1、33暗木色#855E42
2、Wenli:许多自动驾驶公司当前所使用的智能传感技术是什么？你们对此有什么看法？
3、此时就会进入QQ的会员开通页面，可以点击查看里面的“功能”；
4、(1)首次探索3D先验知识对2D图像理解任务的影响，展示了3D几何预训练对复杂2D感知(如语义分割、对象检测和实例分割)的好处。
5、那么，为什么要用Transformer生成点云呢？
6、https://arxiv.org/abs/1807179
7、通报41款App，新浪体育、搜狐新闻在列(qq昵称嵌入颜色代码)。
8、论文图示：不同传感器测量效果图(来源YanWang)
9、https://zhuanlan.zhihu.com/p/102231853(qq昵称嵌入颜色代码)。
10、工信部信息通信管理局
11、然后选择QQ个人中心里面的“了解会员特权”；
12、通过在基于图像的下游场景理解任务上对框架进行微调来评估本文的Pri3D模型。使用两个数据集，ScanNet和NYUv以及语义分割、对象检测和实例分割三个任务。
13、证明梯度裁剪可加速非光滑非凸函数的梯度下降。
14、1300多名演讲者和5600名与会者证明，虚拟形式更容易为公众所接受，但与此同时，会议保持了互动和参与。从许多有趣的演讲中，我决定选择16个，这些演讲既有影响力又发人深省。以下是来自ICLR的最佳深度学习论文。
15、!(AlexRenda)(TheBestDeepLearningPapersfromtheICLR2020Conference.assets/5-Alex-Renda.jpg)
16、(2)像素嵌入：再通过使用一个判别式损失函数来训练网络，网络的优化目标是将图像每个像素投影到n维特征空间后，同属于一个实例的像素尽量靠近，形成一个 cluster,每一个实例对应一个 cluster,不同 cluster则尽量远离
17、他们的研究表明，一个不利用图的拓扑结构(仅适用聚合节点特征)的简单基线能获得与SOTAGNN差不多的性能。事实上，这个让人惊讶的发现，Orlova等人在2015年就已经发表了，但没有引起大家的广泛关注。
18、SVP应用于主动学习(左)和核心集选择(右)。在主动学习中，我们遵循了相同的迭代过程，即训练和选择标记为传统方法的点，但是用计算成本更低的代理模型代替了目标模型。对于核心集的选择，我们学习了使用代理模型对数据进行特征表示，并使用它选择点来训练更大、更精确的模型。在这两种情况下，我们发现代理和目标模型具有较高的rank-order相关性，导致相似的选择和下游结果。
19、NetworkDeconvolution
20、WhyGradientClippingAcceleratesTraining:ATheoreticalJustificationforAdaptivity
21、在2020年开局的这一场疫情里，国家层面大数据联防联控带来的成效让我们看到了个人数据的价值。价值伴随着风险，数据能发挥多大的作用，就能造成多大的问题，2020年3月21日，工信部约谈新浪微博，起因是微博用户查询接口被恶意调用导致App数据泄露，据媒体报道涉及的数据量可能高达上亿条，这并非个案，陌陌在去年9月份亦因数据泄漏风险被约谈，作为互联网企业重要资产的用户信息，与公共安全关系甚大，近年来愈发受到监管层面的关注，2020年人大法工委的立法计划中即包括《中华人民共和国个人信息保护法》，我国长期以来没有专门个人信息保护立法的现状将在本年度得到解决，在此之前，工信部等四部门联合开展的App违法违规收集使用个人信息专项治理工作也贯穿了2019年全年，本次专项治理时间跨度久、涉及监管部门范围广、发布文件数量多，我们在此梳理如下：
22、接入第三方应用，未经用户同意向第三方提供
23、BlendMask:Top-DownMeetsBottom-UpforInstanceSegmentation
24、基于自身业务使用个人信息，有何注意事项？
25、关于用户个人信息的收集
26、论文：https://openreview.net/forum?id=rJehVyrKwH
27、＃b表示后面的字体为闪烁(blink)
28、B．ScanNet
29、《关于开展APP侵害用户权益专项整治工作的通知》
30、首先登陆QQ，右击头像选择(修改个人资料)。
31、 BubbleNets：检测视频资料真伪
32、而在分类分割操作上，作者选择对经过注意力层后的特征直接进行池化(采样)，再分别进行分类和分割的下一步操作。
33、在第二篇论文《图神经网络的逻辑表达》(TheLogicalExpressivenessofGraphNeuralNetwork)中，作者展示了图神经网络和它们可以捕获的节点分类器类型之间的联系。我们已经知道，一些图神经网络和图同构的威斯费勒-莱曼(Weisfeiler-Leman，WL)算法一样强大，也就是说，当且仅当两个节点被图神经网络分类为相同时，威斯费勒-莱曼算法才会将它们着色为相同的颜色。但是，图神经网络可以捕获其他分类函数吗？例如，假设一个布尔函数，当且仅当一个图有一个孤立的顶点时，该函数才会将ture赋值给所有的节点。图神经网络能捕捉到这一逻辑吗？从直观上来看是不能，因为图神经网络是一种消息传递机制，如果图的一部分和另一部分(两个连接的组件)之间没有链接，那么这两者之间将不会传递消息。因此，一个建议的简单解决方案是在邻域聚合之后添加一个读出操作，这样当每个节点更新所有特性时，它就拥有了关于图中所有其他节点的信息。
