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苏黎世ETH开发木偶大师机器人

。网罗全球科技前沿动态，为科研创业打开脑洞。 Image: ETH Zurich While moving the puppet in real life, the robot is continuously simulating its next motions to try to get the puppet to move the way it's supposed to. 据我（作者，以下简称我）所知，宇宙并不迫切需要机器人木偶师，考虑到制作一个机器人木偶师的难度，你会认为任何明智的机器人专家都会避开这个问题。但是苏黎世ETH的一些人决定无论如何他们都会尝试一下，他们是这样描述的：木...

2019-09-26 来源：IEEE电气电子工程师收藏取消收藏
ETH开发机器人“木偶大师”！动作精准，未来或用于建筑工地

中浮现的都是他们令人炫目的技巧手法，还有在他们手下栩栩如生的木偶形象。如果利用AI实现对木偶的操纵似乎没有太大必要，社会对此也没有过多需求，就算只是想着制作一个半吊子AI木偶师也绝非易事，鉴于此任何头脑清醒的科学家都不会想去涉足这一领域。但是，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）里就偏偏有这么一群“头脑不清醒”的科学家，他们决定挑战一下这个看似没有社会价值的难题，还解释了他们的动机：牵线木偶是欠驱动的、高维度的、高度非线性的一套钟摆运动系统。因此，木偶师的动作与木偶的活动并无直接关联，但是要掌握这门独特的艺术需要长期投入以及大量练习，我们的目标是使得机器人能够以接近人类木偶师的熟练程度。...

2019-09-05 来源：大数据文摘收藏取消收藏
聚焦「以数据为中心的AI」，斯坦福、ETH联合线上研讨会来了

的问题上。当前，「以数据为中心的人工智能」 (Data-Centric AI) 研究受到了学术界和工业界的广泛关注，研究者们希望通过系统性地改进和增强数据集，从而提高人工智能模型的准确性和可用性。 2021 年 11 月 17 日至 18 日，斯坦福大学 HAI 研究所和瑞士苏黎世联邦理工学院 ETH AI Center 将联合举办主题为「以数据为中心的人工智能」的线上研讨会。研讨会将围绕「以数据为中心的人工智能 (Data-Centric AI)」展开，介绍其研究历史和发展现状，以及新的研究问题和方向。另外，本次研讨会将发布若干「以数据为中心的人工智能」的基准测试数据集 (Benchmark)，以便研究人员进一步探索相关问题。...

2021-11-16 来源：机器之心收藏取消收藏
ICML 2019最佳论文出炉，超高数学难度！ETH、谷歌、剑桥分获大奖

ICML 2019最佳论文新鲜出炉！今日，国际机器学习顶会ICML 2019于美国长滩市公布了本届大会最佳论文结果：本届ICML两篇最佳论文分别是：《挑战无监督解耦表示中的常见假设》，来自苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)、MaxPlanck 智能系统研究所及谷歌大脑；《稀疏高斯过程回归变分的收敛速度》，来自英国剑桥大学。除此之外，大会还公布了七篇获得提名奖(Honorable Mentions)论文。据了解，今年ICML共提交3424篇论文，其中录取774篇，论文录取率为22.6%。录取率较去年ICML 2018的25%有所降低。论文录取结果地址： https://icml...

2019-07-03 来源：超级数学建模收藏取消收藏
欧洲环境名校/研究所巡礼：苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）

洲进行工作和留学的读者们。今天让我们走进瑞士苏黎世联邦理工学院！为了促进欧洲各国环境学者之间交流，我们成立了相关微信群，感兴趣者的朋友可以扫码文末二维码加入。 01.学校概况苏黎世联邦理工学院（德文：Eidgenössische Technische Hochschule Zürich，简称：ETH Zürich）坐落于瑞士联邦第一大城市苏黎世，由瑞士联邦政府创建于1854年，是IDEA联盟、国际研究型大学联盟、全球大学高研院联盟等一系列顶尖高校联盟成员，是闻名全球的世界顶尖研究型大学。苏黎世联邦理工学院与姊妹校洛桑联邦理工学院，以及瑞士四大研究所一起组成瑞士联邦理工学院，是瑞士联邦经济事务、教育与研究部的一部分，...

