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2023 CVPR论文分享会|Session1：Visual Generation - 杨欢

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2023-04-24 23:17:59
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CV
人工智能
计算机视觉
机器学习
论文
深度学习
CVPR
微软科技 发消息
大家好我是田老师，田字间不定期开课，定期抽奖。
微软亚洲研究院 | 专注科研，有言有料
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简介
2023 CVPR论文分享会 | 微软“最强大脑”直击计算机视觉技术新方向
26:55
2023 CVPR论文分享会|Session1：Visual Generation - 主持人 陈 栋
00:28
2023 CVPR论文分享会|Session1：Visual Generation - 董晶
07:38
2023 CVPR论文分享会|Session1：Visual Generation - 杨欢
15:52
2023 CVPR论文分享会|Session1：Visual Generation - 张直政
11:28
2023 CVPR论文分享会|Session1：Visual Generation - 张博
13:44
2023 CVPR论文分享会|Session1：Visual Generation - Panel
29:49
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - 主持人 罗翀
00:55
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - 王奕森
13:04
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - 张松阳
09:51
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - 鲍建敏
07:36
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - 刘蓓
09:49
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - 高鹏
09:01
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - 金一
11:09
2023 CVPR论文分享会|Session2：Visual Foundation Model - Panel
43:56
2023 CVPR论文分享会|Session3：Visual+X - 主持人 田智强
00:29
2023 CVPR论文分享会|Session3：Visual+X - 潘滢炜
09:04
2023 CVPR论文分享会|Session3：Visual+X - 陈立
09:58
2023 CVPR论文分享会|Session3：Visual+X - 薛万利
09:18
2023 CVPR论文分享会|Session3：Visual+X - 唐彦嵩
09:59
2023 CVPR论文分享会|Session3：Visual+X - 魏芳芸
09:36
2023 CVPR论文分享会|Session3：Visual+X - Panel
41:43
2023 CVPR论文分享会|Poster 分享
57:27
2023 CVPR论文分享会|Keynote：简约性和自洽性原则：从人工智能到自主智能
01:03:08
2022 CVPR论文分享会 - 基于轨迹Transformer的视频超分辨率网络
11:29
2022 CVPR论文分享会 - 基于VQ-Diffusion的文本到图像合成
14:06
2022 CVPR论文分享会 - GRAM: 基于神经辐射流形的三维可控图像生成
16:20
2022 CVPR论文分享会 - HD-VILA：大规模高清视频和语言预训练
12:22
2022 CVPR论文分享会 - SimMIM: 一种简单的掩码图像建模预训练方法
11:28
2022 CVPR论文分享会 - Swin Transformer V2: 扩展模型容量和分辨率
09:39
2022 CVPR论文分享会 - CSWin Transformer: 基于十字窗口的通用视觉Transformer骨干网络
08:34
2021 CVPR 论文分享会|Panel Discussion：与学术新星畅谈计算机视觉科研之"路"
01:36:01
2021 CVPR 论文分享会|Session1:图像生成
01:03:12
2021 CVPR 论文分享会|Session2：图像处理
34:45
2021 CVPR 论文分享会|Session3：底层视觉
59:37
2021 CVPR 论文分享会|Session4:机器学习及多模态
01:18:55
2021 CVPR 论文分享会|Session5:目标检测、跟踪和姿态估计
01:21:56
2021 CVPR 论文分享会|Session6:3D视觉
55:59
2020 CVPR 论文分享会|欢迎演讲
15:30
2020 CVPR 论文分享会|Panel Discussion：顶会主席谈视觉研究那些事
54:02
2020 CVPR 论文分享会|Session1：检测
01:14:10
2020 CVPR 论文分享会|Session2：机器学习
01:41:23
2020 CVPR 论文分享会|Session3：多模态
02:04:42
2020 CVPR 论文分享会|Session4：底层视觉
01:46:10
2020 CVPR 论文分享会|Session5：图像生成
01:27:02
CVPR 论文分享丨基于金字塔式注意力机制的图像修复技术
29:36
Ada Workshop 2023 主题报告：做科研路上的“背包客”（张燕咏）
33:22
Ada Workshop 2023 主题报告：好奇心不应该杀死猫（缪瑾）
26:43
Ada Workshop 2023 主题报告：Hello World 我的冒险之旅（Sindhura Sunkara）
33:33
Ada Workshop 2023 主题报告：以复原力应对变化：跨越、探索并走向成功（王希廷）
26:09
Ada Workshop 2023 主题报告：Girls Can Do Anything：从农民到云计算专家创业之路（李倩）
19:54
Ada Workshop 2023 技术远见讲座系列：机器学习如何帮助解决医疗健康场景中存在的问题（骆煦芳）
06:22
Ada Workshop 2023 技术远见讲座系列：System for AI & AI for System（程文雪）
07:24
Ada Workshop 2023 技术远见讲座系列：人工智能驱动科学研究（邓攀）
09:20
Ada Workshop 2023 技术远见讲座系列：AI + Design：理性与感性的碰撞（黄丹青）
06:12
