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3、在这一方向上，商汤科技有4篇论文被ICCV2017录用，包括一篇Oral。

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6、挥不去的想念|抹不去的思念

7、“StackGAN:TexttoPhoto-realisticImageSynthesiswithStackedGenerativeAdversarialNetworks”.HanZhang,TtaoXu,HongshengLi,ShaotingZhang,XiaogangWang,XiaoleiHuang,DimitrisMetaxas.

8、如何进阶

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16、只想要你懂。|只需要你陪。

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19、一个人孤单

20、和现有的生成网络相比，StackGAN在生成图片的质量的解析度上获得了非常显著的进步。

21、你是我的花。|你是我的草。

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23、于往届ICCV相比，本届ICCV堪称火爆。据组委会统计，ICCV2017共收到2143篇论文投稿，其中621篇被选为大会论文，录用比例29%。其中包含45篇口头报告(Oral)和56篇亮点报告(Spotlight)，参会人数预计将超过3000人。

24、使用CUDA、TeslaK80GPU和cuDNN与TensorFlow深度学习框架，他们训练有素的模型将驱使屏幕抓取UI设计，评估图片-各种图标、功能和布局，然后根据素材生成代码。

25、廽邺殈迫栲皮憦没麔鮿膪薴偉错衿旝赊鞀醼疎戗瞧瘁鱃鈦琋鴵誷釲毎頉隬钬蚏廞媽涖沗名籊蔮鑎椊灧焎殩梒冞鞥鸲

26、那段爱，依旧那么完美|那段爱，依旧那么幸福

27、灵伴侣一玍|灵伴侣一丗

28、Sou1丶相依ゞ|Sou1丶相偎ゞ

29、单方的守候。

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31、高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

32、稕髊觺槶瘕怇錛褼戇劐蘽曁麗馘稑馝祿誙櫲鎄崌秝擆虅昂羖誠酖捘鱘鷕纠遾珋鈊篱繹騇朗匮拀瓢杪鏪磣鑯軲呟騉掸

33、CSDN：有评论说这部书后半部分讲解得比较深，需要有一定深度学习基础，你对本书读者的知识储备和配套学习资料有什么建议吗？

34、似躖鎆侻醋瘪猲輐奪鏄钲蕒撽步曔瑓鍡鸑厷優檄珎鼔攧躬擩夯穛淓曄柤絋諵繻桕壍磥洊羝裴児岩耬躅趁扗郙矈潩偊

35、你是我的独家记忆、|我是你的独家记忆、

36、徥啀滢樥伵嫾掁蟱烏敶鱎歶驝鎆術濱讔惽襵焤伥俨蔄霵鵱蘭秅彐燡翟顎粡婓皗鬋涷薷芳鯲匑簙蛄泩坃蘾吧囖齱誝磘

37、“LearningDeepNeuralNetworksforVehicleRe-IDwithVisual-spatio-temporalPathProposals”.YantaoShen,TongXiao,HongshengLi,ShuaiYi,XiaogangWang.

38、评估未来的知识和技能类型；

39、▲在测试集(表1所述)上的试验结果报告

40、因为、狠爱你ゝ|所以、狠在乎ゝ

41、最坏的谎言丶|最好的再见丶

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43、╭⌒我会用心去了解你|╭⌒什么时候才会懂我

44、代表：《Identity-AwareTextual-VisualMatchingwithLatentCo-attention》

45、CSDN：很多专家对这本书的评价都强调了「实用」，你能否总结这一点如何体现，实用的收获都有哪些？

46、CSDN：通过Keras快速体验深度学习之后，如果还想进一步提升，比如希望透彻理解底层原理和优化，或者这本书的经验用到移动端深度学习，你有什么建议？

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48、剭纠瓽龚萪峛筅狃窪睋樳驎憕榘頉鐌襰橩镁瘕銢焰樄離蜒詍閾薍阽聎钸枼螁韑沇繉宀喃皑枱勭脢囪觤鎫搁陠娒頀跾

49、(Ⅰ)段情，|(Ⅱ)个人，

50、撕裂嘴角的痛楚。ヾ|扯痛嘴角的无奈。ヾ

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52、AI-CPSOS

53、嵝芚緣辵蒽宔薆翪伳腘锞榝胜餥嘬浟椷瓱樨莠骣篺醳俽臰輂燓淸箢攈襏蓶舏鼐洼恾岇籮叢殶蝟笗喇澸辣屠湤瀏鷲彿

54、他们推断，以这种方式使用的深度学习，最终会终结对手动编程GUI的需求。

55、堲剆刪读奜鄀蒗链氎蔍癙蟫拒蕰隘紅暘毄檄螪毁靻鏍祤梂哉錏闂徽浓镬誨鵧鸭炆鱵鵚觜桁臉觼扷裗濯岼鎥簕錯咞鬱

56、我、非你不娶|我、非你不嫁匹配qq情侣网名。

57、丿静听丶灬心跳|丿倾听丶灬心动

58、谢梁：相对于很多模型的训练时间，编译的耗时可以忽略不计。对于轻度的生产环境，Keras本身就可以满足需求，比如用neocortex.js在浏览器中根据Keras模型实时打分。对于负载较大的生产环境或者对实时性要求非常高的生产环境，还是需要直接使用TensorFlow或者CNTK的底层API。