2021-04-06 来源：环境人Environmentor 收藏取消收藏
ETH Zurich提出新型网络「ROAD-Net」，解决语义分割域适配问题

探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是 PaperDaily 的第 67 篇文章本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @duinodo。本文是 ETH Zurich 发表于 CVPR 2018 的工作，论文提出了两个网络策略，用于处理语义分割任务中使用合成数据训练的域适配问题。如果你对本文工作感兴趣，点击底部阅读原文即可查看原论文。关于作者：杜敏，华中科技大学硕士生，研究方向为模式识别与智能系统。 ■ 论文 | ROAD: Reality Oriented...

2018-05-03 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
ETH Zürich提出：用自监督深度估计改进语义分割性能的三种方法

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文作者：黄浴 https://zhuanlan.zhihu.com/p/341180239 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载 arXiv12月19号苏黎世ETH的上传论文“Three Ways to Improve Semantic Segmentation with Self-Supervised Depth Estimation“：论文：https://arxiv.org/abs/2012.10782 开源代码链接： https://github.com/lhoyer/improving_segmentation_w...

2021-01-04 来源：CVer 收藏取消收藏
ECCV 2022 | 普通VR设备实现全身运动捕捉，ETH&Meta为虚拟人物形象添加了下半身

以前，虚拟人物形象通常只有上半身，这严重破坏了用户的沉浸感，降低了整体的使用体验。为了解决这个问题，来自苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 和 Meta 虚拟现实实验室 (Reality Labs at Meta) 的学者联手提出了 AvatarPoser，一个用稀疏运动传感设备进行全身位姿估计与追踪的方案。该工作被计算机视觉顶会 ECCV 2022 接收，论文和代码均已开源。论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.13784 代码链接：https://github.com/eth-siplab/AvatarPoser 研究背景当前的混合现实头戴式显示器和手持控制器可以追踪用户在...

2022-10-16 来源：机器之心收藏取消收藏
G = ？

众所周知，无论是苹果下落，还是地球绕着太阳运行，都是由引力所支配的。引力常量G决定了引力的强度，它是艾萨克·牛顿300多年前首次提出的万有引力定律的一部分。这个常量无法从数学上推导出来，必须通过实验来确定。几个世纪以来，科学家进行了许多实验来确定G的数值，但是科学界对目前的数字并不“满意”。因为与所有其他基本常量的数值（比如真空中的光速）相比，它仍然不够精确。引力极难量化的一个原因是，它实际上是一种非常弱的力，也不能被单独分离：当你测量两个物体之间的引力时，一定也会测量世界上所有其他物体的影响。解决这种情况的唯一选择是用尽可能多的不同方法测量引力常量。在一项新研究中，苏黎世联邦理工学院尤格·迪阿尔（Jürg...

2022-07-15 来源：原理收藏取消收藏
ICML2019最佳论文奖新鲜发布，Google、ETH、MaxPlanck、剑桥成最终赢家

验可以真正近似地逼近目标，并为如何在连续学习场景中增加诱导变量提供具体的规则。推荐阅读世界最大的色情网站要收购汤不热，色上加色？？？送给小白的 7 个 python 小坑机器学习特训营，硅谷导师直播授课，现加入仅需68元！ Python 编码的这些坑，你还在踩吗！？这个大学生在校园测试5G网络的视频火了！喜欢就点击“在看”吧！...

