疫情仍在无情肆虐。1 月 29 日，新型肺炎确诊患者数已经超过了 2003 年 SARS 疫情时的患者。截至 1 月 31 日 0—24 时，全国累计报告确诊病例已经破万，高达 11791 例。
联合科研团队的首要原则是能够尽快地将成果用于疫情防治，第一批公布的数据主要集中在 DrugBank 库 8506 个已经上市或者正在进行临床试验的药物。
英特尔重新调整战略，将 AI 芯片的重心放在了刚刚收购不久的 Habana 实验室上。
在这篇文章中，我们将简介其中的9篇满分（全8分）论文，它们最终都被接收为Talk 论文，届时论文作者会在大会上做长达十多分钟的演讲报告。
武汉新型冠状病毒肺炎的疫情仍在不断扩散。截至2020年1月30日7时，确诊病例达到7201例，确诊病例数已经超过2003年非典。随着确诊人数的增多，需要尽快确定可能感染武汉2019年新型冠状病毒（2019-nCoV）的潜在宿主与中间宿主，切断病毒传播链。
为了深入研究这一问题，来自谷歌的研究人员在NeurIPS上发表了一项对模型在数据集分布漂移情况下不确定性进行评测的工作，细致地分析了前沿的深度学习模型在数据分布漂移和处于分布外数据的作用下的不确定性。
当机会来临时，创业者如何应对当下科技创业的巨大挑战、如何拥抱可能出现的时代机遇、如何打造能胜任工作的早期创业团队?
那么究竟如何衡量 AI 的智能水平？目前所宣传的「在 Dota 2 或围棋等单个游戏竞技项目中击败人类」是否宣示着超级智能 AI 即将出现呢？对超级智能 AI 的恐惧合理吗？
文字识别技术：是目前常用的一种AI能力。通过一个识别系统，把票据通过图像采集设备，然后通过文字识别技术把图像上的文字识别出来，再经过一个数据的结构化，最后输入到财务系统。这样能节约大量的人力物力，也能够提高效率及准确率。
还记得去年圣诞吗，黑镜出了一个特别篇——《黑镜：潘达斯奈基》，尽管黑镜系列被Netflix买下后已走下神坛，但也不能否认他们在技术上的创新。
在刚闭幕不久的 2019 年 NeurIPS 大会上，美国莱斯大学（Rice University）研究员 Anshumali Shrivastava 宣布他们在分布式深度学习方面取得了新的突破——MACH 算法。
随着世界人口的增加和饮食的多样化，鱼类的生产和消费逐年增加。现今世界渔业资源已经接近枯竭，不可能增加自然资源的捕捞量。
在环境中保持稳定是所有生物共同的基本诉求，我们会不断努力追求确定性的环境和未来，并在与环境交互的过程中展现出一系列复杂的行为与能力。
对于开发者和机器学习研究人员来说，需要深入思考医疗行业的需求，从问题选择、数据收集和机器学习模型构建到验证和测评、部署和监控等方面都需要进行详尽的考量。
尽管今天的机器人已经变得更加智能，且适应性更强，但运送轻小易碎物件这样的任务，对于双手僵硬的机器来说仍然很困难。
Facebook AI 副总裁杰罗姆·佩森蒂（Jerome Pesenti）对人工智能的进步感到鼓舞，但也看到了当前深度学习方法的局限性。
NeurIPS已经于上周末拉开了帷幕，相信小伙伴们已经开始学习各种放出的新论文新方法了。无论有没有去现场参会，这都是一场值得学习的饕餮盛宴。对于各种学术问题的前沿探讨，一定少不了workshop的影子。
2020，这个看似遥远实则只剩一个月就到来的年份，被不少作者设定为“未来发生年代”，在作者的想象中，这个神奇的年代拥有着高度发达的黑科技，人们也早已过上充满科技感的“未来生活”。
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