【AI系统前沿动态第40期】Hinton：我的深度学习生涯与研究心法；Google辟谣放弃TensorFlow；封神框架正式开源
我的五十年深度学习生涯与研究心法; :https;以推动数百万用户的研究和应用;//mp.weixin.qq.com/s/JAGHRVUb1Mla_wIWoyJPeA;为什么原有的深度学习框架吃不消;本文将重点梳理深度学习框架在支持大规模预训练模型时面临的技术挑战，以及当前各类框架的基本解决思路;现代机器学习框架会把用户的Python程序进行编译为调用GPU算子的数据流程序。
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YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦
我们发现上述框架在速度和精度方面仍有很大的提升的空间。该框架支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优化：YOLOv6 在精度和速度方面均超越其他同体量算法;展示了不同尺寸网络下各检测算法的性能对比，曲线上的点分别表示该检测算法在不同尺寸网络下（s/tiny/nano）的模型性能，展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比;
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AI系统前沿动态第39期：谷歌真的抛弃了TensorFlow？；CUDA入门的正确姿势；李飞飞：我更像物理学界的科学家
https;并且设计了一个高效的搜索算法去组合完全等价以及部分等价的变换以探索更大的搜索空间;主推以配置式算子定义和函数式算子内核组合调用的方式实现新算子;新算子库提供了百余个与Python开发接口保持一致的C++运算类API;//mp.weixin.qq.com/s/YyBnZBm7rRnllJzwWmb_dA;5、用沐神的方法阅读PyTorch FX论文;
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OpenHGNN发布0.3版本
更新异质图相关模型、提供API调用方式、简化定制数据集和模型流程、提供异质图统计信息可视化工具等。OpenHGNN第三版本修改和新增了一些异质图模型：新增节点间含有多类型边的异质图嵌入模型：我们提供了Experiment接口给用户提供了在既有的模型和数据集下设置参数和运行实验的另一选项,我们支持用户通过简单的代码自定义数据集和模型。
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用AI提高审查效率，FDA开发决策支持软件工具，发现见解、做出预测、生成建议
介绍了药物评估和研究中心监测和流行病学办公室开发的信息可视化平台 InfoViP。以支持OSE安全审查员对数据或内容的审查，InfoViP (Information Visualization Platform) 融合了自然语言处理、机器学习以及高级数据可视化（从原始数据中创建的图像。InfoViP是作为决策支持软件工具开发的。支持安全审查员、分析员和决策者做出更好、更快的决策。
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Kaggle数据清洗指南
开发者通常需要清洗数据。用杂乱数据训练出的模型无法输出有意义的结果。为了将数据清洗简单化，支持在 Python 中执行数据清洗流程。读者可以学习找出并清洗以下数据的方法：缺失数据；不规则数据（异常值）；不必要数据：重复数据（repetitive data）、复制数据（duplicate data）等；不一致数据：
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