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拯救渣畫質,馬賽克圖秒變高清,杜克大學提出AI新算法

來源:AI科技大本營      編輯:創澤      時間:2020/6/17      主題:其他   [加盟]

杜克大學的研究人員提出了一種 AI 算法,稱之為 PULSE(Photo Upsampling via Latent Space Exploration,通過潛在空間探索的照片上采樣)。 

該算法可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉換成計算機生成的圖像,其細節比之前任何時候都更加精細、逼真。






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餓了么算法專家劉金介紹推薦業務背景,包括推薦產品形態及算法優化目標;然后是算法的演進路線;最后重點介紹在線學習是如何在餓了么推薦領域實踐的

百變應用場景下,優酷基于圖執行引擎的算法服務框架筑造之路

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內容流量管理的關鍵技術:多任務保量優化算法實踐

通過分析其中的關鍵問題,建立了新熱內容曝光敏感模型,并最終給出一種曝光資源約束下的多目標優化保量框架與算法

CVPOS自助收銀的挑戰以及商品識別算法工程落地方法和經驗

針對結算收銀場景中商品識別的難點,從商品識別落地中的模型選擇、數據挑選與標注、前端和云端部署、模型改進等方面,進行了深入講解

面向動態記憶和學習功能的神經電晶體可塑性研究

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滴滴機器學習平臺調度系統的演進與K8s二次開發

滴滴機器學習場景下的 k8s 落地實踐與二次開發的技術實踐與經驗,包括平臺穩定性、易用性、利用率、平臺 k8s 版本升級與二次開發等內容

如何更高效地壓縮時序數據?基于深度強化學習的探索

大型商用時序數據壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強化學習進行數據壓縮的研究探索

基于深度學習目標檢測模型優缺點對比

深度學習模型:OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

傳統目標檢測算法對比

SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目標檢測算法優缺點對比及使用場合比較

基于深度學習和傳統算法的人體姿態估計,技術細節都講清楚了

人體姿態估計便是計算機視覺領域現有的熱點問題,其主要任務是讓機器自動地檢測場景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

讓大規模深度學習訓練線性加速、性能無損,基于BMUF的Adam優化器并行化實踐

Adam 算法便以其卓越的性能風靡深度學習領域,該算法通常與同步隨機梯度技術相結合,采用數據并行的方式在多臺機器上執行
 
資料獲取
新聞資訊
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== 機器人推薦 ==
 
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