Ada Workshop 2023 技术远见讲座系列：从互联网数据到具身环境的多模态学习（刘蓓）
06:25
Ada Workshop 2023 技术远见讲座系列：实时通信的多媒体基础模型（王婧璐）
07:49
Ada Workshop 2023 技术远见讲座系列：通用大模型响应真实世界场景的机遇与挑战（吴文珊）
10:05
Ada Workshop 2023 “妳的时刻”特别分享
20:12
Ada Workshop 2022 开场致辞：张冬梅
10:56
Ada Workshop 2022 主题演讲：北京大学金芝教授
27:32
Ada Workshop 2022 主题演讲：龚文君
22:02
Ada Workshop 2022 主题报告：王岭
32:53
Ada Workshop 2022 圆桌论坛：她力量，耀前行
56:22
Ada Workshop 2022 Researcher专场分享：张婷
13:32
Ada Workshop 2022 Researcher专场分享：邓攀
15:43
Ada Workshop 2022 Researcher专场分享：陈琪
12:09
Ada Workshop 2022 Researcher专场分享：Panel及Q&A
36:00
Ada Workshop 2022 Enginneer&PM专场分享：Panel及Q&A
43:22
Ada Workshop 2022 Enginneer&PM专场分享：边冠琳
13:31
Ada Workshop 2022 Enginneer&PM专场分享：吴清华
12:38
Ada Workshop 2022 Enginneer&PM专场分享：崔洁
16:03
Ada Workshop 2022 微软校招：女学生职业发展机会分享
51:18
Ada Workshop 2022 Ada Moment
25:55
“计算之美”之 Ada Workshop 2021 | 王程一 杨洋 丁小欧 学生代表分享
20:31
“计算之美”之 Ada Workshop 2021 | 王莹《漫画式科研梦想：做开源世界的“神奇女侠”》
17:39
“计算之美”之 Ada Workshop 2021 | 梁霄《一名普通中学教师的日常》
26:35
“计算之美”之 Ada Workshop 2021 | 史元春 《欣新向荣——兼谈人机交互研究》
37:56
“计算之美”之 Ada Workshop 2021 | 梁戈碧《颠覆自我，构建成长型思维》
21:40
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第一期 Unveiling Transformers With LEGO
54:40
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第二期 Toward Understanding Self-Supervised Pre-Training
01:18:06
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第三期 Local Elasticity of NN and Its Inspired Theory
56:43
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第四期 On the (Non)smoothness of Neural Network Training
58:44
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第五期 What Should a Good Deep Neural Network Look Like?
01:07:36
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座第七期 Reward-free RL via Sample-Efficient Representation Learning
01:07:54
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第八期 Passive and Active Multi-Task Representation Learning
01:06:46
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第九期 Modeling Multiagent Game Dynamics
01:14:35
2023机器学习基础和基础模型研讨会-How Does Sharpness-Aware Minimization Minimize Sharpness?
19:13
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Condensation in deep learning
20:52
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Benign Overfitting in Two-layer Convolutional Neural Networks
15:11
机器学习基础和基础模型研讨会-Contrastive Learning Is Spectral Clustering On Similarity Graph
21:56
机器学习基础和基础模型研讨会-Beyond neural scaling laws: towards data efficient deep learning
23:58
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Analysis of a toy case for emergence
24:55
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Flow Straight and Fast: A Simple and Unified Approach
20:14
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Variational Principles for Mirror Descent and Mirror Langevin
21:22
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Adapting to Distribution Shifts
20:00
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Why Can GPT Learn In-Context?
15:28
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Faster Neural Network Training, Algorithmically
19:23
机器学习基础和基础模型研讨会-Which Graph Neural Network can Provably Solve Practical Problems?
