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旷视研究院 Base Model组发表于CVPR2021上的一篇"动态区域感知卷积”的工作，提出新的卷积方法，综合可以利用标准卷积的平移不变性，以及局部卷积的强大的表征能力两者的优点。 下面是华中科技大学的同学对本文的精彩解读，欢迎感兴趣的同学关注！ https://mp.weixin.qq.com/s/CUvjCpyRCSdmhmZbmWJ0SQ

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旷视研究院算法量产实习生招聘： ##工作地点 北京 ## 工作内容 1. 基于内部算法生产平台，完成模型训练, 优化与部署 2. 设计数据采集, 数据标注方案, 协助数据团队生产高质量数据。(注: 对于少量数据，需采用内部(智能)标注平台自行进行标注。） 3. 与客户沟通, 答疑, 并定期汇报项目进展 ## 职位要求 1. 能使用Python进行开发, 加分项: 使用过Numpy或OpenCV 2. 对计算机视觉技术/AI技术商业落地有浓厚兴趣 3. 有较强的发现问题, 分析问题和解决问题的能力 4. 有较强的责...

人工智能应用到生活的哪些场景？ 快来打开智能新世界的大门吧！ https://mp.weixin.qq.com/s/-1bCYFrHxu-8RYYPAYJHtQ

旷视研究院BaseDetection组发表于CVPR2021上的一篇Distribution Alignment工作，长尾分布问题解决新思路。下面是北京理工的同学精彩解读，不仅有对论文内容的理解还有相关工作展望，欢迎感兴趣的同学关注！ https://mp.weixin.qq.com/s/XmkvIauWBQuq4b3E3OYfyQ

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旷视Base Model组发表于CVPR 2021上的一篇NAS工作，与Performance-based NAS不同，从模型收敛角度预测子结构的真实性能，进一步得出超网训练和模型评估均能label-free。论文的Camera版本以及对应代码均已开源。 下面是中科院计算所同学的精彩解读，不仅有对论文内容的理解还有对NAS community 的相关展望，欢迎感兴趣的同学投稿。 https://mp.weixin.qq.com/s/3Ztd_yV_2fSH1q3kROCaww

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