2019-06-13 来源：机器学习算法与Python学习收藏取消收藏
真的不值得重视吗？ETH Zurich博士重新审视贝叶斯深度学习先验

机器之心报道编辑：杜伟、力元一直以来，贝叶斯深度学习的先验都不够受重视，这样真的好么？苏黎世联邦理工学院计算机科学系的一位博士生 Vincent Fortuin 对贝叶斯深度学习先验进行了重新审视。众所周知，先验的选择是贝叶斯推断流程中最关键的部分之一，但最近的贝叶斯深度学习模型比较依赖非信息性先验，比如标准的高斯。在本篇论文中，来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的博士生 Vincent Fortuin 强调了先验选择对贝叶斯深度学习的重要性，概述了针对（深度）高斯过程、变分自编码器、贝叶斯神经网络的不同先验，并从数据中总结了学习这些模型先验的方法。作者 Vincent Fortui...

2021-09-04 来源：机器之心收藏取消收藏
ECCV 2020 | "脑补能力"比GAN更强！ETH提出超分辨率新网络SRFlow

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：机器之心 | 作者：Andreas Lugmayr等编辑：小舟、魔王近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种超分辨率模型 SRFlow。该模型具备比 GAN 更强的脑补能力，能够根据低分辨率输入学习输出的条件分布。该论文已被 ECCV 2020 收录。超分辨率是一个不适定问题（ill-posed problem），它允许对给定的低分辨率图像做出多种预测。这一基础事实很大程度上被很多当前最优的深度学习方法所忽略，这些方法将重建和对抗损失结合起来，训练确定性映射（deterministic...

2020-09-10 来源：CVer 收藏取消收藏
GAN「一生万物」， ETH、谷歌用单个序列玩转神经动作合成，入选SIGGRAPH

机器之心报道编辑：杜伟、陈萍酷炫的神经动作合成技术，单个序列就能完成。生成逼真且多样化的人体动作是计算机图形学的长期目标。对于动作建模和合成来说，研究者通常使用概率模型来捕获有限的局部变化或利用动作捕捉（mocap）获得的大型动作数据集。在阶段设置（stage-setting）和后期处理（例如，涉及手动数据清理）中，使用动作捕捉系统捕获数据的成本很高，并且动作数据集通常是有限制的，即它们缺乏所需的骨骼结构、身体比例或样式。利用动作数据集通常需要复杂的处理，例如重新定位，这可能会在原始捕获的动作中引入错误。近日，来自苏黎世联邦理工学院、谷歌、芝加哥大学等机构的研究者开发了一个框架 GAN...

2022-05-09 来源：机器之心收藏取消收藏
ChatGPT能写长篇小说了，ETH提出RecurrentGPT实现交互式超长文本生成

机器之心专栏机器之心编辑部如今大型语言模型（如 ChatGPT）风靡全球，其最重要的应用之一就是辅助用户完成各种日常写作，如撰写电子邮件，创作博客文章，都能得到它的有力支持。但是目前包括 ChatGPT 在内的各种大语言模型在长内容创作领域，如小说，剧本，长篇文案等领域却显得力不从心。近期，来自苏黎世联邦理工和波形智能的团队发布了 RecurrentGPT，一种让大语言模型 (如 ChatGPT 等) 能够模拟 RNN/LSTM，通过 Recurrent Prompting 来实现交互式超长文本生成，让利用 ChatGPT 进行长篇小说创作成为了可能。图 1 RecurrentGPT 使用示意图。...

2023-05-28 来源：机器之心收藏取消收藏
ICCV 2021 | 兼顾图像超分辨率、图像再缩放，ETH提出新型统一框架HCFlow，已开源

机器之心专栏苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种统一框架 HCFlow，该框架可以同时处理图像超分辨率和图像再缩放，并在通用图像超分辨率、人脸图像超分辨率和图像再缩放上等任务上取得了最佳结果。该论文已被 ICCV2021 接收。近年来，归一化流（Normalizing Flow）模型在图像超分辨率（image SR）[SRFlow, ECCV2020]和图像再缩放（image rescaling）[IRN, ECCV2020]任务上取得了惊人的效果。尽管这两个任务有本质的不同，但都具有高度的相似性。基于以上两个工作，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了...