34、点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”
35、48浅灰色#A8A8A8
36、《四部门抓紧推进App违法违规收集使用个人信息专项治理》
37、表4NYUv2上的2D语义分割。
38、这篇文章的总体思路是，首先将原始图简化为更小的图，这样可以快速计算节点嵌入，然后再回复原始图的嵌入。
39、7黄色#FFFF00
40、未经同意，也未做匿名化处理，直接向第三方提供；
41、虽提供了功能但未及时响应，需人工处理的，未在承诺时限内完成(承诺时限不得超过15个工作日，无承诺时限的以15个工作日为限)
42、从零搭建一套结构光3D重建系统(理论+源码+实践)
43、(导读)以图神经网络为代表的图机器学习在近两年成为研究热点之一。近日，图机器学习专家SergeiIvanov为我们解读了他总结出来的2020年图机器学习的四大热门趋势，包括图神经网络的理论理解、应用普及、应用、图嵌入框架，并通过21篇论文阐述！
44、神经网络虽然能够逼近复杂的函数，但在精确的算术运算方面却很差。这项任务对深度学习研究者来说是一个长期的挑战。在这里，我们介绍了新的神经加法单元(NAU)和神经乘法单元(NMU)，它们能够执行精确的加法/减法(NAU)和向量子集乘法(MNU)。
45、何种情况属于“未公开收集使用规则”
46、AdaptIS:AdaptiveInstanceSelectionNetwork
47、更详细的论文细节分析可以移步我的笔记，这里就不展开了
48、在修剪神经网络时，不需要在修剪后进行微调，而是将权值或学习率策略倒回到它们在训练时的值，然后再从那里进行再训练，以达到更高的准确性。
49、一定要备注：研究方向+学校/公司+昵称，例如：”3D视觉 +上海交大+静静“。请按照格式备注，可快速被通过且邀请进群。原创投稿也请联系。
50、感谢支持，比心。
51、论文链接：
52、21紫蓝色#42426F
53、第一作者：GengchenMai
54、青色＃c00FFFF 黄色＃cFFFF00 黑色＃c000000 海蓝＃c70DB93
55、举的典型情形
56、6D目标姿态估计对许多重要的现实应用都很关键，例如机器人抓取与操控、自动导航、增强现实等。斯坦福大学李飞飞团队致力于研究如何提高姿态估计的准确率和推断速度，并在CVPR发表了论文“DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion“。这项研究希望给机器人提供在不同情况下对操作物体的位置和姿态的识别能力，从而能实现更精准的抓取和分拣操作。
57、我们特别关注无人车使用LiDAR是不是绝对必要。LiDAR是一种主动式传感器，性能非常好，能够在黑暗中工作，通过检测发送激光脉冲在检测目标上反射的信息来测量距离。但是LiDAR非常昂贵，会增加汽车的成本。
58、12黄铜色#B5A642
59、对于尺寸的处理，SOLO使用了FPN来将不同尺寸的物体分配到不同层级的特征图上，依次作为物体的尺寸类别。这样，所有的实例都被分别开来，就可以去使用实例类别去分类物体了。
60、将个人信息转授权第三方使用，有何注意事项？
61、20珊瑚红#FF7F00
62、代码：https://github.com/JingzhaoZhang/why-clipping-accelerates
63、表5NYUv2上的2D对象检测。通过Pri3D微调可以获得更好的目标检测AP(Averageprecision)。
64、隐私政策文本；
65、4蓝色#0000FF
66、本文的核心思想是在预训练过程中加入3D先验，其约束是在对比损失公式下应用的。通过利用现有RGB-D数据集中的多视图和图像几何对应关系来学习视图不变和几何感知表示。主要贡献如下：
67、刻意使用灰色字体、缩小字号、遮挡、置于边缘与背景颜色相近等方式使隐私政策不突出显示；
68、JasonCorso:
69、36长石色#D19275
70、KilianWeinberger：
71、尺寸(size)
72、在阅读了大部分关于图机器学习的论文之后，我整理出了2020年图机器学习的趋势，如下所列：
73、 VINS:Mono+Fusion SLAM面试官：看你简历上写精通VINS，麻烦现场手推一下预积分！
74、2030
75、论文链接：
76、收集频度超出业务需要；
77、这篇论文的实例分割做法是：
78、从实际对比情况来看，三种PCT网络结构的分割效果，都要比PointNet的效果好得多(最右边为初始模型)。
79、棕色#cA67D3D
80、＃Y表示后面的字体为黄色(yellow)
81、也有网友推荐了来自KITTI360驾驶数据集，NeRF重建的工作越来越多，统一的标准确实比较重要.
