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观点 | 华为谢凌曦：关于视觉识别领域发展的个人观点
看点：从计算机视觉和自然语言处理（人工智能中两个最受关注的研究方向）的区别开始谈起，引出图像信号的三个根本性质：信息稀疏性、域间差异性、无限粒度性，并将它们与几个重要的研究方向相对应。
盘点 | 未来十年，AI 语音识别将朝着这五个方向发展
看点：多语言ASR模型、丰富的标准化输出对象、面向所有人的大规模 ASR、人机协同、负责任的 ASR
解读 | ICLR Spotlight ：Facebook提出无损INT8优化器，单机可以跑千亿参数模型了？
看点：只需更改两行代码，单机即可训练千亿模型。
经验 | Tips：如何对样本不均衡“一顿操作”
看点：总结了一些常用的针对样本不平均问题的解决方法，如“重采样”、“Tomek links”等
资讯 | ECCV 2022论文，CMU提出首个快速知识蒸馏的视觉框架：ResNet50 80.1%精度，训练加速30%
看点：是目前精度和速度双双最优的知识蒸馏策略之一，代码和模型已全部开源。
模型 | 加上Web UI，文本-图像模型Stable Diffusion变身绘图工具，生成艺术大片
看点：这个项目，使得没有系统学习UI知识的朋友，也可以上手操作。
解读 | 同济&优图&西南交大提出用频域信息辅助空域信息，进行准确伪装目标检测
看点：在三个广泛使用的COD数据集上的综合实验表明，该方法显著优于其他最先进的方法。
下载 | 数学推导详解DL理论！普林斯顿最新127页pdf《深度学习理论》简明书，带你理解深度学习优化、泛化等
看点：以普林斯顿大学2019年秋季的研究生研讨会为基础，同时与高等研究所的优化、统计和机器学习特别年相结合。
课程 | 康奈尔大学最新《机器人学习与决策》课程
看点：本课程侧重于算法，从现实世界的机器人经验教训，并具有强大的编程组件。
模型 | ECCV 2022论文：大模型？小模型？我全都要：知识的拆分与解耦！
看点：把一个大模型分解成为得到多个小模型，可极大拓展模型的扩展性，也能保证了任务之间的可解释性。