2021-09-10 来源：机器之心收藏取消收藏
真的有这么丝滑：3D头发建模新方法NeuralHDHair，浙大、ETH Zurich、CityU联合出品

机器之心报道编辑：蛋酱让数字人更接近真人质感，关键还要在头发丝上下功夫。近年来，虚拟数字人行业爆火，各行各业都在推出自己的数字人形象。毫无疑问，高保真度的 3D 头发模型可以显著提升虚拟数字人的真实感。与人体的其他部分不同，由于交织在一起的头发结构极其复杂，因此描述和提取头发结构更具挑战性，这使得仅从单一视图重建高保真的 3D 头发模型极其困难。一般来说，现有的方法都是通过两个步骤来解决这个问题：首先根据从输入图像中提取的 2D 方向图估计一个 3D 方向场，然后根据 3D 方向场合成头发丝。但这种机制在实践中仍在存在一些问题。基于实践中的观察，研究者们正在寻求一个完全自动化和高效的头...

2022-05-27 来源：机器之心收藏取消收藏
ECCV 2020 | 这个模型的脑补能力比GAN更强，ETH提出新型超分辨率模型SRFlow

选自arXiv 作者：Andreas Lugmayr等编辑：小舟、魔王近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种超分辨率模型 SRFlow。该模型具备比 GAN 更强的脑补能力，能够根据低分辨率输入学习输出的条件分布。该论文已被 ECCV 2020 收录。超分辨率是一个不适定问题（ill-posed problem），它允许对给定的低分辨率图像做出多种预测。这一基础事实很大程度上被很多当前最优的深度学习方法所忽略，这些方法将重建和对抗损失结合起来，训练确定性映射（deterministic mapping）。近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种新的超分辨率模型...

2020-09-08 来源：机器之心收藏取消收藏
N-CryptoAsset投资组合 | 使用PCA识别高度相关的加密货币（最近听说某币很疯狂哦！）

幸运的是，Python和它的pandas可以让我们控制时间序列范围和进一步的过滤。下面直接开始程序吧: 获取时间序列很容易。创建投资组合需要更多的关注细节。让我们把选择的加密货币相对应的代码列表（fsym）放在一起，让我们定义“versus”我们希望表达的全部货币（tsym）：由于交易中流动性很差，所以省略了USDT。通过运行程序我们给定（fsym）代码列表（每日历史收盘价）创建N-CryptoAsset投资组合：比特币（BTC）是所有加密货币的头一把交易。由于我们的DataFrame（df）包含大量缺失值（NaN），所以从这一点来看，有多种可能性可以提取数据分析子集。例如，如果您想创建一个子组合，...

2017-05-20 来源：量化投资与机器学习收藏取消收藏
腾讯AI Lab联合ETH提出合作博弈新范式，为可解释性等机器学习估值问题提供新方法

机器之心专栏作者：Yatao Bian 腾讯 AI Lab 与瑞士苏黎世联邦理工合作提出基于能量学习的合作博弈新范式，为可解释性等机器学习中的估值问题提供新理论新方法，论文已被 ICLR 2022 接收。近年来，估值问题在机器学习中变得日益重要。一些典型的估值问题包括用于可解释性的特征归因(feature attribution)，用于合作学习的数据估值(data valuation)，以及用于集成学习的模型估值(model valuation for ensembles)。开发合理高效的估值算法对于这些应用至关重要。因此，腾讯 AI Lab 与瑞士苏黎世联邦理工合作发表论文《Energy-Based...

2022-05-09 来源：机器之心收藏取消收藏
绿色反溶剂抑制非辐射复合实现高效钙钛矿太阳能电池

一步溶液加工法沉积的钙钛矿薄膜有许多缺陷，通过使用溶解在乙醇的MABr（MABr-Eth）作为反溶剂处理的钙钛矿薄膜，一方面可以增加晶粒尺寸以及钙钛矿的结晶度，另一方面可以钝化表面缺陷；再者，MABr可与由Eth洗涤分解Cs0.15FA0.85PbI3生成的PbI2反应，避免钙钛矿的损失，增强光的吸收。此情况下，制备的反式平面异质结器件ITO/PTAA/Cs0.15FA0.85PbI3/PC61BM/Phen-NADPO/Ag的最佳能量转换效率（PCE）为21.53%。此外，相应的PSCs具有更好的存储和光稳定性。图文解析未变化的吸收和光致发光(PL)谱曲线轮廓表明MABr-Eth处理不会影响钙钛矿晶体结构，微弱的蓝移现象可能...

