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Google 开源 “肤色研究”,让美颜相机准确反映肤色的多样性

在 Google I/O 2022 大会期间,Google Responsible AI 推出了一个名为 Skin Tone Research(肤色研究)的免费开源开发工具,该工具利用 Ellis Monk 博士(哈佛教授和社会学家)的 Monk Skin Tone Scale(MST 量表,一个包含 10 色度的度量表),以使人工智能更具包容性,对所有用户也更好。 计算机视觉(CV)是一种人工智能,它允许计算机 "看到并理解" 图像,但目前由于人们对肤色较深的人的偏见或歧视,全球长期存在着不平等现象,也称为 “色彩主义”。“色彩主义” 导致当今的系统在设计时没有考虑到每个人,计算机视觉可能无法 "看到" 和 "理解" 深色皮肤的人,不能准确地反应肤色,这可能会加剧现有的不平等。 在大会演讲中,Google 表示他们的研究表明「与目前的行业标准相比,有更多人认为 Monk Skin Tone Scale 能更准确地反映他们的肤色,对肤色较深的人来说更是如此」。 实际上 Google 在其自己产品中已使用 MST 量表有一段时间了,主要是用于改善他们在 Google 相册和 Google...

Autograd解析|OneFlow学习笔记

撰文|月踏 更新|赵露阳 前文《AI杂谈:手推BP》讲了Backward Propagation的数学原理。本文以OneFlow的代码为例,梳理Autograd模块的实现细节。 1 一个求梯度的小例子 先看下面这个简单的例子: import oneflow as ofx = of.randn(2, 2, requires_grad=True)y = x + 100z = y.sum()z.backward() forward pass可以对应到下面的计算图: 图1 即对应下面公式: 根据前文《 AI杂谈:手推‍BP 》很容易手动计算出x的梯度值,即: x1、x2、x3的计算过程类似,不再赘述,下面看一下OneFlow的执行结果,执行print(x.grad)可得到如下输出: tensor([[1., 1.], [1., 1.]], dtype=oneflow.float32) 可以看出,结果和前面公式(3)的计算结果一致,下面通过具体的代码实现来分析OneFlow的Autograd模块。 2 backward接口 上面例子中的python...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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