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- 传统语义分割将研究重点定位于提高模型的分割表和评价指标，而不考虑摸型的计算效率，因此不利于模型被部署于自动驾驶、盲人视觉辅助等实时性要求极高的环境感知应用。实时语义分割对比非实时语义分割，如下图所示：红色虚线右侧代表实时语义分割模型，横坐标代表每秒的运算帧数，纵坐标代表模型在Cityscape测试集上的表现指标。实时语义分割随着ENet 的问世而得到了广泛研究。实时语义分割研究方案主要分... 传统语义分割将研究重点定位于提高模型的分割表和评价指标，而不考虑摸型的计算效率，因此不利于模型被部署于自动驾驶、盲人视觉辅助等实时性要求极高的环境感知应用。实时语义分割对比非实时语义分割，如下图所示：红色虚线右侧代表实时语义分割模型，横坐标代表每秒的运算帧数，纵坐标代表模型在Cityscape测试集上的表现指标。实时语义分割随着ENet 的问世而得到了广泛研究。实时语义分割研究方案主要分...
- 人工智能、机器学习和数据工程 InfoQ 趋势报告 - 2021 年 8 月每年，InfoQ 的编辑们都会讨论 AI、ML 和数据工程的最新状态，以确定作为软件工程师、架构师或数据科学家应该关注的趋势。我们将其整理成科技采用曲线（Technology adoption curve），并附有具有支持性的评论，以帮助您了解这些事物的发展方式。我们还探讨了我们认为您应该考虑作为路线图和技能发展的一... 人工智能、机器学习和数据工程 InfoQ 趋势报告 - 2021 年 8 月每年，InfoQ 的编辑们都会讨论 AI、ML 和数据工程的最新状态，以确定作为软件工程师、架构师或数据科学家应该关注的趋势。我们将其整理成科技采用曲线（Technology adoption curve），并附有具有支持性的评论，以帮助您了解这些事物的发展方式。我们还探讨了我们认为您应该考虑作为路线图和技能发展的一...
- 早期的PTMs技术的目标是学习好的词嵌入。由于下游任务不再需要使用这些模型，因此它们在计算效率方面通常非常低，如Skip-Gram和GloVe。虽然这些预先训练的词向量可以捕获单词的语义含义，但它们是上下文无关的，不能捕获文本的高级概念，如语法和语义等。从 2016年开始，大多数的研究都开始重视长时的上下文语义在词嵌入中的作用和语言模型在大规模语料上提前预训练这两个核心观点。Dai和Le 使... 早期的PTMs技术的目标是学习好的词嵌入。由于下游任务不再需要使用这些模型，因此它们在计算效率方面通常非常低，如Skip-Gram和GloVe。虽然这些预先训练的词向量可以捕获单词的语义含义，但它们是上下文无关的，不能捕获文本的高级概念，如语法和语义等。从 2016年开始，大多数的研究都开始重视长时的上下文语义在词嵌入中的作用和语言模型在大规模语料上提前预训练这两个核心观点。Dai和Le 使...
- 本文提出了一个端到端的MTS预测框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度动态图（Multi- scale temperal graph）建模变量之间的依赖关系，考虑单尺度内信息传递和尺度间信息融合。我们在公开的真实数据集和华为云的在线生产环境上进行了大量实验，结果表明，METRO在预测准确性，运行时间，模型大小上都优于SOTA。 本文提出了一个端到端的MTS预测框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度动态图（Multi- scale temperal graph）建模变量之间的依赖关系，考虑单尺度内信息传递和尺度间信息融合。我们在公开的真实数据集和华为云的在线生产环境上进行了大量实验，结果表明，METRO在预测准确性，运行时间，模型大小上都优于SOTA。
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