2020-08-12 来源：知社学术圈收藏取消收藏
“稳定币”为何不稳定？

看出UST崩盘导致了几大主流稳定币交易量大幅上升，在5月12日实现了中心化交易所稳定币交易量的历史新高$210亿。随着抛售压力蔓延到UST以外的其他稳定币，USDT和USDC的交易量在5月12日都达到了历史新高，分别是$90亿和$68亿。由于USDT的价格受UST崩盘的影响出现了短暂下跌，在5月12日跌到$0.98以下，大量投资者将USDT换成USDC，或者交易USDT以从Tether提供的1:1赎回机制获利，因此导致了USDC和USDT交易量的大幅上升。图4 几大主流稳定币交易量资料来源：Kaiko 另一方面，UST崩盘导致了BTC的市场深度大幅下降，买卖价差大幅上升。图5展示了UST崩...

2022-06-17 来源：中国金融四十人论坛收藏取消收藏
苏黎世联邦理工大学博后招聘

Prof. Ciaudo Constance 是ETH生物系Molecular Health Science的助理教授，专注于哺乳动物胚胎干细胞中RNAi 干扰通路和转座子的调控机制研究。课题组自成立以来发表过包括Science在内的多篇论文。现招聘一名计算生物学方向的博士研究生（需要具有或即将具有硕士学历）。具体要求见英文附件。 ETH，又称苏黎世联邦理工大学，是瑞士联邦政府直属的两所理工大学之一。ETH享有“欧陆第一名校”的美誉，诞生了包括爱因斯坦在内的21位诺贝尔奖得主，在2016/2017QS世界大学排名中，名列综合排名全球第8，其中工程和技术领域第5，自然科学第6。得益于瑞士高度...

2018-01-27 来源：BioArt 收藏取消收藏
一张照片就能生成3D模型，GAN和自动编码器碰撞出奇迹，苏黎世联邦理工学院出品

集才能训练出比较好的2D生成3D模型效果。而多视图数据集往往有限，训练时间也比较长。因此，作者们想出了一个新方法，也就是用自动编码器来提取物体姿态和形状特征，再用GAN直接生成全新的视角图片。 Pix2NeRF包含三种类型的网络架构，即生成网络G，判别网络D和编码器E。其中，生成网络G和判别网络D组成生成对抗网络GAN，而编码器E和生成网络G用于构成自动编码器：首先，自动编码器可以通过无监督学习，来获取输入图像的隐藏特征，包括物体姿态和物体形状，并利用学习到的特征重建出原始的数据；然后，再利用GAN来通过姿态和形状数据，重构出与原来的物体形状不同的新视图。这里研究人员采用了一种叫做...

2022-03-02 来源：量子位收藏取消收藏
乙烯调控葡萄叶片低温应答研究获进展

环境因素。因此，研究葡萄在低温条件下的响应机制具有重要意义。乙烯（ETH）在植物的各种发育过程和胁迫响应中发挥重要作用。在葡萄中，ETH在低温胁迫下显著增加，并正调节耐寒性。然而，ETH在葡萄叶片冷胁迫下的转录调控作用尚不清楚。中国科学院武汉植物园联合澳大利亚国立大学生物研究院、中科院植物研究所、湖北省农科院、新疆农业科学院吐鲁番农业科学研究所等，选取冬季极耐寒的野生葡萄品种山葡萄（V.amurensis）的叶片作为实验材料，探讨了低温胁迫下葡萄叶片转录组和植物激素的变化，鉴定了在低温胁迫下ETH调控的基因，并讨论了ETH与其他低温诱导的植物激素之间可能的相互作用。结果表明，AP2/ER...

