会“玩”才“益智”手指扒拉图书为孩子们推开英语世界的大门

都说宝宝天性贪玩,这可不,你看小宝宝在妈妈肚子里时就已经开始了,扭动、翻滚、踢腿,随着宝宝逐渐长大,各种玩具便成了与宝宝朝夕相处的小伙伴,一拿到手中,就各种玩得不亦可乎。这时你若是想让他学英文、让他专注、让他学这学那,小家伙肯定脚底抹油跑开,但你要是邀请他和你一起玩,他肯定是一百个愿意。

  结合深度学习和验证进行精确的对象实例检测

  评估图像的用途以进行应用分类

推荐理由:基于视觉的城市驾驶很难。自治系统需要学习感知世界并在其中行事。我们表明,可以通过将其分解为两个阶段来简化此具有挑战性的学习问题。

  DADA:意外情况下驾驶员注意力预测的大规模基准和模型

“互联网是个大市场。2月下旬复工时,大多数是散小订单,后来通过网上洽谈,大订单逐渐增多。”同时经营着一家镇级快递中心的华明红告诉记者,疫情下苗木行情逆势上涨。“现在苗木订单井喷式增长,全靠手机、电脑‘屏对屏’交易,一天我这个物流点已发50多吨苗木,还有不少没装上车呢。”

这次疫情,不少青年人加入微信、抖音、快手和天猫直播,通过“云”销售直观地展示销售场景。保太镇堤后村支部书记赵京国说:“很多年轻人宅在家就可以年收入二三十万元,激活了苗木销售的一池春水。”

推荐理由:深度学习对象检测器通常会以很高的置信度返回误报。尽管它们优化了通用检测性能,例如平均平均精度(mAP),但它们并不是为可靠性而设计的。对于可靠的检测系统,如果进行了高置信度检测,作者将希望高度确定确实已检测到对象。为此,作者开发了一套验证测试,建议的检测必须通过该测试才能被接受。

推荐理由:应用分类在许多应用中很有用,例如将应用添加到应用商店或基于已安装的应用建立用户模型。当前,有许多现有方法可基于给定分类法基于文本元数据对应用程序进行分类。但是,基于文本的应用程序分类方法可能无法在所有情况下都有效,例如,当文本描述使用其他语言,丢失或不足以对应用程序进行分类时。在这种情况下,有一种解决方案是利用应用图像来补充文本描述。

作者使用其提出的方法来训练基于视觉的自动驾驶系统,该系统在CARLA基准和最近的NoCrash基准上明显优于最新技术。该方法首次在原始CARLA基准中实现了所有任务的100%成功率,在NoCrash基准上创下了新记录,并且与现有技术水平相比,将违规频率降低了一个数量级。有关概述这项工作的视频,请参见以下 URL(https://www.youtube.com/watch?v=u9ZCxxD-UUw&feature=youtu.be)。

当然了,这时很多宝爸宝妈会问,要是孩子有“畏难情绪”怎么办呢?关于这点,手指扒拉图书将图书中的英文生词难度等经过精心安排,让孩子在学习过程中能够循序渐进,难易穿插,并且在孩子遇到阅读中的困难时,更有小达人、卡米、爸妈网等点读笔前来帮忙,并且伴随着不同年龄阶段的孩子对于其不同的需求,手指扒拉图书同步产品套配的腾讯课堂视频,课程中包括对读物中出现的关键单词介绍、简单句型讲解、由单词或者句型进行的拓展类解说,根据不同品类的读物点读包设计也不同,大多包括美音男生版、美音女生版、美音童声版、美音精讲拓展,如此一来,让孩子视觉听觉双重吸收,能更好的指导孩子英语发音,增强其对英语词汇的记忆~

想象一下将手指扒拉这本书平摊打开之后像一张藏宝图一样铺在地上,孩子们可以和家长、朋友们一起翻看这本英文图书,这样的场景已经非常有互动性和故事性,此时此刻,阅读已经和游戏融为一体。对于家长来说,没有什么比让孩子在轻松的游戏氛围中学习英语更理想的事了,不是吗?

