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研究■一周AI最火论文 | 世界就是你的绿屏 ，任何背景一键抠像！( 二 )


近日 ， 一项研究表明 ， 您可能不再需要遵循传统的同行评议形式进行科学手稿评估 。 这群研究人员提出了一种高度可扩展、全自动的方法对论文进行审查 ， 并从主要的计算机视觉和机器学习会议的最佳实践中汲取了灵感 。
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这些研究人员希望通过清晰易懂的审阅指标 ， 来推动科学研究进入又一个黄金时代 ， 因为科学家们都希望自己能够做出既新颖又十分先进的研究成果 。
扩展阅读：
https://arxiv.org/abs/2003.14415v1
如何用“白盒”和“黑盒攻击”来回避Deepfake图像检测器
合成高度逼真的“假人”图像如今已经越来越容易 ， 并且被很多人用于创建虚假的社交媒体信息来进行欺诈 。
研究人员正在努力开发和部署检测这一类合成内容的算法 。
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虽然最流行的取证方法之一是训练神经网络以区分真实内容与合成内容 ， 但Google Brain和加州大学伯克利分校的研究人员现在表明 ， 取证分类器易受一系列攻击的攻击 ， 这些攻击将分类器的准确性降低至接近0％ 。
攻击者们开发出一种黑盒攻击 ， 不用接触目标分类器 ， 就能将ROC曲线（AUC）下的面积从0.95降低到0.22 。
扩展阅读：
https://arxiv.org/abs/2004.00622v1
其他爆款论文
让我们仔细看看如何用很少量数据进行深度学习：
https://arxiv.org/abs/2003.12843v2
一个自动化的端到端Python系统 ， 可通过数据库支持进行异常检测：
https://arxiv.org/abs/2003.05602v1
从单个图像学习身体和衣服的形状：
https://arxiv.org/abs/2004.00214v1
这种新方法使用StyleGAN生成富有真实感的人像 ， 并提供对面部3D语义参数的清晰控制：
https://arxiv.org/abs/2004.00121v1
应用于医药学图像的3D深度学习：
https://arxiv.org/abs/2004.00218v1
AI大事件
为了应对冠状病毒 ， 我们将免费提供我们所有的数据科学课程：
https://365datascience.com/pricing/
AI在COVID-19诊断中遇到了大数据问题：
https://www.zdnet.com/article/ai-runs-smack-up-against-a-big-data-problem-in-covid-19-diagnosis/
IBM将免费提供至少90天的Watson服务：
https://www.zdnet.com/article/ibm-forms-watson-assistant-for-citizens-to-handle-covid-19-queries/
在Atari游戏中 ， Alphabet的DeepMind AI玩得恐怕比你更好：
https://www.engadget.com/2020-04-01-deepmind-agent57-ai-atari.html
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专栏作者介绍
Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席数据科学家 ， 在北京生活5年 。 他是深度学习系统部署方面的专家 ， 在开发新的AI产品方面拥有丰富的经验 。 除了卓越的工程经验 ， 他还教授了1000名学生了解深度学习基础 。
LinkedIn：
https：//www.linkedin.com/in/christopherdossman/
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（责任编辑：王治强 HF013）


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