82、BrentGriffin:
83、209
84、通报15款App，拉勾招聘、天涯社区、一点资讯在列
85、论文表明，如果我们希望图神经网络能够计算一个流行的图问题(如循环检测、直径估计、顶点覆盖等等)，那么节点嵌入的维数(网络宽度w)乘以层数(网络深度d)应与图n的大小成正比，即dw=O(n)。
86、复制后打开QQ，点击(头像)，如下图所示。
87、认定方法所
88、采用结构化量化技术对卷积神经网络进行压缩，实现更好的域内重构。
89、文章的关键在于提出的判别式损失函数，它的组成如下：
90、 将鼠标的指针移向装扮按钮，接着，屏幕上就会显示出一个对话框。如图：
91、(2)针对授权意思“具体”、“清晰明确”的要求，企业可在用户协议及隐私政策中，对于个人敏感信息授权相关的内容明确标识或突出显示，如字体加粗、标星号、下划线、斜体、颜色等。
92、论文：https://openreview.net/forum?id=BJgnXpVYwS
93、而在3D点云分割的效果上，模型做得也不错。
94、在201版《App违法违规收集使用个人信息自评估指南》的基础上,结合检测评估工作经验，归纳总结出App收集使用个人信息评估点，供App运营者自评估参考
95、这个结果推广了马尔科夫过程(MarkovProcesses)收敛到唯一平衡点的著名性质，其中收敛速度由转移矩阵的特征值决定。
96、此外，很多互联网企业会也会基于算法技术对用户提供个性化展示，基于个人的网络浏览历史、兴趣爱好、消费记录和习惯精准推送新闻、短视频信息，根据认定方法，企业推送过程中使用个性化展示的，应该注意：
97、公安机关开展打击整治网络侵犯公民个人信息违法犯罪；
98、上周，我很荣幸地参加了学习表现国际会议(ICLR)，这是一个致力于深度学习各方面研究的活动。最初，会议本应在埃塞俄比亚首AddisAbaba召开，但由于新型冠状病毒大流行，会议变成了虚拟会议。把活动搬到网上对组织者来说是一个挑战，但是我认为效果非常令人满意！
99、这个方法也是我们实验室“混合智能”研究方向的一个具体实例，将人类智能与计算机算法结合起来，充分利用两者的优势，另辟蹊径的解决问题。
100、(5) 论文笔记：AdaptIS
101、类似的应用还体现在上面这篇论文中《LambdaNet:ProbabilisticTypeInferenceusingGraphNeuralNetworks》。来自得克萨斯大学奥斯汀分校的作者研究了如何推断像Python或TypeScript此类语言的变量类型。更为具体的，作者给出了一个类型依赖超图(typedependencyhypergraph)，包含了程序作为节点的变量以及它们之间的关系，如逻辑关系、上下文约束等；然后训练一个GNN模型来为图和可能的类型变量产生嵌入，并结合似然率进行预测。
102、内容晦涩繁琐
103、Skolkovo科学技术研究院的IvanovSergey等人在《UnderstandingIsomorphismBiasinGraphDataSets》研究中发现，在MUTAG和IMDB等常用数据集中，即使考虑节点属性，很多图也都会具有同构副本。而且，在这些同构图中，很多都有不同的target标签，这自然会给分类器引入标签噪声。这表明，利用网络中所有可用的元信息(如节点或边属性)来提高模型性能是非常重要的。
104、绿色#c00FF00
105、TheBreak-EvenPointonOptimizationTrajectoriesofDeepNeuralNetworks