20:46
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Environment Invariant Linear Least Squares
16:24
2023机器学习基础和基础模型研讨会-Bayesian Interpolation with Deep Linear Networks
19:28
微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座 第十期 Understanding Adam and AdamW
01:22:54
微软亚洲研究院ICML 2023论文分享
01:17:11
在微软亚洲研究院科研、工作、成长是一种怎样的体验？
04:28
【ICLR 2023论文分享】探索差分隐私深度学习的极限
21:07
【ICLR 2023论文分享】T-GNNExplainer：时序图上的解释器
16:38
【ICLR 2023论文分享】DIVERSIFY：针对动态数据分布的OOD表征学习新范式
19:17
【ICLR 2023论文分享】SIMPLE：针对领域泛化问题的无需微调预训练模型匹配算法
18:15
【ICLR 2023论文分享】基于推理阶段自适应优化的语言模型统一去毒去偏
19:50
【ICLR 2023论文分享】适配任意密集预测任务的通用小样本学习器
19:23
微软CTO对话比尔·盖茨：GPT-4与人工智能的未来
55:49
【AAAI 2023论文分享】基于因果的组合在线学习
14:33
【AAAI 2023论文分享】用于多变量时间序列建模的空间关系分解
23:36
【AAAI 2023论文分享】主动Token融合算子
13:38
【AAAI 2023论文分享】针对从离线到在线强化学习的自适应策略学习
19:43
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告一 ：Joint Pricing and Inventory Management
34:02
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告十三：Optimization from Structured Samples
32:34
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告九：Machine Learning for Combinatorial Optimization
36:34
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告六：Thompson Sampling in Combinatorial Bandits
24:37
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告七：Deep Reinforcement Learning in Supply Chain
29:28
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告三：Inverse Game Theory for Stackelberg Games
32:22
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告五：Combinatorial Pure Exploration
28:53
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告十Reinforcement Learning for Traveling Salesman Problem
30:07
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告十二：Online Facility Location with Predictions
29:07
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告四：Heavy-Tailed Multi-Armed Bandits
30:03
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告二：Efficient Machine Learning at the Edge in Parallel
31:52
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告十一：Oblivious Online Contention Resolution Schemes
30:11
2022微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会 报告八：Machine learning assisted hyper-heuristics
27:56
NeurIPS 2022 | Museformer 结合粗细粒度注意力机制的音乐生成模型
22:19
NeurIPS 2022 | 面向多任务分组学习的元学习框架
18:15
NeurIPS 2022 | 周边视觉注意力网络
13:30
NeurIPS 2022 | 基于多模态时序对比学习的长视频-语言预训练
16:24
NeurIPS 2022 | 基于逻辑规则推理的自可解释深度学习框架
17:51
NeurIPS 2022 | 稳定的神经元响应会提升模型泛化性能
19:09
AAAI 2022论文分享会Part4
01:07:16
AAAI 2022论文分享会Part2
01:08:57
AAAI 2022论文分享会Part3
49:00
AAAI 2022 论文分享会Part1
57:44
2021微软亚洲研究院理论学术研讨会精彩回顾
00:52
微软研究峰会2021 | 讲座：碳中和创新研究合作伙伴
01:20:51
微软研究峰会2021 | 讲座：人工智能在医疗领域的研究与应用
18:40
微软研究峰会2021 | 讲座：人工智能揭开基因调控的秘密
18:34
微软研究峰会2021 | 讲座：NUWA: 基于多模态预训练的视觉内容生成
23:23
微软研究峰会2021 | 讲座：人工智能在药物发现中的应用
17:37
微软研究峰会2021 | 讲座：大规模自监督预训练：从语言到视觉
24:51
微软研究峰会2021 | 讲座：深度强化学习在行业中的应用
21:42
微软研究峰会2021 | 圆桌讨论：因果关系的挑战与机遇
46:24
微软研究峰会2021 | 讲座：面向推荐任务具备注意力机制的知识感知图神经网络
08:17
微软研究峰会2021 | 讲座：An intelligent data-driven paradigm towards cloud reliability
20:36
微软研究峰会2021 | 圆桌讨论：微软的因果机器学习研究探讨
25:28
微软研究峰会2021 | 讲座：SPTAG++: 毫秒量级千亿超大规模向量搜索解决方案
10:10
微软研究峰会2021 | 讲座：基于大规模运维数据的云原生软件多维度分析
19:02
微软研究峰会2021 | 圆桌讨论：学术界和产业界的云智能/智能运维
48:02
微软研究峰会2021 | 讲座：泛化与自适应
29:55
微软研究峰会2021 | 结束致辞：云网络的未来
02:09
微软研究峰会2021 | 结束致辞：趋向于类人的视觉学习与推理
02:14
