武汉交警以最高礼遇护航首批援汉医疗队返程

人民网北京3月18日电 (朱紫阳)随着疫情防控形势逐步好转,完成救援任务的各地医疗队将分批离开武汉。根据统一安排,17日当天共有首批49支援鄂医疗队、共计3787人通过民航、铁路、公路等多种交通方式离汉返程。为确保援汉医疗队车辆人员顺利安全有序离汉,武汉交警以“最高礼遇、最深敬意、最佳形象”护航白衣战士返程。

火把虫形态太奇特? 原是叶足动物丢了腿

徐小米认为,现在还是有很多人只是知道快手,不了解还可以买东西,快手电商进步的空间会很大。“现在快手仅仅用一年时间做到了目前这个体量,我觉得我们未来两三年在快手的增长会是10倍、20倍。这么大的市场需要有更多的新人来供应,这会是新人们的机会。”

云南省古生物研究重点实验室马晓娅研究员介绍,火把虫是寒武纪澄江生物群中比较稀有的一类蠕形动物,生活在距今5.18亿年前的海洋底部。它有一个细长的蠕虫状身体,身体前端有5对触手,身体末端膨大。由于其形态怪异,30多年来古生物学家对该物种的分类位置一直存有争议。早期研究认为它是环节动物、触手冠动物、舌形动物,或是从无腿的环神经类蠕虫向有腿的泛节肢动物进化的一个过渡类群。

作者首先训练可以访问特权信息的代理。该特权代理通过观察环境的真实布局和所有交通参与者的位置来作弊。在第二阶段,特权代理充当训练纯基于视觉的感觉运动代理的老师。生成的感觉运动代理无法访问任何特权信息,也不会作弊。这种分两个阶段的培训程序最初是违反直觉的,但是具有许多重要的优点,作者将通过分析和经验证明。

  评估图像的用途以进行应用分类

作者通过以下方式扩展NMN:(a)引入对一段文本进行推理的模块,以概率和可微分的方式对数字和日期执行符号推理(例如算术,排序,计数);(b)提出无监督的辅助损失,以帮助提取与文本中的事件相关的论点。此外,作者显示出有限的试探性获得的问题程序和中间模块输出监督为准确学习提供了足够的归纳偏差。

从2019年3月正式尝试快手开始,李先生原计划用两年时间完成从实体到线上的转型。在去年,他们俩夫妻在实体和电商上的精力是一半一半。在体会到疫情期间电商的潜力后,现在决定加速全面转向快手电商。

推荐理由:应用分类在许多应用中很有用,例如将应用添加到应用商店或基于已安装的应用建立用户模型。当前,有许多现有方法可基于给定分类法基于文本元数据对应用程序进行分类。但是,基于文本的应用程序分类方法可能无法在所有情况下都有效,例如,当文本描述使用其他语言,丢失或不足以对应用程序进行分类时。在这种情况下,有一种解决方案是利用应用图像来补充文本描述。

冷凇说:“无论是户外真人秀、棚内综艺,还是场景化节目,由物理层面的接触所引发的化学反应、情景氛围都会提升可看性。观众会在当下对云录制有猎奇围观,但等恢复常态化场景录制后,云录制可能遇冷或停留在概念层面。”

相比“云综艺”自成一派,业内更看重这短暂的流行给行业提供了哪些可取思路。比如,“宅”系列中嘉宾随性聊天得到了网友一大波点赞,背后其实是大众对剧本简单甚至甩开剧本的观看偏好;而在全民防控疫情大背景下,一批围绕战疫主题的内容广受欢迎,反映的实为观众对切己话题的强需求。

李先生提到,快手给自己最初的感觉,就是个销量惊人的新兴市场。在直播间,不仅能直观的看见服装类型,主播还会讲解衣服搭配,适合什么样的体型,这种购物中的强互动,是在淘宝等其他平台的图片展示中无法体验到的。

