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一文汇总微软 Azure 自动机器学习新功能，包括零代码界面（预览版），时间序列预测，模型透明化，ONNX 模型（预览版），让 .net 开发者能使用 VS Code（预览版），与 PowerBI 的数据整合（预览版），SQL Server，Spark 中的自动机器学习等。
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、真人等等。GitHub 地址： #一周AI# 纸片人活了！海报上的梅西、漫画里的悟空都被 AI 唤醒
想将2D 形象变成3D“活物”，不再是魔法。无论你想“复活”的是梅西.jpg、库里.png，还是希望新垣结衣.tiff 动起来”……一项名为照片唤醒（Photo Wake-Up）的新技术，都可以让你喜爱的偶像从照片里跑出来。
据悉，研究人员首先利用现成的图像分割算法分割纸片人，提取画中人的2D 骨骼关键点拟合出一种半裸的可塑3D 模型。接着细化纸片人3D 模型，将 SMPL 模型映射到2D 世界对准轮廓，调好再次转换成3D 模型确保精确度。最后，用 CMU 的 Mo-cap 人体动作数据集喂给模型，数据集中的人物动作就可以迁移到你的纸片人身上了。来自百度AI
weibo.com
想将2D 形象变成3D“活物”，不再是魔法。无论你想“复活”的是梅西.jpg、库里.png，还是希望新垣结衣.tiff 动起来”……一项名为照片唤醒（Photo Wake-Up）的新技术，都可以让你喜爱的偶像从照片里跑出来。
据悉，研究人员首先利用现成的图像分割算法分割纸片人，提取画中人的2D 骨骼关键点拟合出一种半裸的可塑3D 模型。接着细化纸片人3D 模型，将 SMPL 模型映射到2D 世界对准轮廓，调好再次转换成3D 模型确保精确度。最后，用 CMU 的 Mo-cap 人体动作数据集喂给模型，数据集中的人物动作就可以迁移到你的纸片人身上了。来自百度AI
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深度学习的最大软肋是什么？
这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。
对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph Neural Network, GNN)。
最近，清华大学孙茂松教授组在 arXiv 发布了论文 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications，作者对现有的GNN模型做了详尽且全面的综述。
这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。
对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph Neural Network, GNN)。
最近，清华大学孙茂松教授组在 arXiv 发布了论文 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications，作者对现有的GNN模型做了详尽且全面的综述。
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谷歌新开源了可扩展的 TensorFlow 库 TF-Ranking，可用于学习排序。所谓学习排序，也就是对项目列表进行排序，从而将整个功能最大化的过程。
TF-Ranking 中有一套完整的学习排序的算法，包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。更多使用见mp.weixin.qq.com
TF-Ranking 中有一套完整的学习排序的算法，包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。更多使用见
mp.weixin.qq.com
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一篇文章看懂 NLP 神经网络发展历史中最重要的 8 个里程碑 www.linuxeden.com（英文原文：A Review of the Neural History of Natural Language Processing ruder.io ）
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谷歌NLP模型的官方TensorFlow实现很强，现在，它的PyTorch版本来了！只需简单运行一次转换脚本，就可得到一个PyTorch模型，且结果与原始版本相近，甚至更好。
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