9月17日，由清华大学五道口金融学院主办的“第二届中国金融科技大会”在北京召开，百度高级副总裁朱光在现场做了“智能金融践行普惠梦想”的主题演讲。随着Google旗下DeepMind公司AlphaGo击败人类顶尖围棋选手等经典案例的传播，各行业都在引入人工智能应用，尤其是金融领域，被称为最适合人工智能应用的领域之一。

那么，人工智能已经带给专业机构和普通投资者的便利有哪些呢？正如朱光所言，在智能金融时代，金融行业正在从四大方向发生改变，包括获客、服务、风控方式和IT基础设施，未来，百度也将用科技撬动更多金融机构，让金融机...

粉丝们可能得等到2019年才能看到乔治·R·R·马丁（George R.R. Martin）的长篇小说《冰与火之歌》的结局。

图片来源：路透社/ Robert Galbraith

《权力的游戏》第七季结束之后，相信不少粉丝都开是焦虑不安了，毕竟后面的情节可能更加令人激动，但是我们却不知道什么时候才能看到。

这部剧的进度现在超过了原著，粉丝们可能得等到2019年才能看到乔治·R·R·马丁（George R.R. Martin）的长篇小说《冰与火之歌》的结局。

同时，为了给我们一些急需的新材料进行分析，一个算法已经开始写《冰与火之歌》的第六部，这个算法...

本篇文章是翻译的Sebastian Ruder最近发布的一篇介绍，主要讲了他和Barbara Planck一起合作的发现，提出了一种在迁移学习中的数据选择指标。

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介绍

在机器学习中，通常假设我们模型使用的数据是相同的，即和训练数据是同分布的。但是一旦用于真实世界中，这种假设就会失效：我们应用的很多数据资源和原始的训练数据是截然不同的。所以在实践中，这会导致我们模型的性能非常糟糕。

域适应（domain adaptation）是一种典型的迁移学习，可以帮助降低训练数据和测试数据之间的差异。关于迁移学习的介绍可以看这篇博客 （见参考文...

本文是集智小仙女为大家整理的代码资源库—图像处理篇，收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别，图像生成，看图说话等等方向的代码,所有代码均按照所属技术领域附有链接。大家同时可戳知乎中的链接索引，直接进入相应链接。知乎：

1.1 绘画风格到图片的转换：Neural Style

1.2 图像类比转换：image-analogies

1.3 根据涂鸦生成图片：Neural Doodle

1.4 匹根据涂鸦类比图片：Sketchy

1.5 根据图片生成铅笔画：Pencil

1.6 手写文字模拟：rnnlib

1.7 转换风景图片：Transient Attr...

开放的流网络（Open Flow Network），或流动网络，也简称流网络(Flow Network)是指一类特殊的加权有向的复杂网络。其中，有向连边表示能量、物质、货币、信息、注意力等流动的方向，连边的权重则表示流量。开放性体现为网络中存在着源和汇两类特殊的节点代表环境。目前，开放流网络这种模型已经被应用到了生态能量流分析、国际贸易流分析、投入产出关系、大规模的人类行为、集体注意力流等多个学科背景中去了。

南京大学的王成军老师和芝加哥大学的吴令飞博士开发了一个开源工具包Flownetwork，将常用的计算都集成到了一起。初学者可...

文 | 张江

去年上映的影片《降临》讲述了一个有关语言的故事。为了帮助地球人，外星人尝试教会地球人类他们自己的语言。然而，要命的是，由于人类固有的语言是一种一维的线性化结构，这就导致了我们根深蒂固的线性流逝的时间观念，于是绝大多数人都无法理解外星人那稀奇古怪的非线性语言，如下图：

然而，故事的主人公，语言学家路易斯却由于长期的沉浸，学会了外星人的语言，更令她惊奇的是，她居然具备了“看见未来”的能力。原来，掌握了外星人的非线性语言就可以打破人类固化的线性时间观点，从而看到遥远的未来。

当然，...

真正厉害的东西往往是那些隐藏在幕后的无形存在，AI也是如此。那些有形有像的机器人不算什么，而真正的高手是那些无处不在的智能算法，我们将这些没有实相的程序总体称为泛在的AI。它们虽没有硬件，甚至没有用户界面，但却真真切切地影响、改变了我们的生活。从手机上的智能导航，到滴滴打车中的动态匹配算法，从推荐搜索到个性化，这些像空气一样存在的AI程序早已经渗透到了我们的周边。随着人类社会的数字化程度越来越高，这一类泛在的AI会发挥越来越大的作用，甚至会给我们整个宏观经济系统贡献80%以上的GDP。也许到某一天，这些...

本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！

PyTorch即 Torch 的 Python 版本。Torch 是由 Facebook 发布的深度学习框架，因支持动态定义计算图，相比于 Tensorflow 使用起来更为灵活方便，特别适合中小型机器学习...

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近年来，人工智能兴起，AI技术逐渐渗透到金融领域，国内外金融机构纷纷抢占风口：摩根大通和高盛公司均表示要在人工智能领域进行大规模投资;国内四大行分别牵手互联网公司，开启智能金融的合作。智能投顾逐渐崛起，市场进一步开放，实用化是时间问题，而关键驱动，还是技术的突破。

金融领域机器学习时代已经到来，我们能用机器学习预测股价吗？借由智能投顾的推进，能否让自然语言理解（NLU）走得更快些？自然语言理解（NLU）如何实现预测股价涨跌？

集智AI学园联合2017中国大数据人工智能创新创业大赛组委会邀请...

