谭德塞美洲仍是全球疫情中心短期内“难回常态”

中新网7月15日电 据新加坡《联合早报》报道,世卫组织总干事谭德塞日前在线上记者会上指出,太多国家管理新冠疫情失当,导致在可预见的未来,人们将无法回到“旧常态”。他还表示,目前全球疫情的中心仍然在美洲。

资料图为世界卫生组织总干事谭德塞。

  缓解异质信息网络中冷启动问题 so easy?来看看 MetaHIN 模型

这篇论文提出了一个新的无监督室内场景下的深度估计网络P2Net,其创新点在于提出了两种新式无监督损失函数,论文发表在ECCV2020上。

高分多模卫星将主要用于中国国土及周边区域高分辨率图像的获取,主要服务于自然资源、应急管理、地质勘查等多种行业,打破目前国际商业遥感卫星公司对亚米级分辨率遥感图像的垄断局面。记者采访相关专家,揭秘高分多模卫星的四大亮点。

谭德塞呼吁,各国加强政府的领导和全面战略协调作用,明确持续地传达抗疫策略。

高分多模卫星的行业用户包括中国自然资源部、应急管理部、农业农村部等多个部委,图像数据将应用于多行业的几十项业务,如大比例尺国土基础调查与专项调查、灾区应急监测、大气和水环境污染源等。

报道称,全球新冠疫情日益严峻,据路透社统计,确诊病例在短短五天激增约100万例,累计超1300万,超57万人因新冠丧命。

高分多模卫星采用全新一代中型敏捷遥感卫星公用平台,具备敏捷姿态机动能力。有别于其他块头大的卫星“兄弟”,高分多模卫星运动起来“身轻如燕”。

和其他遥感卫星“兄弟”一样,高分多模卫星不仅看得“清”,而且看得“准”,在对某地方进行拍照后,还能够准确计算出其地理位置。中国空间技术研究院专家举例说道,用高分多模卫星拍摄受灾地区,不仅能够得到清晰图像,还能够迅速准确计算出受灾道路、桥梁、房屋等的准确位置,为抢险救灾工作提供宝贵信息。

当地时间7月13日,游客在美国加利福尼亚州旧金山动物园参观。

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为便于大家理解,英特尔分享了 Tiger Lake CPU 的方框图和模具照片。前者概述了 Ice Lake 芯片的所有功能,以及有哪些部件维持不变。

在英特尔的文档中,提到了 Tiger Lake-U 系列支持 LPDDR5,而其余产品阵容都只支持到 LPDDR4(X)内存。

执行任务时,高分多模卫星随身配备的大力矩控制力矩陀螺,能够帮助它摆动得更快,高刚度的“翅膀”太阳翼则保护它在摆动过程中不受伤,而整体隔振设计则确保卫星运行更稳定。正是这种高超的敏捷成像能力,使得卫星图像获取效率高,观测数量较一般传统卫星提高了4-6倍。

在论文中,作者首先介绍了深度立体匹配网络的常用架构,然后讨论了基于每种架构的所有方法之间的异同。其分析的角度包括训练的数据集、网络结构的设计、它们在重建性能、训练策略和泛化能力上的效果。对于一些关键的方法,作者还使用了公开数据集和私有数据进行总结和比较,采用私有数据的目的是测试各类方法在全新场景下的泛化性能。

其次我们可从框图中看到,Tiger Lake CPU 仅保留了几个与 Ice Lake 类似的结构块,其余芯片都是全新的。

Tiger Lake CPU 本身有望实现高达 5 GHz 的瞬时睿频,这是 10nm++ 工艺给我们留下的另一个深刻的印象。

  P2Net:无监督的室内深度估计的块匹配和平面正则化

这篇论文能够为研究深度立体匹配的研究人员提供详细的参考资料,同时,作者在最后一节提到的7种未来发展方向对于研究深度立体匹配具有很好的思考价值,值得细细品读。

推荐系统旨在预测用户对物品的偏好,从而向用户提供其感兴趣的商品,为用户解决信息过载问题。为了缓解推荐系统中异质信息网络的“冷启动”问题,作者提出MetaHIN模型。 MetaHIN在模型层面探索了元学习的能力,同时在数据层面研究了异质信息网络的表达能力。在MetaHIN中,作者提出使用多方面的语义上下文来增强每个用户的任务,因此设计了一种新颖的语义增强型任务构建器,用于在元学习场景中捕获异质信息网络中的语义信息。进一步地,我们构建了一个协同适应元学习器。 该学习器既具有语义层面的适应性,又具有任务层面的适应性。 该论文已经被KDD 2020收录。   IMPALA:大规模强化学习算法 论文名称:Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures 作者:Lasse Espeholt / Hubert Soyer / Remi Munos / Karen Simonyan / Volodymir Mnih / Tom Ward / Yotam Doron / Vlad Firoiu / Tim Harley / Iain Dunning / Shane Legg / Koray Kavukcuoglu 发表时间:2018/6/28 论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.01561 推荐原因 这是并行RL算法领域引用最为高的一篇文章。文章和以往做的工作不同,不仅仅有工程上实验效果的大幅提升,还做了理论的分析解决了on-policy与off-policy的训练差异问题,整体工作是相当solid的。 作者同时启动了多个Actor和一个Learner,每个Actor都是包含整个policy参数的,负责和环境交互产生数据,Learner是负责训练参数还有同步参数给Actor的。这就有个问题了,参数同步会有无法避免的延迟,那这个就违背了On-policy算法的更新原则,作者提出了一种很好的方式解决这个问题,对有延迟的数据进行修正使得on-policy的训练方式可以继续进行。   GPT-GNN:图神经网络的预训练 论文名称:GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks 作者:Hu Ziniu /Dong Yuxiao /Wang Kuansan /Chang Kai-Wei /Sun Yizhou 发表时间:2020/6/27 论文链接:https://arxiv.org/abs/2006.15437 推荐原因 该论文介绍的工作是致力于预训练图神经网络,以期GNN能够学习到图数据的结构和特征信息,从而能帮助标注数据较少的下游任务。  论文已经被KDD 2020 收录。 文章提出用生成模型来对图分布进行建模,即逐步预测出一个图中一个新节点会有哪些特征、会和图中哪些节点相连。 在第一步中,通过已经观测到的边,预测该节点的特征; 在第二步中,通过已经观测到的边,以及预测出的特征,来预测剩下的边。 作者在两个大规模异构网络和一个同构网络上进行了实验,总体而言,GPT-GNN在不同的实验设定下显著提高下游任务的性能,平均能达到9.1%的性能提升。另外,还评估了在不同百分比的标记数据下,GPT-GNN是否依然能取得提升。 详细可看论文。

