經(jīng)成為現(xiàn)實，而時間回溯，屏幕如此之深地滲透進人們的生活，距今也不過十年而已。 智能手機已經(jīng)被稱為人們的第二器官，而另一塊屏幕的普及則近乎宣告屏幕時代個人私域的終結(jié)——智能手表，讓屏幕可以24小時與皮膚親密接觸，然后持續(xù)不斷地監(jiān)控并向個體輸出信息。 沒有人能抵擋住這一誘惑：現(xiàn)在，推出智能手表/手環(huán)產(chǎn)品，幾乎變成了手機廠商的標配。在它們的宏大規(guī)劃中，智能手表是構(gòu)建IoT生態(tài)的重要一環(huán)。近年來，三星、蘋果，以及華為、OPPO、vivo、小米等國內(nèi)大廠都陸續(xù)布局了智能手表領域。而在消費者端，智能手表也已經(jīng)爬上了越來越多人的手腕。

8. 如何看待上海野生動物園飼養(yǎng)員實施作業(yè)時，被熊攻擊不幸遇難一事？類似情況應如何防范？

https://www.zhihu.com/question/426233230

【上海野生動物園熊傷人致 1 人死亡】17 日下午，上海野生動物園發(fā)生一起動物意外傷人事件，園區(qū)工作人員在猛獸區(qū)（車入?yún)^(qū)）實施作業(yè)時，遭受熊攻擊，致使一名工作人員不幸死亡。目前，園方正在積極配合有關部門進行事件調(diào)查。 飼養(yǎng)員被熊分而食之，究竟是道德的扭曲還是人性的淪喪？ 據(jù)相關人士爆料，該動物園中的動物病殃殃的沒有生機，猛獸幾乎都骨瘦如柴，口糧很大一部分靠游客投喂。 而且曾有過十年養(yǎng)死6只熊貓的歷史，國寶都是這個待遇，更惶恐是其他動物。

責任編輯：lq