保太镇潭武阳村38岁的谭艳龙,在快手等短视频平台卖苗木。他把刨苗、装车视频都传到自己的快手网站,吸引了3万多粉丝。最近一段时间,他连续装了5车苗木,纯收入10万多元。

阳春已至,枯枝发新芽。勤劳的人们正抓农时抢市场,用不懈努力再换一个丰收年。

作者首先训练可以访问特权信息的代理。该特权代理通过观察环境的真实布局和所有交通参与者的位置来作弊。在第二阶段,特权代理充当训练纯基于视觉的感觉运动代理的老师。生成的感觉运动代理无法访问任何特权信息,也不会作弊。这种分两个阶段的培训程序最初是违反直觉的,但是具有许多重要的优点,作者将通过分析和经验证明。

作者通过以下方式扩展NMN:(a)引入对一段文本进行推理的模块,以概率和可微分的方式对数字和日期执行符号推理(例如算术,排序,计数);(b)提出无监督的辅助损失,以帮助提取与文本中的事件相关的论点。此外,作者显示出有限的试探性获得的问题程序和中间模块输出监督为准确学习提供了足够的归纳偏差。

目前,保太镇花卉苗木种植面积2.6万亩,年销售2亿多棵(株),增加农民收入近3亿元。保太镇党委书记闫学用说:“今年已失去部分南方市场,现在苗木销售多是云南、四川等西南几省,随着春天的脚步逐步北移,五一前后转战东北三省等地。当前就是抢抓植树节全国苗木种植的大好时节。”

推荐理由:针对文本进行推理的多个步骤的构想问题回答问题是具有挑战性的,特别是当它们涉及离散的象征性操作时。神经模块网络(NMN)学习解析诸如由可学习模块组成的可执行程序之类的问题,它们在合成的视觉质量检查域中表现良好。但是,作者发现在开放域文本中针对非综合性问题学习这些模型非常困难,因为模型需要处理自然语言的多样性并进行更广泛的推理。

众所周知,家长们平时要上班,跟自家宝贝共处的时间比较少,所以每到周末,宝贝们都很黏人。而手指扒拉图书的出现便可帮助促进亲子感情,比如从每天晚上的睡前亲子互动开始——陪孩子一起读英文绘本。通过手指扒拉里面生动有趣的故事、场景,让孩子们更容易去理解一些英文词汇,而其中更有各式各样不同的绘本传递着不同的知识,解锁孩子的多种新思维,如此一来,借着亲子阅读就可丰富孩子的知识体系~而在孩子逐渐熟悉一些英文单词之后,爸爸妈妈们还可鼓励孩子通过自己的词汇积累,讲讲在他们心目中,图片中的小动物等等绘物之间发生了什么样有趣的小故事,让孩子想象空间以及孩子在英文口语启蒙上面的能力一应俱全~

推荐理由:作者考虑在无人看管的环境中进行修补,在这种情况下,无法访问配对或非配对的训练数据。唯一的信息是由不完整的观察和修补过程统计信息提供的。在这种情况下,观察应该引起一些合理的重建,这些重建相当于学习重建图像空间上的分布。

目的一:欣赏图画培养正确的审美观

在本文中,作者评估了许多方法,其中可以使用应用程序图像对应用程序进行分类。在这种方法中,作者使用光学字符识别(OCR)从图像中提取文本,然后将其用于补充应用程序的文本描述。在另一种方法中,作者使用pic2vec将应用程序图像转换为矢量,然后训练SVM将矢量分类为正确的应用程序标签。在另一种方法中,我们使用此http URL(https://www.captionbot.ai/)工具从应用程序图像生成自然语言描述。最后,作者使用一种方法来检测和标记应用程序图像中的对象,并使用投票技术根据所有图像确定应用程序的类别。作者比较了基于图像的技术的性能,以对数据集中的许多应用进行分类。

