原文：Wang Z , Zhao Y , Li J , et al. Cooperative Bi-path Metric for Few-shot Learning[C]// MM '20: The 28th ACM International Conference on Multimedia. ACM, 2020.

域偏移（Domain shift）是指在一个源域中训练的模型在应用于具有不同统计量的目标域时表现不佳的问题。领域泛化（Domain Generalization, DG）技术试图通过产生模型来缓解这一问题，通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。...

在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优...

作者：chriszyyang  腾讯CSIG基础研究工程师 |导语  在本篇文章中，我们首先向大家简单介绍耐药性的概念，以及展示耐药现象会对我们人类未来生存带来的巨大威胁。在临床实践中，耐药性通常是由直接影响药物结合的靶向蛋白...

机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化。它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到端的方法(使用学习的特征)。以往对EEG病理解码的研究通常...

样本的特征数也称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是通常所说的“维数灾难”(curse of dimensionality)，具体表现在：在高维情形下，数据样本变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个...

动态路由，就是将低层胶囊按照特定权重加权映射到上层的胶囊的一种方法，而其核心，其实是一种带权重加权的mean pooling。在InductionNet中具体的步骤如下：...

然而，由于计算范式的不同，很难将AdderNet在大规模图像分类上的现有成功直接继承到图像超分辨率任务中。具体来说，加法器操作不容易学习标识映射，这对于图像处理任务是必不可少的。此外，AdderNet无法保证高通滤波器的功能。...

近日，国际人工智能顶级会议 AAAI 2021 召开，清华大学朱文武教授团队的 Meta_Learners 团队在 AAAI 2021 国际深度元学习挑战赛（MetaDL Challenge）中夺得冠军。该团队在最终阶段的隐藏测试数据集上取得了 40.4% 的准确率，以...

最佳论文：WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale