人工智能系统需要依赖大量数据，然而数据的流转过程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隐私数据。
今天给大家介绍我们湖南大学DrugAI课题组发表在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇综述。这篇综述从“单一神经网络、多任务学习、迁移学习和混合模型”这4个方面，介绍了近年来深度学习如何从生物医学文献文中挖...
2021年7月27日，中科院上海药物所蒋华良和郑明月课题组/上海科技大学联合华为云的医疗智能体 (EIHealth) 平台，在SCIENCE CHINA Life Sciences发表了题为Facing small and biased data dilemma in drug discovery with e...
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单，但应该被视为一种参考。您了解手头的任务，因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域：从数据增强到选择超参数；涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点...
6月24日，英伟达在CVPR 2021期间发布了全新预训练模型，并宣布迁移学习工具包（TLT）3.0全面公开可用。
长尾物品（Tail Items）在推荐系统中是非常常见的，长尾的存在导致了样本的不均衡，对于热门头部物品（Head Items）的样本量多，模型学习这部分的效果越好，而长尾物品的样本量少，导致模型对该部分Item的理解不够充分，效果自然也就较差...
Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。支持现有AI类应用无缝下沉到边缘，快速实现跨边云的增量学习，联邦学习，协同推理等能力，最终达到降低边缘AI服务构建与部署成本、提升模型性能...
Vision Transformers(Vision transformer, ViT)在图像分类、目标检测和语义分割等视觉应用中得到了具有竞争力得性能。
上一篇文章，我们讨论了深度神经网络如何从一张图像中预测深度。特别是，我们证明了这个问题可以自监督只使用视频和几何约束。这种方法高度可扩展，甚至可以工作在未校准的摄像头或自动驾驶常见的多摄像头装备。...
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376423478