推荐理由:这篇论文要解决的是微小人物检测的问题。

那么培养孩子对于英语读物阅读兴趣的第一步是什么呢?要知道英语作为一门新的语言,对于语言门类还很懵懂的小孩子来说难度不言而喻,但是若是能首先找到吸引孩子的源泉,必定能帮助孩子打开英语趣味世界的大门,而手指扒拉图书在构图和配色方面都是颇费心思的,一些优美精致的手绘图画,还有真切生动的实景照片,都来自于实力很强的插画家,其中更包含动物、自然界、多个情境的创设以及生活的场景、感情、尊重平等,人文关怀等多方面内容,让孩子在家长的陪伴下阅读英语绘本的正确打开方式,是以欣赏图画为主,而美好的图画,也可在无形之中潜移默化的培养孩子正确的审美观,让孩子在熟悉的情境中,认知常见的知识,培养良好的习惯,可以更好的引导孩子进行英语启蒙~

推荐理由:对错误信息的日益关注刺激了对自动事实检查的研究。最近发布的FEVER数据集引入了基准事实验证任务,其中要求系统使用来自Wikipedia文档的证据语句来验证索赔。在本文中,作者提出了一个由三个同类神经语义匹配模型组成的连接系统,该模型共同进行文档检索,句子选择和要求验证,以进行事实提取和验证。对于证据检索(文档检索和句子选择),不像传统的向量空间IR模型(在某些预先设计的术语向量空间中对查询和来源进行匹配),假设没有中间语言,作者开发了神经模型以从原始文本输入执行深度语义匹配术语表示,无权访问结构化的外部知识库。作者还显示了Pageview频率还可以帮助提高证据检索结果的性能,以后可以使用作者的神经语义匹配网络进行匹配。为了进行声明验证,与以前仅将上游检索到的证据和声明提供给自然语言推理(NLI)模型的方法不同,作者通过为NLI模型提供内部语义相关性评分(因此将其与证据检索模块集成)来进一步增强NLI模型和本体的WordNet功能。在FEVER数据集上的实验表明:(1)作者的神经语义匹配方法在所有证据检索指标上都有显着优势,胜过流行的TF-IDF和编码器模型;(2)附加的相关性评分和WordNet功能通过更好的语义改进了NLI模型(3)通过将所有三个子任务形式化为相似的语义匹配问题并在所有三个阶段进行改进,完整的模型能够在FEVER测试集上获得最新的结果。

作者通过使用条件GAN来建模重构过程,该条件GAN对随机组件具有约束,从而在该组件和生成的输出之间引入了显式依赖性。这使作者可以从潜在分量中进行采样,以生成与观察相关的图像分布。

  无监督的对抗图像修复

目的三:通过阅读促进亲子感情

成果:作者提出的模型大大优于DROP数据集的子集上的最新模型,后者构成了其模块所涵盖的各种推理挑战。

假设驾驶员的注意力可以提供碰撞对象的选择性作用,以协助驾驶事故检测或预测,本文设计了一种多路径语义引导的注意力融合网络(MSAFNet),该网络学习时空语义和场景变化。预测。为了实现这一目标,提供了包含2000个视频序列的大型基准测试(命名为DADA-2000),并通过费力的注释来吸引驾驶员注意(固定,扫视,聚焦时间),事故对象/间隔以及事故类别,以及全面的评估可提供比最新技术更出色的性能。据目前所知,这是针对意外情况下人眼感知探索的首次全面定量研究。可通过原文后URL获得DADA-2000。

推荐理由:驾驶员注意力预测最近在交通场景理解中引起了越来越多的关注,并且在以视觉为中心和类似人的驾驶系统中很容易成为一个基本问题。这项工作与其他尝试不同,它试图在同时包含正常,严重和意外情况的意外情况下预测驾驶员的注意力。但是,由于交通场景多变,事故类别错综复杂且不平衡,因此面临挑战。

华明红说,如果客户需要,苗木经营过程可以通过视频到田间选购苗木、洽谈,“屏对屏”交易。从田间到打包、称重、装车发货都做到点对点,尽量减少接触机会。

随着深度卷积网络的发展,可视化对象检测已经取得了广泛的进步。然而,在大尺度图像中检测微小的目标(例如小于20像素的人)仍然没有受到充分重视。极端小的物体给特征表示带来大麻烦,更何况复杂的背景又加大了困难。这篇论文的贡献在于提出了一个新基准TinyPerson,用于长程与大背景下的微型物体检测任务。通过实验发现,用于网络预训练的数据集和用于检测器学习的数据集之间的比例失配可能会使特征表示和检测器恶化。因此这篇论文又提出一种简单而有效的比例匹配方法,以在两个数据集之间对齐对象比例,从而实现有利的微小对象表示。

