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- 正在美国盐湖城召开的CVPR 2018 大会评选出了今年提交的优秀论文：
1.由斯坦福大学和UC伯克利大学研究人员联合撰写的《任务学：任务迁移学习的解耦》荣获本届大会最佳论文。
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论文提出了一种新的计算方法，利用迁移学习技术发现不同任务之间的相关性，进而解决对标记数据具有弱依赖性的新任务。
2.卡内基梅隆大学及Facebook现实实验室联合发表的《完全捕捉：用于追踪脸、手、身体姿态的 3D 变形模型》荣获本届大会最佳学生论文。
论文地址：arxiv.org
论文提出了一种用于追踪无标记的人类动作的统一变形模型，它可以在多个尺度下工作，包括面部表情、身体动作以及手部姿态。
3.德国蒂宾根大学教授 Andreas Geiger和Facebook 研究员何恺明荣获PAMI 青年研究者奖。
何恺明带领团队在去年 ICCV 2017 大会上斩获两篇最佳论文，今年再次获得 CVPR 荣誉奖项，成为国际计算机视觉领域耀眼的学术新星。
4.本届大会提名论文共4篇：
《Deep Learning of Graph Matching》
地址：openaccess.thecvf.com
《SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing》
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《CodeSLAM - Learning a Compact, Optimisable Representation for Dense Visual SLAM》
地址：arxiv.org
《Efficient Optimization for Rank-based Loss Functions》
地址：arxiv.org 展开124 - 我一直是一个坚持不在自己团队用 ReactNative 的人，但我属于考虑到团队成员的背景情况以及对技术趋势上的个人判断，沿着混合前端的思路自研/组合适合自己的框架。在跨平台的这条路上，我始终认为理想中的跨平台一定是伪命题，平台差异是客观存在的，因为平台差异客观存在，框架再怎么做一定有舍弃的东西才回来了一定的统一能力，因为根本没有银弹，但这条路始终会是有很多公司追求，所以做万能型框架想开放服务所有人是一定会有一堆槽点的，这也是 ReactNative 面临的问题，大公司有足够的自研实力，大可以定制化的控制优缺点的侧重，选择适合自己的力度，追求更优秀的研发体验与效率展开2031
