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  • 技术大佬的肺腑之言:“不要为了 AI 而 AI”! | 刷新 CTO

    CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛,微软(中国) 首席技术官韦青,以及微软(中国) 首席架构师韩凯(Chris Han),共同探讨2020年人工智能发展与落地应用,为大家指引方向,期待大家更好地思考和探索AI新方向。

    2020.04.03 0
  • 人生苦短,不光要用Python,还要在VSCode里用

    在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。它是微软出品的一款可扩展的轻量级开源编辑器,并且支持全平台系统。这些特性使得VSCode颇受欢迎,这也使其成为了一个很棒的Python开发平台。在本文中,你将学到如何在VSCode中进行高效的Python开发

    2020.03.26 0
  • 超30亿人脸数据被泄露,美国AI公司遭科技巨头联合“封杀”

    近日,一家美国AI创业公司Clearview AI泄露客户超过30亿人脸数据的丑闻掀起轩然大波,人脸识别技术的安全性与隐私保护再度成为人们讨论的焦点。这家公司的名声也不大好,此前曾遭Google、微软、YouTube、Twitter等联合“封杀”。

    2020.03.02 0
  • 170亿参数加持,微软发布史上最大Transformer模型

    BERT和GPT-2之类的深度学习语言模型(language model, LM)有数十亿的参数,互联网上几乎所有的文本都已经参与了该模型的训练,它们提升了几乎所有自然语言处理(NLP)任务的技术水平,包括问题解答、对话机器人和文档理解等。

    2020.02.13 0
  • 时间可以是二维的?基于二维时间图的视频内容片段检测 | AAAI 2020

    当时间从一维走向二维,时序信息处理问题中一种全新的建模思路由此产生。根据这种新思路及其产生的二维时间图概念,微软亚洲研究院提出一种新的解决时间定位问题的通用方法:二维时域邻近网络 2D-TAN,在基于自然语言描述的视频内容定位和视频内人体动作检测两个任务上验证了其有效性,并在 ICCV 2019 中的 HACS Action Localization Challenge 比赛中获得了第一,相关技术细节将发表于 AAAI 2020 论文“Learning 2D Temporal Adjacent Network for Moment Localization with Natural Language”。本文将对这一研究进行深入解读。

    2019.12.23 0
  • 百度ERNIE登顶GLUE榜单,得分首破90大关

    12月10日,百度ERNIE在自然语言处理领域权威数据集GLUE中登顶榜首,以9个任务平均得分首次突破90大关刷新该榜单历史,其表现超越微软MT-DNN-SMART, 谷歌T5、ALBERT等一众顶级预训练模型。

  • GitHub有望在中国开设子公司?

    作为世界上最大的软件开发平台,GitHub 自去年被微软以 75 亿美元收购后,一直颇受外界的争议。虽然在交易完成后,GitHub 在业务上、平台上依然独立运营,但是对于曾经拥抱“闭源”的微软,业界仍然持有质疑的声音。不过,身为仅次于美国的第二大用户群体,中国开发者对于 GitHub 入华的诉求也一直很强烈。近日,GitHub 运营总监在接受采访时就透露将要支持 GitHub 在中国的扩展计划。那么这是否意味着在中国开设子公司指日可待?此举又会对国内和 GitHub 本身带来什么影响呢?

    2019.12.12 0
  • 2097352GB地图数据,AI技术酷炫渲染,《微软飞行模拟器》游戏即将上线

    最近,《微软飞行模拟器》最新新的X019版预告视频放出,很多网友都被画面吸引,表示要迫不及待想体验一番。微软也宣布将与多家航空航天企业进行合作,首批宣布的合作伙伴包括空客、波音、CubCrafters、Diamond Aircraft Industries、、ICON Aircraft、Daher、Robin Aircraft、Textron Aviation等。2020年,《微软飞行模拟器》游戏将正式面世。

    2019.11.22 0
  • Google、微软、阿里、腾讯、百度这些大公司在GitHub上开源投入排名分析 | CSDN原力计划...

    现在有越来越多的公司都参与了开源,其背后有各自的目的所在,姑且不予讨论。本文是从多个方面分析各大公司在开源上的投入情况。由于全世界绝大多数的开源项目都有发布到Github上,因此本文将会基于GitHub的数据进行分析。2019还没有结束,本文先回顾一下2018年的各项指标.

