机器学习模型

图像数据增强是一种在计算机视觉和深度学习领域中广泛使用的技术，它通过对原始图像进行变换操作来扩充训练数据集。这个过程可以增加数据的多样性，提高深度学习模型的泛化能力，并有效解决数据稀缺问题。据报道，微美全息正在研究用于图像数据增强的特征变换技术，在图像数据增强中，特征变换技术是一种常用的方法，通过对图像进行一系列的特征

摘要   ：近日，由微众银行人工智能首席科学家范力欣博士，马来亚大学陈志胜教授，加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士、微众银行首席人工智能官杨强教授联合业内多位专家学者共同编写的，关于利用数字水印技术验证机器学习模型所有权的论文合集《机器学习模型数字水印》正式出版。 正文： 6月30日，国家知识

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 绿萝当你开车在路上经过乡村的农场或草原和池塘时，环顾四周。可以看到玉米、大豆、甘蔗、柳树、藻类和其他等植物。它们是生物质的丰富来源。这些富含碳的材料可以转化为液体燃料和化学品，具有许多可能的应用。目前的一个

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮化合物效力预测是机器学习在药物发现中的一种流行应用，为此使用了越来越复杂的模型。总体目标是识别对给定目标高度有效的新化学实体。效力预测模型的相对性能及其准确性限制在该领域继续存在争议，深度学习是否可以

一个不可检测的「后门」，随之涌现诸多潜伏问题，我们距离「真正的」机器安全还有多远？作者 | 王玥、刘冰一、黄楠编辑 | 陈彩娴试想一下，一个植入恶意「后门」的模型，别有用心的人将它隐藏在数百万和数十亿的参数模型中，并发布在机器学习模型的公共资源库。在不触发任何安全警报的情况下，这个携带恶意「后门」的参数模型正在消无声息

作者 Peter Gao 是 Aquarium 公司的联合创始人和首席执行官（CEO），Aquarium 公司建立了寻找和修复深度学习数据集问题的工具。在 Aquarium 之前，Peter 曾从事自动驾驶汽车、教育和社交媒体的机器学习，就职于 Cruise 等公司。本文是他结合数年在工业领域生产实践的经验，总结出关于

公众号/ ScienceAI（ID） 编辑 | 萝卜皮随着抗生素耐药性感染的增加以及不断演变扩大的大流行病毒，研究人员希望能够设计出可以关闭这些感染的工程纳米粒子。已知仿生纳米颗粒可用作纳米级佐剂、酶模拟物和淀粉样蛋白原纤维化抑制剂。它们的进一步发展需要更好地了解它们与蛋白质的相互