为了帮助筛选 2019 年一些令人难以置信的项目、研究、演示等，下面我们将介绍 17 个在机器学习领域最受欢迎、被讨论最多的项目，这些项目由 r/MachineLearning subreddit 策划。我希望你能在这个列表中找到一些鼓舞人心的，有教育意义的项目。
来自摘要：从人类从少量实例中提取新对象的本质并从中归纳出结论的能力中获得灵感，我们寻求一些在测试时对指定的、第一次出现的目标类起作用的镜头、无监督的图像到图像转换算法。
Facebook、卡内基梅隆建立了第一个在 6 人扑克游戏中击败职业玩家的人工智能（390⬆️）
这种资源肯定可以减少在线查找数据集所需的时间。数据集按不同的任务/领域进行分割，包括：CV、NLP、自动驾驶、QA、音频和医疗。也可以按许可证类型排序。
从项目页面来看：numpy-ml 是一个不断增长的机器学习模型、算法和工具的集合，下面这些都是专门用 numpy 和 Python 标准库编写的。
如你所见，这些图像看起来和真实的人一模一样。
这篇文章是关于一个使用机器学习创建猫门的项目。
AdaBound 是一个优化器，它的目标是提高在新的数据上训练的速度和性能。它有一个现成的 PyTorch 实现。
人工智能生成 100 万张供下载的虚假人脸图片（373⬆️）
AdaBound 在模型训练开始时表现得像 Adam，在训练结束时转变成 SGD。
Pluribus 之所以成功，是因为它能够非常有效地处理一个既有隐藏信息又有 2 个以上玩家的游戏挑战。它通过自己和自己游戏来教自己如何取胜，没有任何战略方面的学习例子或指导。
由于春节之前园区储备了施工作业物料，目前物料充足，可满足复工后连续施工需求。“随着园区内各项目陆续复工，施工总体进度未受疫情影响，今年年底前完成园区建设的目标没有变。”许利平说。
小样本无监督图像到图像的转换（913⬆）
按照省应对新冠肺炎疫情工作领导小组指挥部办公室《关于设立应对疫情心理援助热线的通知》要求，省级及部分州(市)已开通应对疫情免费心理援助热线，向公众提供心理支持、心理疏导等服务，指导大家面对疫情能做好心理防护、缓解负面情绪，预防与减轻疫情所致的心理困顿。若有需要，可拨打以下电话：
为了有效防控疫情，园区12个标段实施最小单元化管理，4个至6个工人分为一个小组。每个单元工人固定宿舍，吃和住统一行动，建立健康档案密切观测，园区每天还会为工人和员工发放口罩等防护用品。为防止人员扎堆在食堂公共区域就餐，园区目前采取分散就餐形式，将午餐、晚餐送到岗位上或者员工宿舍里。
来自 repo：「m2cgen（Model 2 代码生成器）是一个轻量级库，它提供了一种将经过训练的统计模型转换为本机代码（Python、C、Java、Go、JavaScript、Visual Basic、C）的简单方法。」
园区还对公共区域进行管控，对公共道路、停车场、大门等部位定时进行专业喷洒消毒。对于生活区距离施工区较远的两个标段，园区实施工人上下班时段错峰安排，避免在园区内形成瞬间性人员交叉聚集。
来自作者：教神经网络开车。这是一个简单的网络，有固定数量的隐藏节点（不整齐），没有偏差。然而，仅仅几个迭代之后，它就成功地将汽车开得又快又安全。
作者提出了一种能够绘制动画人物的人工神经网络。
分解潜在空间生成定制动漫女孩（521⬆️️）
截至目前，天津市累计发现新型冠状病毒感染的肺炎病例27例，其中男性21例，女性6例；重型17例，普通型10例；无危重及死亡病例。
园区分为生活区、施工区和办公区，工作人员近期对各区域尤其是食堂、洗手间、宿舍等关键区域每日不少于两次消毒。生活区专门设置口罩等防疫物品的收集装置，附近设置了观察区和隔离区。一旦劳务人员出现发热等症状，园区将直接报梨园镇卫生站，同时其室友将进入隔离区观察。
Waifu Vending Machine 允许你选择你喜欢的角色，并在此基础上，你可以生成你可能喜欢的动画。
然后，用一个可以学习的神经描述符来扩充每个点。神经描述符对局部几何和外观进行编码。新的场景视图是通过一个深度渲染网络从新的视点通过点云的光栅化来获得的。
「我们发现，你可以找到（几乎）任何你喜欢的 landsacpe 的最小值。有趣的是，所发现的横向模式即使对于测试集也仍然有效，即它（很可能）是对于整个数据分布仍然有效的属性。」
机器人的代码可以在下面的 repo 中找到。
