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智能战疫昨日精选:美国科研团队首次绘制出新冠病毒关键蛋白分子 3D 结构;中小企业三项社保缴费部分免征

机器之心最新推出「智能战疫日报」,围绕「人工智能直接应用于抗击疫情」和「人工智能助力产业应对非常时期各项困难」两大主题,提供相关政策、人工智能应用和解决方案、行业洞察、研究进展等每日动态,便于大家关注趋势变化,辅助决策;同时发布抗击疫情需求、产业需求或难题、人工智能资源等信息,促进产业与技术、场景与 ...
智能战疫昨日精选:美国科研团队首次绘制出新冠病毒关键蛋白分子 3D 结构;中小企业三项社保缴费部分免征
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MLSys 提前看 | 机器学习的分布式优化方法

机器之心分析师网络 作 者: 仵冀颖 编辑:Hao Wang 第三届机器学习与系统会议(MLSys 2020)将于 2020 年 3 月 2 日至 4 日在美国奥斯汀会议中心举行。MLSys 是 2018 年新成立的一个聚焦机器学习在系统、软件、硬件等多个综合领域中应用研究的学术会议。随 ...
MLSys 提前看 | 机器学习的分布式优化方法
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从新冠肺炎可视化说起,数据展示如何简约但不简单

机器之心发布 作者:梅鸿辉 阿里云 DataV 数据工程师面对疫情,我们所学所知能做什么?中国计算机学会 CAD&CG; 专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云 DataV、Datawhale 联合发起了 疫情数据可视化公益行动,通过数据与可视化,你也可以为疫情做出自己的贡献。过去的十数 ...
从新冠肺炎可视化说起,数据展示如何简约但不简单
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人在家中坐,Offer 天上来?不可能的,这篇文章告诉你如何从零开始找到好工作

选自 Medium 作者:Omar Reid 机器之心编译 参与:李诗萌、蛋酱 对于那些站在毕业路口的学生们,找实习有时候是个挠头的事。既无人脉,又无经验,这关该怎么过?一位小哥在 Medium 上写出了他的励志经验:主动,主动,主动!利用一切可以利用的资源,不要在家中坐等。靠着实习工作,...
人在家中坐,Offer 天上来?不可能的,这篇文章告诉你如何从零开始找到好工作
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人类首次完全利用 AI 发现「迄今最强抗生素」,登上《细胞》杂志封面

机器之心报道 *机器之心编辑部 *MIT 科学家用深度学习模型发现的「halicin」抗生素分子展示了前所未有的广谱抗菌能力,这是人类首次完全使用人工智能的方法发现新抗生素。研究人员表示,halicin 可以消灭一些世界上最危险的细菌。他们的这一研究登上了生命科学顶级期刊《Cell》。...
人类首次完全利用 AI 发现「迄今最强抗生素」,登上《细胞》杂志封面
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如何在黎曼流形上避开鞍点?本文带你了解优化背后的数学知识

机器之心原创 作 者: Joshua Chou 编辑:Joni Zhong 翻译:魔王在一篇名为《Escaping from saddle points on Riemannian manifolds》的论文中,来自华盛顿大学、加州大学伯克利分校的研究人员深入探索了优化问题的细节,这对 ...
如何在黎曼流形上避开鞍点?本文带你了解优化背后的数学知识
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纯贝叶斯神经网络没有意义?OpenAI 科学家何出此言?

选自 Buckman's Homepage 作者: C arles Gelada、Jacob Buckman 机器之心编译参与:魔王近日,OpenAI 研究科学家 Carles Gelada 发布推文,表示「贝叶斯神经网络没有意义」。一石激起千层浪,社区对此言论展开了激烈的讨论。那么贝叶斯神经 ...
纯贝叶斯神经网络没有意义?OpenAI 科学家何出此言?
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NeurlPS 2020 新变动:截止日提前,AC 提前拒稿,作者也要参与审稿

机器之心报道 参与:思源、一鸣、JaminNeurlPS 2020 将于 12 月开幕,为了解决暴增的投稿数等问题,官方公布了一系列新的变动。NeurlPS 2020 将在今年 12 月召开,今年的投稿、审稿、大会等方面政策是否会有所变动引起人们的关注。新的政策变化是否能够避免投稿过多、...
NeurlPS 2020 新变动:截止日提前,AC 提前拒稿,作者也要参与审稿
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管轶团队重磅研究:走私穿山甲中发现冠状病毒,潜在中间宿主添力证

机器之心报道 参与:泽南、张倩、蛋酱管轶教授团队刚刚提交的论文指出,在广西、广东等地走私的多个穿山甲体内发现的冠状病毒与新冠病毒基因序列高度相似。2 月 18 日,来自香港大学管轶课题组与广西医科大学胡艳玲课题组合作的研究被提交到生物学预印版论文平台 BiorXiv 上。研究人员对广西 ...
管轶团队重磅研究:走私穿山甲中发现冠状病毒,潜在中间宿主添力证
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完全使用忆阻器实现 CNN,清华大学微电子所新研究登上 Nature

选自 Nature 作者: Peng Yao 等 机器之心编译 参与: 魔王、张倩不久之前,清华大学微电子所等机构在 Nature 上发表文章,展示了他们完全基于硬件的卷积神经网络(CNN)实现。他们构建的基于忆阻器的五层 CNN 在 MNIST 手写数字识别任务中实现了 96.19% 的准确率 ...
完全使用忆阻器实现 CNN,清华大学微电子所新研究登上 Nature
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