然而,英语作为全球的通用语言,学习的重要性不言而喻,而少儿作为人类成长学习的最佳时期,更是一个学习英语的好阶段,而这时除了少儿英语培训学校的选择,大多数家长还会给孩子选择在家就能学习的英语读物,但是如何在阅读中培养孩子对英语的兴趣呢?今天小编就给大家整理了“让娃在玩耍过程中把各项能力悄悄提上去”的手指扒拉优秀英语读物,下面就让我们小跑着进入隆重的种草环节吧!

作者在几种图像数据集上证明了其模型的能力:面孔(CelebA),食物图像(Recipe-1M)和具有不同类型的插补蒙版的卧室(LSUN卧室)。该方法产生的性能可与经过额外监督训练的模型变体相比。

  CutMix:训练具有局部特征的强分类器的正则化策略

地处沂蒙山区腹地的山东平邑县保太镇花卉苗木进入销售旺季,当地党委政府在做好疫情防控的同时,积极引导农民用互联网线上销售、物流快递发货,最大限度减少损失。

“客户需要200棵山楂苗、300棵樱桃苗,两年生,谁可以提供苗的抓紧联系我……”3月8日中午,山东省平邑县保太镇苗木经营户华明红在他的苗木微信群开始直播,发布需要的苗木品种、数量、规格信息。

目的二:坚持阅读培养良好的习惯

“2月19日申请复工,20日就得到县里批复,要求在严格防控的情况下尽快开拓网上市场。”华明红说。

  用于微小人物检测的尺度匹配

  将事实提取和验证与神经语义匹配网络相结合

作者使用基于文本的SVM应用分类器作为基础,并且在添加应用图像时某些类别的分类精度提高了96%。

这篇论文会公开数据集和基准方法,有利于后续的研究进行比较和验证。

人们常说,坚持21天就能形成习惯,所以阅读绘本不要“三天打鱼两天晒网”,一定要持之以恒。而手指扒拉图书在“有趣绘画插图”这第一步首先抓住了孩子的目光,接下来便是在开心的玩耍之后也能提升自身知识储备,为此手指扒拉图书特设置以英语分级读物为准,产品线主要从零基础英语启蒙到有难度再到高级别的英文读物~

平邑县有5万亩苗木、42万亩果品、65万亩金银花。多年来,育种育苗产业兴起,有1.8万人从事苗木购销。每年冬季到第二年5月,这个苗木集散地吸引全国大批苗木客商前来采购。往年春节后的销售旺季,今年受疫情影响耽误不少宝贵时间。

在多个物流集中点,种植户将苗木一送到,有专人马上对车辆、人员、苗木消毒。“这是发往山东济宁的1000棵果树,抓紧安排打包,客户要求明天到货。”一个种植户开车载着一大包苗木开进物流中心,工作人员迎上去消毒,然后打包、过秤,不一会就装上物流车。

作者建立了一个理论框架,可以证明在某些假设下,作者的验证测试不会接受任何误报。基于此框架的近似值,作者提出了一种实用的检测系统,该系统可以高精度地验证基于机器学习的对象检测器的每次检测是否正确。作者表明,这些测试可以提高基本检测器的整体精度,并且公认的示例很有可能是正确的。这允许检测器在高精度状态下操作,因此可以作为可靠的实例检测方法用于机器人感知系统。

苗农急,经营户急。平邑县动员苗木种植大户和苗木经纪人用好充足的市场信息资源,通过“屏对屏”网上洽谈、点对点物流发货。同时,派出农技人员深入田间地头指导田间管理,视疫情变化情况逐步疏通苗木流通瓶颈,让外地采购大户进来,本地购销大户跑出去,让大批量的苗木销售到全国各地。