AI Studio提供在线编程环境、免费GPU算力，给我这次论文复现提供了很大的帮助。飞桨丰富的API接口使我在进行复现时，减少了很多障碍，能够比较轻松的完成模型搭建及训练。如果你对本项目感兴趣，也可以自己来尝试一下，整个项目包括数据集与相关代码已公开在AI Studio上，欢迎小伙伴们Fork。

本项目讲述了HRNet网络结构，并尝试使用PaddleSeg中HRNet网络实现瓷砖缺陷检测

在智慧司法领域中，针对法律裁判文书的分析和挖掘已经成为计算法学的研究热点。目前公开的裁判文书资料大都以长篇文本的形式出现，内容主要包含案号、当事人、案由、审理过程、裁判结果、判决依据等，篇幅较长、表述复杂，无论对于普通民众或是司法领域从业人员而言，通过阅读裁判文书来准确、快速地了解案件要点信息，都是一项复杂、耗时的工作。因此，借助AI技术快速准确解构裁判文书，结构化展示文书中的关键信息，成为了大数据时代司法领域的迫切需求之一。

本文使用了飞桨图学习框架PGL，同时调用了多个Paddle API，包括全连接层和数据读入以及优化函数。Paddle的优化函数具有出色的性能，加快了训练速度，使得训练效果有了良好的表现。

3D点云补齐是一种输入某物体部分点云，输出完整点云的任务。在自动驾驶，机器人领域具有广阔的应用价值。本次复现的论文是来自CVPR2020的一篇文章。

为了进一步促进模型小型化技术的产业应用，PaddleSlim将开源所有Slim系列模型！

本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发。其中主要使用的工具为飞桨全流程开发工具PaddleX和Visual Studio 2019。

本文揭秘了基于鲁棒性优化的多模型融合的是非观点极性分析方法。

本文所述基于鲁棒性优化的多模型融合的是非观点极性分析方法包含数据增强、多预训练模型微调、对抗训练、模型融合等方法，具备较好的稳定性与泛化能力，在中国人工智能大赛 · 语言与知识技术竞赛 · 个人赛的最终测试集中达到85.55的准确率。

使用飞桨算法效率明显高于医生阅片的效率。

本次开源四个业界领先的VOT算法：SiamFC、SiamRPN、SiamMask和ATOM。

本项目采用真实遥感数据，快来fork项目展示出你的创意吧

2万张图片的数据集，仅需1小时可以完成清洗。

结合数据增广能将I2 decay由1e-4减少为7e-5

下面我们一起深度探究一下冠军团队的模型优化思路。

PPO模型鲁棒性强，适用性广，受到了业界的极大关注。