亮点三:“拍照丰富招式多”

传统的无监督损失函数是以像素点为单位的图像重构损失,以及边缘敏感的梯度平滑损失。作者发现只在每个像素点处计算图像重构损失得到的特征表示并不够鲁棒,由此提出采用基于图像块表示的重构损失。具体地,采用已有的特征描述子算法DSO提取特征关键点,以关键点为中心构建局部窗口,计算整个窗口内的重构损失更具有鲁棒性。另外,考虑到无监督训练时的崩塌来源于室内场景下的无纹理区域,作者认为无纹理区域可以看做是一个平面,通过对图像提取超像素点从而构造平面区域,在同一平面上的像素点的深度信息应当具有一致性,由此提出平面一致性损失。

这是第一篇关于基于深度学习的立体匹配任务的综述文章,以往关于立体匹配的综述文章多基于传统方法,或者年代已久。这篇综述文章主要总结了过去6年发表在主要会议和期刊上的150多篇深度立体匹配论文,可以称得上方法最新,分类最全,概括最广。

IMPALA:大规模强化学习算法

谭德塞指出,太多国家朝错误的方向前进。一些国家领导人就疫情发出含糊不清的信息,正在削弱应对疫情努力中最关键的要素——信任。

亮点一:“目光炯炯看得清”

缓解异质信息网络中冷启动问题 so easy?来看看 MetaHIN 模型

美国传染病专家福奇指出,美国病例激增是因为国家没有全面封锁,过后又急着重启。他强调,各州必须严格遵守保持社交距离、戴口罩等基本的防护原则,才有望把疫情控制下来。

亮点二:“身板灵活动作快”

此外,高分多模卫星的自主管理功能强大,可以在轨自主实现动作及指令的规划,简化地面操作,确保自身安全;而星上图像数据提取与处理功能,则能够保证它按用户需求进行快速“抠图”,方便用户使用。

GPT-GNN:图神经网络的预训练

面对如此广泛的行业应用,高分多模卫星自然有着“高强本领”。中国空间技术研究院专家将这些本领总结为“一二三四五,金木水火土”。专家表示,“金”指“各种矿产一看便知”,“木”指“森林覆盖一览无余”,“水”指“环保海岸缺一不可”,“火”指“减灾应急一应俱全”,“土”是指“国土住建一目了然”。高分多模卫星可以一星多用,功能强大,是名副其实的“多面手”。(完)

数据显示,美洲的确诊病例和死亡病例,占了全球的一半以上。目前,美国仍然是疫情最严重的国家,据约翰斯·霍普金斯大学数据,美国累计确诊人数逾342万,其中死亡人数超13.5万。

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路透社分析显示,过去两个星期,全美50个州中有约40个州的病例急速增加。佛罗里达、亚利桑那、得克萨斯和加利福尼亚州是新的热点地区。

高分多模卫星“站得高、看得远”,它随身携带的大口径、长焦距高分辨率相机,相当于一台太空中的“巨型单反相机”,能够拍摄亚米级分辨率全色图像,还能拍摄米级分辨率的深蓝、蓝色、绿色、黄色、红色等多个谱段的多光谱图像。此外,该相机还能保证图像的纹理具有极高的清晰度,充分满足用户需求。

除高分辨率相机以外,高分多模卫星还配置了另一件利器——大气同步校正仪。有了这件利器,在雾霾天气里,卫星依然能“明察秋毫”,拍摄到高清图像。

亮点四:“应用广泛本领大”

辅以 GT2 等级的核显(12 代 Xe GPU),采用 UP3(BGA 1499)封装,且早前报道称 9 月 2 日就有新款笔记本问世。

  基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究

高分多模卫星拥有多项“必杀技”,具有丰富的成像模式。中国空间技术研究院专家表示,所谓“多模”指的是多种成像模式:同轨多点目标成像、同轨多条带拼幅成像、同轨多角度成像、同轨立体成像、非沿迹主动推扫成像等。

目前已知英特尔将至少提供三档细分(Tiger Lake-Y、Tiger Lake-U、Tiger Lake-H),OEM 厂商将于下月率先投放搭载 -U 系列芯片的产品,然后在今年晚些时候推出搭载 -Y 系列芯片的产品。