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| 本文作者： 恒亮 | 2017-03-08 15:49 |
▲內容預覽：
● Google Cloud Next 云技術大會開幕
● 英偉達發(fā)布全新 Jetson TX2 嵌入式開發(fā)組件，強化 AI 智能運算
● IBM研發(fā)大數(shù)據(jù)模型，為控制埃博拉病毒傳播大顯身手
● 谷歌開放大規(guī)模音頻數(shù)據(jù)集 AudioSet，助力 AI 音頻算法研究
每日推薦
● 盤點近年來引用最多的深度學習論文
Google Cloud Next 云技術大會將于當?shù)貢r間3月8日上午8:30在美國加州舊金山開幕（北京時間約為明日凌晨1點）。按照相關活動頁的介紹，本次會議將會吸引 Google 高管、客戶、合作伙伴、開發(fā)人員、IT決策者、Google工程師等聚集在一起，共同構建云技術的未來。幾位重要的演講嘉賓包括：Google 首席執(zhí)行官 Sundar Pichai、Google 母公司 Alphabet 執(zhí)行主席 Eric Schmidt ，以及知名學者兼 Google 云首席科學家李飛飛等。
詳情：https://cloudnext.withgoogle.com/
昨天（3月7日），英偉達發(fā)布了全新的嵌入式開發(fā)組件 Jetson TX2。據(jù)報道，這塊全新發(fā)布的開發(fā)板只有一塊信用卡大小，但提供了超過前代產品近兩倍的運算性能。按照公司高管的說法，之所以提供如此強勁的運算性能，就是為了助力開發(fā)者在深度神經網(wǎng)絡等 AI 智能領域的研究。
詳情：http://m.ozgbdpf.cn/news/201703/MJ1rgDpXMzUENYtF.html
2014年，埃博拉疫情給西非乃至全球的民眾造成了巨大恐慌。為了應對疫情，早在疫情盛行期間，包括美國疾病控制中心 (CDC) 等機構的研究人員就已經研制出了可以模擬疾病擴散的數(shù)學模型，以幫助醫(yī)療工作者了解疾病的發(fā)病原因和分析可行措施的潛在影響。
然而很少有模型能研究出動物宿主的數(shù)量和疫情的關系，更沒有模型考慮過溢出事件的隨機性。最近一篇由IBM和蒙特克萊爾州立大學 (Montclair State University) 合作撰寫的文章填補了這一空白，研究人員在文章里公布了一個能研究埃博拉病毒從動物宿主感染到人類的開源計算模型。
該模型把溢出事件的隨機性考慮在內，還披露如果忽視控制傳染路線后果有多嚴重。在特定情況下，人群和攜帶病毒動物之間導致感染的接觸越多，越有可能在人群中爆發(fā)流行。這意味著，即使不存在第二只能傳播病毒的動物，疾病也有可能在一個地區(qū)爆發(fā)。
詳情：http://m.ozgbdpf.cn/news/201703/gwrIRLVrUFZG5ZR8.html
近日，谷歌開放了一個可以媲美圖像識別領域 ImageNet 的大型音頻數(shù)據(jù)庫 AudioSet。據(jù)稱，該數(shù)據(jù)庫包含了 632 個音頻類別以及 2084320 條人工標記的每段 10 秒長度的聲音剪輯片段（來自 YouTube 視頻），覆蓋范圍包括人聲、動物聲、各種樂器與音樂流派，以及日常生活環(huán)境的聲音等?？傮w量為：2100 萬標注視頻、5800 個小時的音頻，以及 527 種類型的標注聲音。
論文：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45857.pdf
詳情：https://research.google.com/audioset/
滑鐵盧大學的博士研究生 Terry Taewoong Um 搜集整理了 2012 年以來在深度學習領域被引用次數(shù)最多的一百多篇論文，值得深入研究。以下為原資料地址，后續(xù)雷鋒網(wǎng)將推出針對這一資源的精編版，敬請關注。
詳情：https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers
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