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　　独家 创新工场首席科学家周明：NLP 与金融「联姻」，从经济实惠的小模型开始

　　IEEE Fellow黄建伟：「网络经济、群体智能」跨界融合，智慧城市的新风暴

　　对话清华黄民烈：借用自动驾驶分级定义AI对话系统，元宇宙虚拟伴侣或位于L5

　　英国的国家医疗系统，包括所有全英国人的病例的数据，用药的记录的数据分析。

　　本文是人脸检测发展的第二部分，这一部分主要介绍了深度学习在人脸检测中的运用。

　　本文介绍了人工智能发展的7个重要阶段，深度学九游娱乐 九游娱乐官方习带动了人工智能发展的新历程，例如深度在语音，图像识别的领域的大热，最后也提出自己对于深度学习发展方向及挑战的看法。

　　Mikio L.Braun是智能数据分析组机器学习方面的博士后，主要研究方向是核方法，特征提取，和开源软件。

　　本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。

　　深度学习，在NLP领域给中文分词技术带来了新鲜血液，改变了传统思路。深度神经网络的优点是可以自动发现特征，大大减少了特征工程的工作量，随之发展将会改革NLP。

　　摘要我们将在文中介绍一种用于视频中动作检测的端对端方法，该方法用于学习直接预测动作的瞬时改变。我们认为，动作检测是一个对运动目标进行观察并细化假设的过程：观察视

　　只从微软研究院的项目里，是看不出它与其它公司的研究院相比的独特之处的。

　　本文介绍了一个聊天机器人Dango，可以向用户推荐表情符号。它是基于神经网络开发的一款软件，在文章中会介绍其具体的工作原理

　　机学家通常具有强的计算能力和解决问题的直觉，而统计学家长于理论分析，具有强的建模能力，因此，两者有很好的互补性。

　　作为人工智能九游娱乐 九游娱乐官方领域的一个重要方向，语音识别近年来在深度学习（Deep Learning）的推动下取得了重大的突破，本文邀请微软研究首席研究员进行深度讲解。

　　科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN），更适合工业应用，本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读。

　　Video++张奕：人工智能在消费级视频场景中的应用丨雷锋网公开课（附PPT）

　　清华大学博士生涂锋斌：设计神经网络硬件架构时，我们在思考些什么？（下） 雷锋网公开课总结

　　清华大学博士生涂锋斌：设计神经网络硬件架构时，我们在思考些什么？（上） 雷锋网公开课总结