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0近日,深兰科技旗下深兰科技科学院投稿的《基于二部特定事件树的分层表示的谣言检测》(Rumor Detection With Hierarchical Representation on Bipartite Ad Hoc Event Trees)研究论文被全球人工智能领域*期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》(IEEE TNNLS)收录并发表。BAET多模态谣言检测模型在PHEME1和RumorEval2两个数据集的有效性应用测评上,性能*于SOTA方法。 论文首次提出的谣言检测模型BAET,是通过提取事件元素,将由流通中的根帖子组织转换为帖子和作者的
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1000当前,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,5G、人工智能、智慧城市等新技术、新业态、新平台蓬勃兴起,深刻影响全球科技创新、产业结构调整、经济社会发展。受政策、技术、市场等因素驱动,我国人工智能产业保持高速发展态势,在许多方面的应用都处于世界前列,逐步形成了包括人工智能根技术、基础软件和应用场景在内的相对完善的产业体系,涌现出一批具有国际竞争力的优秀企业,人工智能产业发展进入活跃0000000000000000赛道|CVPR2021深兰冠军方案解读- TinyAction Challenge低分辨率视频行为识别挑战赛 导读近日,全球三大计算机视觉顶级会议之一CVPR如期举行,深兰科技DeepBlueAI团队斩获TinyAction Challenge(低分辨率视频行为识别挑战赛)的冠军。 TinyAction Challenge是第六届动作识别国际挑战赛系列竞赛之一,该系列竞赛由CVPR2021 International Challenge on Activity Recognition (ActivityNet) workshop 主办,旨在推动视频理解的进一步发展。 冠军方案解读 赛题介绍 TinyAction Challenge使用TinyVirat-v2[1]0200