2023-03-29 来源：中科院之声收藏取消收藏
可以但没必要：开发者用M1挖矿，每天挣1块钱（代码已开源）

19:51:36 Configured pool eth-us-east1.nanopool.org:9999 i 19:51:36 Selected pool eth-us-east1.nanopool.org:9999 i 19:51:36 Connection remotely closed by eth-us-east1.nanopool.org i 19:51:36 Stratum mode : EthereumStratum/1.0.0 (NiceHash) i 19:51:36 Established connection to eth-us-east1.nanopool.org [144...

2021-03-02 来源：机器之心收藏取消收藏
Trends in Plant Science | 综述-活性氧、乙烯和糖在应对蛋白毒性胁迫中的复杂机制

质网应激的一种进化保守机制。在植物中，这种反应的基本机制最近已被阐明，但参与UPR的分子，起源于其他细胞器，值得仔细研究。活性氧（ROS）、乙烯（ETH）和糖在应激反应中起着至关重要的作用。在蛋白毒性应激下，它们同时作用于UPR的上游和下游。在胁迫下，植物生长和防御反应之间的权衡决定了植物的生存能力。应激可导致错误折叠的蛋白质在内质网和其他细胞器中积累。为了应对这些蛋白毒性效应，植物依赖于未折叠蛋白反应（UPR）。活性氧（ROS）、乙烯（ETH）和糖在一般应激反应中的作用及其相互作用已被证实，但它们在UPR中的作用值得进一步研究。2021年1月8日，Trends in Plant Scie...

2021-01-10 来源：植物生物技术Pbj 收藏取消收藏
信号在哪里？比特币日内算法交易模型（附代码）

green = '#1f77b4', '#ff7f0e', '#d62728', '#2ca02c' grey8 = (.8,.8,.8) 通过使用Python的字典类型，我们可以有效地存储许多时间序列，甚至可以作为Pandas的DataFrame对象，下面的代码很好用： coins = ['BTC', 'ETH', 'XRP', 'BCH', 'LTC', 'EOS', 'XTZ', 'LINK', 'XLM', 'DASH', 'ETC', 'ATOM'] database = {} for coin in coins: print(coin + '...', end=" ")...

2020-05-02 来源：量化投资与机器学习收藏取消收藏
千兆以太网 TCP， UDP协议， FPGA实现

output mdio_oe, output phy_rst_n, input [7:0] rx_data, output logic [7:0] tx_data, input eth_mode, input rx_clk, input tx_clk, input clk125out, output tx_en, input rx_data_valid, ...

2016-06-03 来源：EETOP 收藏取消收藏
1st International Conference on Micro/Nanomachines

Oliver G. Schmidt, Professor, Director of Leibniz Institute for Solid State and Materials Research Dresden, Germany. Ayusman Sen, Distinguished Professor of Chemistry, The Pennsylvania State University, USA. Bradly Nelson, Professor, The Department Head of Mechanical and Process Engineering at ETH, Chairman...

2017-02-11 来源：知社学术圈收藏取消收藏
Plant Cell | 植物激素信号网络调控ETI过程中的转录重编程

red immunity, PTI）；同时，有毒病原微生物通过毒性物质干扰或克服PTI；而植物则进一步识别毒性效应物或它们的行为，以触发有效的免疫（effector-triggered immunity, ETI）。研究表明，植物免疫过程中会激活多种信号引起的免疫反应，包括茉莉酸（JA）、乙烯（ETH）和水杨酸（SA）在内的植物激素等，从而激活基因组的大规模转录再编程。这些信号通路相互作用形成可以由PTI和ETI共享的免疫信号网络。之前的项研究表明，在PTI过程中，超过5000个基因的转录反应依赖于信号网络的复杂交互作用，具有明显的协同关系；但是在ETI过程中，补偿关系则占主导地位，表明信号网...

2018-05-27 来源：BioArt植物收藏取消收藏

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