“芈姐广州开服装厂”也是本次快手“春款上新”活动的赢家之一。两天活动期间,芈姐营业额突破了1000万,位列主播榜单第二。

推荐理由:对错误信息的日益关注刺激了对自动事实检查的研究。最近发布的FEVER数据集引入了基准事实验证任务,其中要求系统使用来自Wikipedia文档的证据语句来验证索赔。在本文中,作者提出了一个由三个同类神经语义匹配模型组成的连接系统,该模型共同进行文档检索,句子选择和要求验证,以进行事实提取和验证。对于证据检索(文档检索和句子选择),不像传统的向量空间IR模型(在某些预先设计的术语向量空间中对查询和来源进行匹配),假设没有中间语言,作者开发了神经模型以从原始文本输入执行深度语义匹配术语表示,无权访问结构化的外部知识库。作者还显示了Pageview频率还可以帮助提高证据检索结果的性能,以后可以使用作者的神经语义匹配网络进行匹配。为了进行声明验证,与以前仅将上游检索到的证据和声明提供给自然语言推理(NLI)模型的方法不同,作者通过为NLI模型提供内部语义相关性评分(因此将其与证据检索模块集成)来进一步增强NLI模型和本体的WordNet功能。在FEVER数据集上的实验表明:(1)作者的神经语义匹配方法在所有证据检索指标上都有显着优势,胜过流行的TF-IDF和编码器模型;(2)附加的相关性评分和WordNet功能通过更好的语义改进了NLI模型(3)通过将所有三个子任务形式化为相似的语义匹配问题并在所有三个阶段进行改进,完整的模型能够在FEVER测试集上获得最新的结果。

综观一系列拿“宅”字做文章的综艺,从卫视到视频平台,不外乎吃播、聊天、点歌、展示烹饪、居家健身、“你画我猜”等互动小游戏的范畴。受限于居家娱乐方式,十来档节目除了能在嘉宾人选上排列出不同组合,内容方面着实越来越趋同。伴随新鲜感的逝去,这类“云综艺”很容易陷入自我重复中。

作者在几种图像数据集上证明了其模型的能力:面孔(CelebA),食物图像(Recipe-1M)和具有不同类型的插补蒙版的卧室(LSUN卧室)。该方法产生的性能可与经过额外监督训练的模型变体相比。

此项研究证明在早期动物进化阶段,组织器官适应性退化消失的事例就已经发生,并进一步展示了寒武纪海洋生态系统的复杂性,而正是早期生物的适应性辐射,成就了寒武纪生物多样性的大爆发。

作者通过使用条件GAN来建模重构过程,该条件GAN对随机组件具有约束,从而在该组件和生成的输出之间引入了显式依赖性。这使作者可以从潜在分量中进行采样,以生成与观察相关的图像分布。

在本次快手“春款上新”活动获得不错成绩后,主播们也对2020年有了很多期待和信心。

中国社会科学院世界传媒研究中心秘书长、视频节目创新研发专家冷凇表示,尽管云录制实现了跨屏互动等形态创新,但只是平台和制作机构的无奈之举,仍属非常态化解决方案,长此以往必将产生审美疲劳。

推荐理由:深度学习对象检测器通常会以很高的置信度返回误报。尽管它们优化了通用检测性能,例如平均平均精度(mAP),但它们并不是为可靠性而设计的。对于可靠的检测系统,如果进行了高置信度检测,作者将希望高度确定确实已检测到对象。为此,作者开发了一套验证测试,建议的检测必须通过该测试才能被接受。

  将事实提取和验证与神经语义匹配网络相结合

大璇则希望进一步扩充品类。 “我们做了十几年休闲服饰,现在已基本成体系。我们计划今年再开一个工厂,在快手也新注册一个账号,做时装类。”今年大璇的目标是20亿。从正月十二开工到现在,大璇一个多月时间就达到1.9亿营业额,这让他们对完成目标底气十足。

不管采用何种方式,“快”是这批“云综艺”的共性。从决定立项到第一期与观众见面,由《快乐大本营》衍生的《嘿!你在干嘛呢》耗时五天,《天天向上》的《天天云时间》用了四天,《好好吃饭》更是在48小时内就完成了从无到有的全过程。

受疫情期间顾客无法出门影响,实体商业是受冲击最大的领域之一。快手主播大璇和丈夫李先生对此深有体会。大璇在线下有超过60个批发点,全部因为疫情停工,手里的货没办法卖出去。

  DADA:意外情况下驾驶员注意力预测的大规模基准和模型

作为只有100多万粉丝的新主播,徐小米也走出了自己的新路。徐小米账号定位是时尚款服装,注重产品品质,同时客单价高于平均水平。这适应了用户消费升级的需求,成为了快手电商的一个新风向。