微软研究峰会2021 | 开场致辞：趋向于类人的视觉学习与推理
03:25
微软研究峰会2021 | 圆桌讨论：Networking meets cloud & edge applications
17:03
微软研究峰会2021 | 圆桌讨论：碳中和前沿技术与创新解决方案
51:46
微软研究峰会2021 | 主题演讲：ReduNet: 用于优化速率降低目标的深度卷积神经网络ReduNet
27:49
微软研究峰会2021 | 讲座：可解释性学习
28:47
微软研究峰会2021 | 讲座：因果学习：因果关系发现与分布外泛化
04:32
微软研究峰会2021 | 圆桌讨论：未来十年的计算机视觉：更深还是更广？
51:47
微软研究峰会2021 | 讲座：小样本、零样本视觉学习与推理
29:33
微软研究峰会2021 | 主题演讲：云智能：云系统的智能运维
23:43
微软研究峰会2021 | 对话Satya Nadella：新的系统架构、大规模AI模型、人机界面或将迎来大突破
20:30
微软研究峰会 2021 | Peter Lee：从“无用知识的有用性”看科学研究背后的永恒原则
23:19
NeurIPS 2021 论文分享会 Part2
01:16:10
NeurIPS 2021 论文分享会 Part3
01:21:43
NeurIPS 2021 论文分享会 Part1
01:45:18
ICCV 2021 论文分享
02:08:49
开源系列讲座 | nn-Meter：可高效、准确地预测模型推理时间的系统
01:04:25
Visual Question Answering and Reasoning over Vision and Language
59:03
Three Explorations on Pre-Training：an Analysis, an Approach, and an Architecture
01:27:38
Tightly Connecting Vision and Language
01:07:39
Zero-Shot Detection via Vision and Language Knowledge Distillation
01:09:38
Learning from Unlabeled Videos for Recognition, Prediction, and Control
01:23:19
Learning Commonsense Understanding through Language and Vision
01:00:43
Scaling Up Visual and V-L Representation Learning With Noisy Text Supervision
57:53
Grounded Visual Generation
58:28
MDETR: Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding
01:13:28
A Truly Unbiased Model
01:43:33
Visual Recognition beyond Appearances, and its Robotic Applications
01:05:26
开源系列讲座 | MARO群策：多智能体资源调度平台及其基于强化学习的大规模应用
55:18
1024 | 向用代码改变世界的你们致敬！
08:35
开源系列讲座 | 微软人工智能教育与学习共建社区全新更新，更有精品课程首度公开！
01:23:16
探索未知，初心如一：微软研究院30周年，生日快乐！
03:13
IJCAI 2021论文分享 | 云计算中基于不确定约束的预测作业调度算法
21:12
开源系列讲座 | OpenNetLab：构建可持续的网络研究生态系统
42:58
KDD 2021论文分享——NAS-BERT：用自动架构搜索实现任务无关且动态大小的BERT压缩
38:06
应对数字化转型挑战，跨界共创正当时
02:58
语音合成技术百花齐放，无从下手？带你全面了解语音合成领域研究现状
01:03:21
CoModGAN：轻松实现任意大区域图像填充
02:07
ACL 2021论文分享——时空可控的图片描述生成
23:31
社会复原力 | 通过创新增强对疫情的理解和应对能力
13:08
开源系列讲座 | 信息爆炸？MIND个性化新闻推荐系统来了！
01:09:14
开源系列讲座 | 自动机器学习调试效率低？这里有一份来自微软的强大工具包
01:00:41
开源系列讲座 | 微矿 Qlib 如何以 AI 赋能传统投资行业？
01:40:26
ACL 2021论文分享——LayoutLMv2：针对富文本文档的多模态预训练模型
24:28
ICSE 2021论文分享——利用服务关系挖掘加速大规模云系统故障分析
18:39
ICSE 2021论文分享——用于深度学习模型的资源导向的配置空间约简
23:12
微软亚洲研究院谭旭：AI音乐创作
02:05:55
面对“数字化转型”的挑战，你准备好了吗？
03:01
微软亚洲研究院院长洪小文祝清华大学110岁生日快乐！
02:28
Microsoft Expressive Pixels
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2020实践空间站|解锁 NNI，拒绝科研“力不从心”
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无穷宽神经网络的特征学习 (Physics ∩ ML)
02:09:49
NeurIPS 2020 | “百里挑一”：如何加速超网训练的收敛和搜索速度
16:49
无穷宽神经网络的特征学习
16:39
Microsoft Research Reinforcement Learning Day 2021
01:39:49
AAAI 2021 | UWSpeech：针对没有文字的语言的翻译系统
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AAAI 2021 | 提升自监督学习的定位能力
12:49
AAAI 2021 | 从组合泛化的角度重访迭代回译技术
20:28
AAAI 2021 | 基于无监督交互学习的主题式论文PPT生成
18:03
ICLR 2021论文分享——基于梯度投影扰动的隐私保护机器学习
20:06
ICLR 2021论文分享——基于实例的层序可变Transformer网络结构
15:32
微软研究院AI、人机交互、计算、虚拟现实、系统网络等研究项目集锦
03:23
人工智能和机器学习带来的机遇
01:24:59
微软亚洲研究院2020技术精选集
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在创新汇，发现企业数字化转型的AB面
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OSDI 2020 最佳论文 | 分布式系统共识中的寡头统治与民主
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InterSpeech 2020最佳学生论文提名 | 基于“哨兵网络”的低延迟流式端到端语音识别网络
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IJCAI 2020论文分享——我们离有效的上下文建模还有多远？面向对话式语义解析的探索性研究
