编者按:2014年度以人机交互为主题的顶级会议ACM SIGCHI已经落下帷幕.微软研究院在此次会议的入选论文总数仅次于卡耐基•梅隆大学,位列第二.此次会议中,有哪些创新想法或技术让人眼前一亮?听微软亚洲研究院主管研究员Darren Edge给我们娓娓道来. 作者:Darren Edge 微软亚洲研究院人机交互组主管研究员 如果这篇文章有幸被你阅读到,那么我猜想它十有八九是被发布在了某个网页上.很可能你在用物理鼠标或者触摸屏上下滚动网页来阅读,打开网页需要一款浏览器,而浏览器要运行在操作系统之上…

MDCC 2014移动开发人员大会參会实录 详细讲什么我就不反复了,各大媒体的编辑整理的比我的好! 我就晒晒图!后面有惊喜哦! 会场地点:早上七点多.天色有点暗,主要是阴天的原因. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdGVzdGNzX2Ru/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" /> 小黄人比較…

编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲研究院实习生胡哲的所见所闻. 作者:胡哲 微软亚洲研究院实习生 计算机视觉(Computer Vision)是近十几年来计算机科学中最热门的方向之一,而国际计算机视觉与模式识别大会(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,简称CVP…

2014看计算机视觉领域的最新热点" title="从CVPR 2014看计算机视觉领域的最新热点"> 编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲研究院实习生胡哲的所见所闻. 作者:胡哲 微软亚洲研究院实习生 计算机视觉(Computer Vision)是近十几年来计算机科学中最热门的方向之一,而国际计算机视觉与模…

作者:微软亚洲研究院资深项目经理 吴国斌 2015年7月19日,第十九届RoboCup机器人世界杯足球赛,在中国合肥隆重开幕.来自全球七十六个国家和地区的一百余支代表队参加了决赛,他们优秀的作品给观众带来了一场视觉盛宴,其中中国各代表队选手收获颇丰. 赛前,大赛组委会向微软发出邀请,希望我们能够在大会上向大家展示新一代Kinect在机器人方面的应用.我与微软核心合作伙伴--Kinect技术专业团队北京传翼四方公司的同事应邀参会.在为期一周的比赛和峰会.论坛.演讲等活动中,大家最强烈的感受是这不仅…

2015大会:着眼于更加个性化的人机交互" title="CHI 2015大会:着眼于更加个性化的人机交互"> 本周,人机交互领域的顶级盛会--2015年ACM CHI大会在韩国举行.约70位来自微软的研究人员出席并展示他们最新的研究成果.从创建3D互动社区地图到提供优化网络搜索结果,展示内容涵盖的范围十分广泛. 此外,微软和其他机构的研究人员也正千方百计使计算更加个性化,以满足手术室中的外科医生.远程会议室里的首席执行官以及聆听在线讲座的学生等人群的特殊需要. 当然,…

本次征稿面向大中华用户: “Tizen开发者,应用程序开发人员.isv平台设计师.运营商.厂商.硬件厂商.软件厂商,开源爱好者,和从事Tizen的工作人员” 2014年Tizen开发者峰会 这一次,亚洲Tizen会议2014年10月下旬在中国上海召开,征稿启事现在开放了,从现在开始直到8月15日. 程序委员会正在寻找提交的使用和发展Tizen系统在以下领域: 应用程序开发和部署: 即将开发的和受欢迎的应用程序(发展故事,分享经验等等).使用Tizen API和SDK(应用,开发工具,和助手教程.…

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…