在本文中，我尽量使用简单明了的方式向大家解释深度学习中常用的几种卷积，希望能够帮助你建立学习体系，并为你的研究提供参考。

本文从技术的角度，以“软色情识别”为例，介绍爱奇艺的多模态低俗内容识别技术。

ETA（预计送达时间预估）是配送调度环节中非常重要的一环，而且涉及的因素特别多。本文阐述了ETA深度学习技术迭代中的一些尝试及效果。

美团到餐研发团队对资源成本进行了一系列优化，目前总体技术资源成本每月下降近32%，一年节省开支几千万，而且获得了多项专利，他们是怎么做到的？

DeepMind发布了最新研究：证明了在足球环境下，一种基于分布式代理的连续控制培训框架，结合奖励渠道的自动优化，可以实现多智能体端到端的学习。

再说一句“我没喝”试试？

语言结构的处理，是对语言固有属性的认识与挖掘，也理应是NLP的核心能力。

此前非常神秘的百度云首次揭开面纱：百度云业务在2018年第4季度已实现营收11亿人民币，比2017年第四季度营收的两倍还多，百度“云+AI”落地应用效果显现。

本文为你分享“卷积神经网络之父”Yann LeCun对于人工智能的发展提出的一些新的看法。

以维密、Burberry、TommyHilfiger、LV为例……

目前该GitHub项目已经有1万+的收藏量，想要跳一跳的同学快来试试吧。

这是一个有趣的工具，给人们带来很大的惊喜。但它实际上并不像人类那样具备理解输出文本的能力。