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如何让医学图像诊断网络具备可解释性？CVPR oral 作者张子钊详解 MDNet 技术细节MDNet是一个在语义上和视觉上都具备可解释性的医学图像诊断网络，作者张子钊将为我们详细解读这个神经网络的原理及技术细节。
奕欣
2017年08月23日 07:47
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两届CVPR最佳论文得主何恺明新作：应对样本的不平衡分布，刷新密集物体检测表现上限两届CVPR最佳论文得主何恺明在Facebook人工智能实验室的新作
隔壁王大喵
2017年08月22日 07:49
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CVPR2017精彩论文解读：效果更显著的模型压缩算法和泛化优化算法优必选悉尼AI研究院提出精度损失更小的模型压缩算法和提升网络的精度和泛化能力的优化算法。
汪思颖
2017年08月01日 17:54
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CVPR第一天前线速报：展台布置紧锣密鼓，tutorial和workshop紧凑而充实｜CVPR 2017CVPR第一天的tutorial和workshop都有什么亮点？奕欣
2017年07月22日 18:13
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微软亚洲研究院梅涛博士：机器也能看懂视频，还能给“影评” ?| CCF-GAIR 2017微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士在CCF-GAIR 2017峰会上的分享精华杨文
2017年07月12日 21:21
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YJango的卷积神经网络——介绍这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。
雷锋专栏
2017年07月04日 17:16
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旷视首席科学家孙剑：Face++的研发要从哪四大方向发力？ | GAIR 2017在 7 月 7 日 CCF-GAIR 大会的人工智能前沿专场上，孙剑博士将代表旷视科技来到大会现场并做主题演讲，阐述他在旷视所做的研究工作。奕欣
2017年06月30日 15:45
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微软亚洲研究院秦涛：对偶学习的对称之美 | 雷锋网公开课总结本期硬创公开课，雷锋网荣幸地邀请到微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士，为我们讲述对偶学习的新进展。奕欣
2017年05月20日 13:15
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《超智能体》作者讲述深层神经网络设计理念（附PPT+视频） | 雷锋网公开课人工智能会在未来消灭很多工作，同时也会创造很多工作。它同机械、同计算机一样，是对人类能力的一次扩展，任何人都应该可以像应用机械一样应用人工智能，绝不应该是大公司
金红
2017年05月15日 20:47
图普科技 
杨晓凡 
赵青晖