    2019.11.22 0
  • 沈向洋终于也离开微软!曾是华人在美科技圈最高级高管

    11 月 14 日,微软官方发布公告,宣布公司执行副总裁沈向洋将于 2020 年初离职。离职后,沈向洋表示将“探寻超越微软、超越商业的新挑战”。同时,微软 CEO 纳德拉宣布公司 CTO Kevin Scott 将接替沈向洋,领导微软 AI+Research,任命立即生效。

    2019.11.15 0
  • GitHub App终于来了,iPhone用户可尝鲜,「同性交友」更加便捷

    据外媒 VentureBeat 报道,在 11 月 13 日举行的 GitHub Universe 上,微软宣布了面向程序员和开发人员的一系列升级,包括针对 iOS 智能手机和 iPad 推出的 GitHub 移动应用程序。而 Android 应用也将于 2020 年初发布。

    2019.11.15 0
  • 智能边缘计算:计算模式的再次轮回

    人工智能的蓬勃发展离不开云计算所带来的强大算力,然而随着物联网以及硬件的快速发展,边缘计算正受到越来越多的关注。未来,智能边缘计算将与智能云计算互为补充,创造一个崭新的智能新世界。本文中,微软亚洲研究院系统与网络研究组首席研究员刘云新将为大家介绍智能边缘计算的发展与最新研究方向。

    2019.11.04 0
  • 机器推理系列文章概览:七大NLP任务最新方法与进展

    自然语言处理的发展进化带来了新的热潮与研究问题,研究者们在许多不同的任务中推动机器推理(Machine Reasoning)能力的提升。基于一系列领先的科研成果,微软亚洲研究院自然语言计算组将陆续推出一组文章,介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。

  • 微软麻将AI Suphx或引入“凤凰房”,与其他AI对打

    在刚刚结束的上海2019世界人工智能大会上,微软宣布了其在人工智能领域的最新研究突破——由微软亚洲研究院研发的麻将 AI 系统 Suphx 在国际知名的专业麻将平台“天凤”上荣升十段,创造了目前 AI 系统在麻将领域取得的最好成绩,实力媲美顶级人类选手。为进一步了解 Suphx,AI 科技大本营对微软亚洲研究院副院长刘铁岩和天凤平台开发公司 C-EGG CEO 角田真吾进行了采访。

    2019.09.04 0
  • NLP这两年:15个预训练模型对比分析与剖析

    在之前写过的《NLP的游戏规则从此改写?从word2vec, ELMo到BERT》一文中,介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BERT出现之后的这大半年的时间里,模型预训练的方法又被Google、Facebook、微软、百度、OpenAI等极少数几个玩得起游戏的核心玩家反复迭代了若干版,一次次的刷新我们这些吃瓜群众的案板上的瓜。

  • 微软洪小文:AI将成为人类未来最好的左脑

    2019 年6月14日,由清华大学五道口金融学院、清华大学国家金融研究院、清华大学研究生会联合主办的“未来已来—全球领袖论天下”系列讲座再次开讲。应清华大学国家金融研究院院长、IMF前副总裁朱民之邀,微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文以“智能简史及数字化转型的未来”为主题进行演讲,介绍了人工智能(AI)的发展现状与未来发展方向,并就企业如何借助技术的发展实现数字化转型进行探讨。

    2019.07.09 0
  • 一览微软在机器阅读理解、推荐系统、人机对话等最新研究进展 | ACL 2019

    ACL 2019将于7月28日至8月2日在意大利佛罗伦萨举行。在本届大会的录取论文中,共有25篇来自微软亚洲研究院和微软(亚洲)互联网工程院。内容涵盖文本摘要、机器阅读理解、推荐系统、视频理解、语义解析、机器翻译、人机对话等多个热门领域。本文将为大家介绍来自不同领域中有代表性的8篇论文。

  • 阿里达摩院刷新纪录,开放域问答成绩比肩人类水平,超微软、Facebook

    近日,由阿里巴巴达摩院语言技术实验室研发的 Multi-Doc Enriched BERT 模型在微软的 MS MARCO 数 据评测任务,Passage Retrieval Task(文档检索排序)和 Q&A Task(开放域自动问答)中双双刷新记录,均取得榜首(截止 2019 年 6 月 26 日)。

  • 终于把微软BING搜索-SPTAG算法的原理搞清了

    近日,微软在GitHub上开源了其BING的搜索算法SPTAG。这种称为SPTAG (Space Partition Tree And Graph)目前的翻译多称为“空间分区式的树和图”,其实个人认为这种说法不太准确,其实这里的图与图论中的图意思一致,表示的是连接关系,并不是图像的意思,,而且我们一会仔细也会发现其算法中还带有平衡(balance)的概念,感觉译为”高维空间平衡树“更为准确。

    2019.06.17 0
  • 10万人的1000万张图像,微软悄然删除最大公开人脸数据集

    这个数据集包含了10万张名人面部图像,常被用来作为人脸识别的训练。对于微软删除的真实原因,我们不得而知,但其背后牵扯到的数据隐私问题,包括人脸识别技术的安全规范,都值得一番深思。

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