而对于更多得益于特定场景、震撼视听音效的综艺来说,“云上”的制作水准必然无法匹敌。以《歌手·当打之年》为例,上一期通过“云上”制作后,观众反响不一。一方面,能在非常时期实现歌手五地录制、500位观众线上投票,彰显了节目组强大的调控能力;另一方面,作为音乐竞演类综艺,现场观众的缺席是否折损歌手的表现力,不同的家庭录制设备又是否影响了竞演的公平性等,都是难以调和的问题。

“首先就是平台影响力大,短视频时代基本人人都有快手。然后快手电商从2018年到现在发展非常快,快手很多规则的细化比较迅速,平台要求也比较严格,这对我们商家和消费者都是一种保障。”

老铁信任+源头好货,主播提出10倍增长目标

  无监督的对抗图像修复

事实上,芈姐在2019年6月才正式进入快手,目前粉丝量才300多万。无论从入场时间还是粉丝数量来说,芈姐在一众主播里并不特别出众。但能够达到上千万的成交额,芈姐丈夫王先生将原因归结于“快手老铁”。

在快速增长的数字背后,是商家们切实获得的利益。其中“芈姐广州开服装厂”(快手ID:changjia001)和“大璇时尚搭配”销售额都突破了1000万元。而参与此次活动的线下商家整体规模超过3万人,环比增长率达260%。在疫情导致线下市场恢复缓慢的挑战下,快手电商为主播和线下商家创造了新的突破路径和增长机会。

这篇论文会公开数据集和基准方法,有利于后续的研究进行比较和验证。

推荐理由:基于视觉的城市驾驶很难。自治系统需要学习感知世界并在其中行事。我们表明,可以通过将其分解为两个阶段来简化此具有挑战性的学习问题。

由于有自己的工厂,去年冬天大璇家的工厂就开始备货春装和夏装。在本次快手春款上新活动中,大璇卖出了18万单的夏装。同期其他主播大多还在卖春装,这让大璇抢占了先机。如果没有快手电商,这些做好的衣服只能挤压在自己手里。

  CutMix:训练具有局部特征的强分类器的正则化策略

“就地取材”也是现在云录制的普遍特色。《见字如面》在短时间内搜集了全民战疫时期的信件,那些文字予人力量、予人暖意。《声临其境3》向全网广撒邀请函,疫情期间的注意事项、战疫一线即景成为大众“声咖”不约而同的创作素材。一系列“宅主题”的节目,则把内容创作交付嘉宾本人,从他们的居家日常、生活分享等开辟出不同以往的新鲜视角。

  用于微小人物检测的尺度匹配

徐小米并不是个例。快手主播“大璇时尚搭配”(快手ID:772014721)在“春款上新”活动期间两天的营业额也比往常翻了一倍。大璇的丈夫李先生表示,电商拯救了疫情下的实体:“对于我们这种有实体的人来说,如果没有快手电商,我今年上半年实体基本就死掉了。”

推荐理由:这篇论文要解决的是微小人物检测的问题。

值得一提的是,芈姐在这次疫情下不仅实现了销售额的大幅度增长,还成功养活了工厂800多名工人。“疫情发生后,周围不少工厂因销售渠道中断而停产,不少工人都陆续到我们工厂来。”原本只有500多人的厂子在一周内增加到了800多人。工人数量的增加又加快了货品的供应,实现良性循环。

既然“云综艺”大有用武之地,一时的权宜之计能否成为新综艺物种的萌芽?

更重要的一点是,快手主播都在卖源头好货。徐小米的商品都是直接从优质代工厂出来的,省掉了很多中间环节,“加上我们又把利润压得很低”,使得商品真正具有高质低价的强大竞争力。

拨云见日总有时。待疫情过后,云录制能否“云过有痕”,为综艺注入更多真实、自然、清新之气,这将是一时风光留下的长久启示。(王彦)

作者建立了一个理论框架,可以证明在某些假设下,作者的验证测试不会接受任何误报。基于此框架的近似值,作者提出了一种实用的检测系统,该系统可以高精度地验证基于机器学习的对象检测器的每次检测是否正确。作者表明,这些测试可以提高基本检测器的整体精度,并且公认的示例很有可能是正确的。这允许检测器在高精度状态下操作,因此可以作为可靠的实例检测方法用于机器人感知系统。