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2020实践空间站 | 基于自动机器学习工具NNI的创新性科研拓展项目
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AI直通车 | 机器阅读理解
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2020实践空间站 | 基于八叉树卷积神经网络的三维物体检测算法
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2020 AI领学计划 | 人工智能如何学习、训练、优化
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2020 AI领学计划 | 人工智能如何看懂图像
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2020 AI领学计划 | 人工智能如何从海量数据中挖掘规律
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KDD 2020论文 | LRSpeech: 极低资源下的语音合成与识别
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ECCV 2020论文 | 解耦自注意模型
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Self Attention Modeling for Visual Recognition
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EMNLP 2020 | 忒修斯之BERT：通过渐进替换压缩模型
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实践空间站 | 一起探索神经网络的奥秘
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NeurIPS 2020 | 通过学习解析表达式来实现组合泛化——让AI编程从复制粘贴走向推理合成
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WAIC 2020微软论坛 | 专题讨论：新冠疫情世界里的人工智能
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4月9日直播丨揭秘微软超级麻将AI Suphx背后的技术！
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微软亚洲研究院（上海）探营
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WAIC 2020微软论坛 | 专题讨论：为地球构建行星计算机
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WAIC 2020微软论坛 | 圆桌论坛：AIOT赋能可持续发展
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WAIC 2020微软论坛 | 专题演讲：人工智能在传染病防护中的作用
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WAIC 2020微软论坛 | 圆桌讨论：人工智能予力未来城市
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WAIC 2020微软论坛 | 对话：金融科技如何助力复工复产？
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WAIC 2020微软论坛 | 圆桌论坛：人工智能如何推进车路城一体化发展？
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WAIC 2020微软论坛 | 专题演讲：机器学习助力可持续发展
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新冠数据分析网站 COVID Insights 功能亮点一览
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ICLR 2020论文分享-BERT在神经机器翻译中的应用
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沈向洋博士5.14直播“You are how you read”
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萨提亚·纳德拉与沈向洋CVPR对谈：那些未来可期的计算机视觉研究与应用
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2020世界人工智能大会云端峰会微软论坛
03:28:16
2020世界人工智能大会云端峰会微软论坛活动回顾
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2020世界人工智能大会云端峰会微软论坛终极预告
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2020世界人工智能大会云端峰会微软论坛"人工智能予力永续未来"精彩预告
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Ada Workshop 2020 | 科技 · 媛动力
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天凤十段麻将AI Suphx，微软研发团队首次揭秘科学麻将的秘籍！
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Vlog | AAAI 2020：跟我去开计算机国际顶会
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寒假直通车 | 疫情之下一个微软员工的典型工作日
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寒假充电站 | Microsoft Power BI 助力疫情分析决策
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【微软亚洲研究院】“明日之星”实习生抖肩舞来了！学霸快乐尬舞防脱发～
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KDD 2019论文分享丨 LambdaOpt:Learn to Regularize Recommender Models in Finer Levels
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微软亚洲研究院IJCAI2023论文分享
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