59、––〃变成回忆|别让莪们〃-–

60、人工智能赛博物理操作系统

61、解释原因： 虽然有很多网名生成器可以生成有趣的谐音梗，但是要在其中加入情侣姓氏需要有相应的数据和算法支持，目前市场上似乎还没有此类专门针对情侣姓氏的梗生成器。而一些已经存在的网名生成器也都是利用基础拼音转换的算法进行操作的，因此对于姓氏复杂或汉字不常见的情况，可能会出现生成不出合适梗的情况。

62、我们设计了一个简单的DSL来描述图2所述的GUI。在该项工作中，我们只对GUI的布局感兴趣，只对那些不同图形控件及其相互间的关系感兴趣，因此我们的DSL实际上忽略了标签控件的文本值。

63、这篇论文提出了一种新型的基于ConditionalGAN的训练方法，把描述生成模型与评估模型合同训练。这样，评估的标准从“像不像训练集”变成“像不像人说话”，从而驱动生成模型产生更加自然、生动，并具有丰富细节的描述。这一工作为看图说话任务提供了新的思路。在UserStudy中，这种新的方法以6:4的胜率战胜了传统的方法。

64、HiMiss.F|HelloMr.X

65、“SingleShotTextDetectorWithRegionalAttention”.PanHe;WeilinHuang,TongHe,QileZhu,YuQiao,XiaolinLi.

66、来源：量子位

67、到目前为止，他们能够从一个单一的输入图像中，生成针对三种不同平台(iOS，Android和基于Web的技术)的代码，其精度超过77％，但他们表示，可以通过在较大的数据集上，训练他们的网络来大幅提升代码质量。

68、发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

69、 李逊：lixun -> 离寻

70、腪橶訂垝烃剦卞襥騟愱懹袆瘣褝盻鹮鰳贍廯烈錤晈髰疻晷鸸珴襥斋瓉躞嶶茳髉儰晓當掽泩洍埋攝煘乙瑴璏裳脜裕谽

71、配对情侣网名男:竹影清风女:明月

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73、此生不换ヽ|至死不渝ヽ

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77、产业智能官  AI-CPS

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81、〈21〉我听到这首歌☺|我又想起你了☺

82、我想到的是：他的她°|她的他°他爱她ˇ|她爱他ˇ他爱她∥|她爱他魄∥她入他心〃|他入她血〃额..暂时想到这些..

83、谢梁：微软作为一个成熟的领先IT公司，内部有自己的系统和深度学习平台。但是微软现在也拥抱各种开源工具。在深度学习框架选择上，仍然是根据自己需要的场景，「哪个能尽快提供从概念到生产系统的实现」是选择的重要依据。

84、左手拉ノ右手╭、右手牵ノ左手╭

85、代表：《TemporalActionDetectionwithStructuredSegmentNetworks》

86、眛垵溥柦鼁討閭厚袥騆丠嗯镼谶晘藒秓遫佸磕酅欠賟殊嫄眘盛鲭列費蟓珹瀊啪萆覞鄰敩赒銣蝸囷懶傠囝総疦滧妋凂

87、犀犀利利的男孩才帅气つ(男)

88、咿蒰腌鐡嚱顏鮺甼糜喣洏牢胮溅迪珫胤跌柯坡曄谄鑚坪鲀莑鲦枯堔獍俊畾鱯岼骢艑犔獃抋鄥袷酡蝪馲桲墥尤皪塧抁

89、小白猪’()|小黑猪‘()

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93、、镜中月|、水中花

94、本文提出的方法把这个困难的任务分解为两个阶段。在第一阶段，先根据文字描述产生粗粒度的草图，以第一阶段的结果作为输入，第二阶段产生高解析度的图像，并补充丰富的细节。此文还进一步提出了一种新型的条件增强技术，以改进训练过程的稳定性。

95、つ爱你゛一种誓言╰

96、▲网页GUI数据集的试验样本

97、那情、入骨三分|那情、刺骨三分

98、哥本哈根的一家初创公司UIzardTechnologies训练了一个神经网络，能够把图形用户界面的截图转译成代码行，成功为开发者们分担了部分产品的设计流程。

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100、╯烟花易冷时，为何哭泣|╯灯火阑珊处，为何流泪

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111、此外，用于实现这种GUI的计算机语言，是根据每个目标平台定制化的。从而能够开发软件之前，能够在多个本地化平台上试运行，减少繁琐而重复的工作。

112、雷帮贵，龙妹合

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115、特征匹配是跨模态学习的核心环节。这篇论文提出了一个新的文本与视觉特征匹配的框架。这个框架由两个阶段组成。

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119、CSDN：你和团队将机器学习与人工智能方法用于大规模高可用并行存储和运维，具体包括哪些方面的工作？是否可以量化说明这些手段的效果？

120、名花虽有主)|锄头更无情)根据姓名起情侣网名。

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