2017年6月历史文章汇总

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2017年6月1日

【推荐】特征降维算法：优势与不足

【论文】CVPR 2017论文：视觉跟踪技术，基于深度强化学习的行动决策网络(附代码和数据)

【干货】深度学习在推荐领域的应用

【讲座】深度卷积神经网络结构设计：从更深到更宽

2017年6月2日

【推荐】机器学习综述、教程和书籍的阅读清单

【干货】清华大学在读博士石佳欣：珠算，一个贝叶斯深度学习库

【学习】迁移学习与深度学习预训练模型应用

【课程】Think AI：百度技术学院深度学习实战最新课程上线

2017年6月3日

【推荐】七招处理非均衡数据

【干货】从存储、实时、安全的角度谈如何建立完整可用的企业大数据平台

【论文】SIGGRAPH 2017论文：基于图像的线艺重建（附代码和数据）

【报名】互联网大数据助力金融风控

2017年6月4日

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【学习】基于图卷积网络的图深度学习

【学习】金融Python：算法交易

【学习】从选题到实验：合理规划科研流程

2017年6月5日

【推荐】上帝的巴别塔在崩塌？阿里翻译一年2500亿次调用，节省25亿美元

【学习】像人脑一样理解周围世界：脑启发的深度学习模型及其应用

【学习】用数学和神经科学为深度学习奠定基础

【报名】微软亚洲研究院主管研究员刘洋：智能几何建模与处理

2017年6月6日

【推荐】港理工在读博士李嫣然深入浅出GAN之应用篇（附160页PPT及视频）

【学习】从贝叶斯概率角度看深度学习

【论文】BundleFusion：实时全局一致的3D重建，使用动态表面重新整合技术(附代码)

【讲座】蒙特利尔大学助理教授唐建博士深度学习讲座“An Introduction to Deep Learning”

2017年6月7日

【推荐】机器学习：基于层次的聚类算法

【学习】以数据的名义——浅谈三维几何的处理与分析（上）

【学习】以数据的名义——浅谈三维几何的处理与分析（下）

【学习】词向量直觉理解

2017年6月8日

【推荐】(Keras)Faster R-CNN目标计数

【推荐】小米云深度学习平台的架构设计与实现

【学习】携程实时用户数据采集与分析系统

【学习】从洪荒到智能——数据驱动的材质属性建模发展历程

2017年6月9日

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【学习】可变形卷积网络：计算机新“视”界

【干货】港科大助理教授沈劭劼：基于单目视觉与惯导整合的定位与建图

【活动】微软亚洲研究院创研论坛 CVPR 2017 论文分享会

2017年6月10日

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【学习】清华“高级机器学习”课程作业集锦 (2016-2017)

【学习】关于用户画像产品构建和应用的几点经验

【报名】微软亚洲研究院董悦：利用自增强学习训练神经网络生成材质纹理