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转载于：专知

AI博士笔记系列推荐

周志华《机器学习》手推笔记正式开源！可打印版本附pdf下载链接

【导读】IEEE国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)  2020 开始了！原定在华盛顿州西雅图的华盛顿州会议中心举行，但是当前全球疫情势态严峻，CVPR 2020在线虚拟举办，从6月14到到6月19日举行！

http://cvpr2020.thecvf.com/

根据CVPR 2020官方公布论文收录结果，在6656篇有效投稿中，共有1470篇论文被接收，接收率为22%左右，相较去年25%的入选率，同比下降3%。

CVPR 2020 接受论文列表！

http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py

29个Tutorial 教程

部分教程选读

1. 从HPO到NAS: 自动深度学习

研究人员已经花费了大量的时间来优化超参数和调整结构。我们能否减少开发深度学习算法的努力，让研究人员更多地关注创新领域?在本教程中，我们鼓励研究人员设计超参数范围和可能的网络架构组合，并将工作负载传递给机器。本教程将涵盖自动机器学习中的重要概念，以及在计算机视觉中的应用。观众将能够通过使用Jupiter Notebooks的动手部分来复制大规模的实验。

http://hangzhang.org/CVPR2020/

教程内容：

2. Wild环境下图像检索

基于内容的图像检索是与可视化集合交互的最基本技术之一。尽管在过去的十年中已经取得了显著的进步，现有的技术只是在一个标准的基准上进行评估，比如主要由建筑图像组成的牛津数据集。如何为现实世界的应用创建一个实用的、大规模的视觉搜索系统，如在线市场购物项目的推荐，或者在安全场景下对行人的重新识别，还没有足够的讨论。

https://matsui528.github.io/cvpr2020_tutorial_retrieval/

3. 视频建模

https://bryanyzhu.github.io/videomodeling.github.io/

这是一个由亚马逊AWS组织的视频建模教程。我们的目标受众包括学生、研究人员和工程师，他们对学习视频建模的最新进展，进行研究，并将其应用于现实世界的问题。

end

这是我的私人微信，还有少量坑位，可与相关学者研究人员交流学习 

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王博的系列手推笔记（附高清PDF下载）：

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第一章思维导图

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第二章“模型评估与选择”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第三章“线性模型”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第四章“决策树”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第五章“神经网络”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第九章

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