在整个疫情期间,类似的受到影响的实体商家、工厂以及主播数量还有很多。正是基于刺激消费、帮助线下商家和主播摆脱困境的考虑,快手电商在“38节”之际举办了以“春款上新季,逛街不出门”为主题的2020春款上新卖货活动。

“有的主播愿意卖很便宜的商品,但顾客收到货后体验会很差,我们不想做很便宜的货去做人气,而是做些高品质的、正版的,顾客收到货后会有好感度,也会更愿意相信我们,这是我们的优势。”

  结合深度学习和验证进行精确的对象实例检测

芈姐希望今年快手粉丝量破1000万,营业额目标则是30亿到50亿。为实现这个目标,芈姐已经在仓储物流和工厂上下了很多功夫。目前芈姐物流系统能保证每天20万单发货量,完全复工后的工厂也能保证每天8万单的出货量。

经过长年化石标本的积累,研究团队在新的化石标本里发现了与火把虫身体保存在一起的管状构造,证明火把虫是一种底栖管居动物,而其身体膨大的末端起到了锚的作用将虫体固定在管内。同时,研究人员还发现了火把虫头部成对的眼睛等新的形态特征。结合这些新发现,并通过系统发育分析方法,人们终于弄清了火把虫的“身世”。

作者使用其提出的方法来训练基于视觉的自动驾驶系统,该系统在CARLA基准和最近的NoCrash基准上明显优于最新技术。该方法首次在原始CARLA基准中实现了所有任务的100%成功率,在NoCrash基准上创下了新记录,并且与现有技术水平相比,将违规频率降低了一个数量级。有关概述这项工作的视频,请参见以下 URL(https://www.youtube.com/watch?v=u9ZCxxD-UUw&feature=youtu.be)。

徐小米也为今年制定了10亿营业额的目标,这个数字是去年的10倍。

在本文中,作者评估了许多方法,其中可以使用应用程序图像对应用程序进行分类。在这种方法中,作者使用光学字符识别(OCR)从图像中提取文本,然后将其用于补充应用程序的文本描述。在另一种方法中,作者使用pic2vec将应用程序图像转换为矢量,然后训练SVM将矢量分类为正确的应用程序标签。在另一种方法中,我们使用此http URL(https://www.captionbot.ai/)工具从应用程序图像生成自然语言描述。最后,作者使用一种方法来检测和标记应用程序图像中的对象,并使用投票技术根据所有图像确定应用程序的类别。作者比较了基于图像的技术的性能,以对数据集中的许多应用进行分类。

研究结果显示,火把虫隶属于寒武纪叶足动物的啰哩山虫科。叶足动物是一类已经灭绝的早期蠕形动物,俗称“有腿的蠕虫”。火把虫在适应管居生活的过程中发生变异,丢失了身体后部原本用于运动和攀爬的腿肢,但保留了身体前端用于取食的腿肢。

这次活动中,只有100多万粉丝的徐小米拿下11万订单,成为本次活动的黑马。联系到疫情对服装行业和线下市场的冲击,这是一个不可思议的成绩。

作者使用基于文本的SVM应用分类器作为基础,并且在添加应用图像时某些类别的分类精度提高了96%。

成果:作者提出的模型大大优于DROP数据集的子集上的最新模型,后者构成了其模块所涵盖的各种推理挑战。

相比以往一档综艺要制作数版方案,来回比稿沟通,还要动用声光电等大型道具等,如今的“云综艺”显然更为短平快。它们既能以可控的成本为原节目续航,也能以新鲜感拉动关注,还因紧贴当下语境、跳出原有框架而收获意外之喜。这些小成本、接地气、少剧本的新气象,无疑是这场疫情倒逼下即兴变革的积极意义。

随着深度卷积网络的发展,可视化对象检测已经取得了广泛的进步。然而,在大尺度图像中检测微小的目标(例如小于20像素的人)仍然没有受到充分重视。极端小的物体给特征表示带来大麻烦,更何况复杂的背景又加大了困难。这篇论文的贡献在于提出了一个新基准TinyPerson,用于长程与大背景下的微型物体检测任务。通过实验发现,用于网络预训练的数据集和用于检测器学习的数据集之间的比例失配可能会使特征表示和检测器恶化。因此这篇论文又提出一种简单而有效的比例匹配方法,以在两个数据集之间对齐对象比例,从而实现有利的微小对象表示。