云南省卫生健康委特别提醒：疫情防控处于最关键时期，特别需要您的参与：戴口罩、勤洗手、少出门、常通风、不聚会。居家请做好健康监测，如有发热、乏力、咳嗽及呼吸困难等症状时，请尽快就近就诊。我们万众一心，必将战胜疫情。
作者在网上搜寻腐烂西红柿的评论，这在自然语言处理任务中可能非常有用。
上面视频中的演讲者创造了一个猫门，如果猫嘴里有东西，它会自动锁上 15 分钟。这使汽车无法把死动物带进屋里。他把摄像头连接到猫门上，然后应用机器学习来检查猫嘴里是否有东西。
本报讯（记者 潘福达）走进位于通州文旅区的北京环球度假区，项目建设工地正逐步重现机器轰鸣、人员紧张忙碌的景象。返场工人想要进入施工现场，须在门口经过严格的消毒、核验身份、测温等严格流程。记者昨天从首旅集团了解到，园区已经复工并启动“最严”防疫措施，施工总体进度未受影响，确保今年年底完成建设任务。
“园区早在1月23日实施封闭管理，春节期间紧急制定了园区疫情防控方案。”北京国际度假区有限公司副总裁许利平介绍，假期期间，公司已对劳务人员提前进行情况摸底排查，凡是来自疫情严重地区的人员暂缓返工。公司对到达工地前14天未到疫区且未与确诊患者或疑似人员接触的工人，采取“点对点”专车接送回京，并封闭隔离14天。项目内实行封闭管理，经过筛查的人员进入后不再外出，目前1300多名管理人员和800多名工人已经到岗。“负责大型游乐设备安装和设计的美方同事在现场，和我们并肩推动工程建设。”许利平说。
「人数是 650。网络是通过随机变异进化而来的，安全性评估目前是手动完成的，如视频中所述。」
来自作者：这篇文章讨论的是在神经网络的损耗面上发现不同的模式。通常，一个最小的 landscape 就像一个坑一样，周围有随机的丘陵和山脉，但是有更多的有意义的东西，如下面的图片。
赛车跑道周围的神经网络赛车（358⬆️）
摘自 Facebook 研究院的文章：Pluribus 是第一个能够在 6 个玩家游戏中击败人类专家的人工智能机器人，6 人扑克游戏是世界上最广泛使用的扑克模式。这是人工智能机器人第一次在一个有 2 个或 2 个以上玩家的复杂游戏中击败人类顶尖玩家。
在环球度假区，工作人员正在测温入场。
在这里，作者整理了一个机器学习数据集列表，可以用于机器学习实验。
我们的模型通过将对抗性训练方案与新的网络设计相结合来实现这种小样本生成能力。通过对基准数据集上几种基线方法的大量实验验证和比较，验证了该框架的有效性。
这个机器人可以通过回复任何带有「gpt-2 finish this」的评论来使用。
基于神经点的图形（415⬆️）
目前支持的模型如下：
使用 ML 创建一个猫门，当猫嘴里有食物时门自动锁定（464⬆️️）
用于机器学习的最大数据集列表（499⬆️️）
数十位工人乘坐大巴来到项目G5A入口处，随后排队进入大门口设置的防疫消毒室，进行全身消毒并核验身份信息，然后在门卫处检测体温，站立两秒语音播报“正常”后方可通行，检测体温的同时系统拍照留证。此时，工作人员对大巴轮胎、车厢内部进行喷洒消毒，工人乘坐消毒后的大巴进入标段后，还要进行二次测温和实名登记。
北京环球度假区占地4平方公里，全面开工时期建设者达万余人，如何一手抓疫情防控，一手抓复工复产？
作者提出了一种基于点的复杂场景建模方法，这种方法使用原始点云作为场景的几何表示。
探索你的神经网络的丢失情况（339⬆️）
数据集：为 NLP 准备的 48 万个对腐烂西红柿的评论，被标记为新鲜/腐烂（464⬆️）
作者策划了 17 种深度强化学习算法的 PyTorch 实现。
患者毕某某，男，35岁，和平区某单位劳务派遣人员，同事亲属曾到过武汉，患者1月28日出现发热，就诊于983医院和平分院，后经市专家组确诊为我市第27例病例，为普通型病例。目前已转至海河医院治疗。其同事亲属1月20日来津过年，1月20日后患者与同事一起办公，有密切接触，23日按单位要求其同事开始居家隔离，至目前其同事及亲属没有发热症状，正在接受检测，结果待定。和平区疾控中心对该患者工作单位和居住地进行终末消毒，对密切接触者已送集中隔离观察点进行隔离医学观察。目前，相关流行病学调查正在进行中。
确诊病例中，昆明市48例、昭通市19例、西双版纳州15例、玉溪市14例、曲靖市13例、大理州13例、保山市9例、红河州8例、丽江市7例、德宏州5例、楚雄州4例、普洱市4例、文山州2例、临沧市1例。