推荐理由:针对文本进行推理的多个步骤的构想问题回答问题是具有挑战性的,特别是当它们涉及离散的象征性操作时。神经模块网络(NMN)学习解析诸如由可学习模块组成的可执行程序之类的问题,它们在合成的视觉质量检查域中表现良好。但是,作者发现在开放域文本中针对非综合性问题学习这些模型非常困难,因为模型需要处理自然语言的多样性并进行更广泛的推理。

但这些挤压的货品也成为徐小米在本次“春款上新”活动中的一个优势。由于工厂停工,很多主播手里都没有足够的货来卖。而徐小米反而由于年前囤货比较充足,成为了本次活动的“黑马”。从3月2日复工至3月8日活动结束,徐小米的成交额突破800万,单天卖货的成绩是以前的4倍。

对于批发商而言,把货卖出去是他们最大的希望。李先生不止一次提到,如果没有电商,上半年自己的实体店基本就死掉了。“说实话,疫情期间快手电商更多的是拯救了我们这些干实体的。”

推荐理由:驾驶员注意力预测最近在交通场景理解中引起了越来越多的关注,并且在以视觉为中心和类似人的驾驶系统中很容易成为一个基本问题。这项工作与其他尝试不同,它试图在同时包含正常,严重和意外情况的意外情况下预测驾驶员的注意力。但是,由于交通场景多变,事故类别错综复杂且不平衡,因此面临挑战。

快手电商开辟新路,助力主播应对疫情

徐小米之前在某平台直播帮人销售品牌库存,经常遇到售后问题,退换货率很高。了解到快手电商后,徐小米在2018年11月转战快手。尽管很长时间直播间人气并不高,但徐小米对快手仍然有很高期望。

在竞争激烈的服装市场里,像徐小米这样的新人在“春款上新”活动中的脱颖而出及其代表的新的路线,也体现了快手电商的强大潜力和不断进化的趋势。

目前的“云综艺”大致分两种:其一是传统综艺的特别版本,是在没有录影棚的情况下,由节目嘉宾自行拍摄后将素材输送给节目组进行后期剪辑的做法;另一种则类似网络直播,主持人与嘉宾云连线,无论是明星展示各种技能、或者连线朋友唠家常,都给受众制造了亲切感、陪伴感。

推荐理由:作者考虑在无人看管的环境中进行修补,在这种情况下,无法访问配对或非配对的训练数据。唯一的信息是由不完整的观察和修补过程统计信息提供的。在这种情况下,观察应该引起一些合理的重建,这些重建相当于学习重建图像空间上的分布。

假设驾驶员的注意力可以提供碰撞对象的选择性作用,以协助驾驶事故检测或预测,本文设计了一种多路径语义引导的注意力融合网络(MSAFNet),该网络学习时空语义和场景变化。预测。为了实现这一目标,提供了包含2000个视频序列的大型基准测试(命名为DADA-2000),并通过费力的注释来吸引驾驶员注意(固定,扫视,聚焦时间),事故对象/间隔以及事故类别,以及全面的评估可提供比最新技术更出色的性能。据目前所知,这是针对意外情况下人眼感知探索的首次全面定量研究。可通过原文后URL获得DADA-2000。

“快手老铁有一个特点,一旦喜欢上谁家的东西点了关注后,就会一直在这儿买,商家完全不用担心流量流失。正是在这种稳定的环境下,才有越来越多老铁支持我们,可以说是快手和老铁们养活了我们工厂的工人。”

和大璇家类似,快手主播徐小米也有自己的线下店,还有合伙伙伴的线下门店数量达到两三百家,均受疫情无法营业影响,“光房租和人工就损失了很多钱,更不用提货品。”

芈姐则在广东番禺拥有自己的服装工厂,规模近千人,是当地最大的服装工厂。一手货源是“芈姐家”的核心优势之一。“我们是工厂直销,省去了中间商赚差价,直接将性价比最高的源头好货带给老铁,定价低质量还有保证。”芈姐丈夫王先生表示。

为此,大璇和李先生开始积极尝试电商。得知快手“春款上新”活动消息后,就开始准备。李先生表示,自己很看好这次活动,一是因为3月8日是妇女节,另外正赶上初春换季,借这个活动既方便大家买衣服,商家也能卖得更多。

直播的即时性和互动性帮助消费者与商家之家搭建起信任的“桥梁”,使得快手电商购物的退货率远低于其他平台。“这是快手最吸引我的地方”,李先生说道。

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