作者：杨望（瀚德金融科技研究院副院长） 董羽翀（杭州天堂硅谷互联网金融服务有限公司总经理），欢迎转载，请注明作者与来源。

杨望点评：15年开始，“互联网+财富管理”进入智能投顾的升级快车道，由此诞生了弥财、蓝海智投、京东“智投”这类新兴服务平台。如果到今天，还延续听从营业厅投资顾问买卖股票、债券，量化投资和智能投顾的高速化、准确化和智能化的投资方式甩你几条街，我不敢妄加猜测，但未来3-5年，资本市场会给出答案。

以数据和技术为核心驱动力的金融科技，凭借其智能性、便捷性、低成本的特性迅速变革着传统金...

转载声明：本文转载自「中国物理学会期刊网」，搜索「cpsjournals」即可关注。

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引言

经典物理学的主角是物质和能量。20 世纪初，爱因斯坦写下E =mc2 ，将质量和能量统一在了一起。而从那之后，一个新角色——信息(Information)——逐渐走向了物理学舞台的中央。信息是关于不确定程度的度量。Shannon 创立信息论的初衷是为了定量化地描述信息的存储和传输。Jaynes 从信息论的角度研究多粒子体系，重新阐释了统计力学。原来，物理学家所熟知的热力学熵与Shannon 用来衡量信息量的信息熵(Information Entropy)系出同源。Lan...

原文刊载于世界经济论坛，转载请标明来源并附上原文链接

全世界的“整蛊爱好者”们注意了，现在电脑程序能够创建出任何人的“视频副本”，在视频中模仿本人说话。

华盛顿大学的研究者们证实了这一点，他们将前总统奥巴马留下的影像资料进行“声”、“画”融合，创造出了一个“唇语同步”的可编程影像副本。

该程序使用人工智能，以现有的视频资料为基础，来匹配人类说话的语音和嘴形。在分析了几百万帧视频影像后，人工智能成功揭示了嘴形和声音之间的关系，而这一程序也就能够创造出可以乱真的“视频副本”了。

自从2012年以来，深度学习（Deep Learning）就以一种势如破竹之势突破了一个个经典的人工智能问题。面对人工智能的快速发展，你不想了解它的基本工作原理吗？你不想亲手搭建一个会识别、能认字、懂作曲的AI程序吗？你不想学会一个快速上手的深度学习框架吗？

为了满足广大学员的需要，集智AI学园推出了“火炬上的深度学习”（Deep Learning in Pytorch）这个重磅系列课程。相比较市面上良莠不齐的深度学习课程，它具备如下特点：

全部系列课程都是由具备十多年人工智能领域教学经验的北京师范大学教授、集智俱乐部...

作者：集智小仙女

序列模型作为自然语言处理领域的一类重要模型，已经是老生常谈了，然而从2017年5月开始的Facebook与Google的论文大战，将序列模型的讨论重新引上了一个高峰！

2017年5月，Facebook AI Research发布了一篇论文《Convolutional Sequence to Sequence Learning》，文中指出其“ConvS2S”模型在机器翻译任务中取得了极其出众的效果，并且仅需要很短的训练时间。

看到别人家的模型已经如此优秀，AI科技大佬Google当然不干了！

仅仅一个月后，Google团队就发布了另一篇论文《Attention is All You Need》，...

原文刊载于世界经济论坛，转载请标明来源并附上原文链接

日前，扎克伯格和埃隆·马斯克这两位百万富翁公开争论，焦点在于AI的未来究竟如何。

周日下午，在自家后花园里熏肉时，Facebook总裁扎克伯格对埃隆·马斯克——后者曾一手缔造了特斯拉、SpaceX、OpenAI等产品——提出了质疑：为何后者对待AI的态度如此消极？

周二，埃隆·马斯克在推特上回复称：扎克伯格对于这个问题的理解“十分有限”。

埃隆·马斯克担心的是，超级智械会对人类社会带来威胁。早在2014年，他就发出警告称AI可能比核武器还要危险。

在Facebook的直播...

谢泽柯 东京大学工学系研究科硕士二年级

研究方向：机器学习的物理方法。用物理的模型和方法来探究机器学习的理论机制。

2017年之夏，古北水镇，天朗气清，惠风和畅。集智俱乐部和凯风基金会顺利举办了第二届集智凯风研读营。继去年“几何与学习”的主题后，本次研读营又让机器学习、理论物理、计算社会学三者擦出了火花。集智凯风研读营绝不同于一般的读书会——这里碰撞的是前沿的科学进展，是跨学科的科技创想。当然，这一切的基础是那群齐聚一堂、求知论道的青年...

原文刊载于世界经济论坛，转载请标明来源并附上原文链接

研究人员正在努力创造一个“翻译官”。“翻译官”能够解释人工智能如何通过算法找到答案，并以此建立起人类与人工智能之间的信任关系。

在自动驾驶汽车和无人机的时代，人工智能对我们生活中来说越来越重要，它也正通过学习变得越来越聪明。今天，人工智能可以识别文字，区分人脸，甚至在一定程度上识别物体。但是，即便是最好的人工智能系统，很大机会仍会出错。

波士顿大学计算机科学助理教授Saenko表示，人工智能的错误率确实是一个大问题。

她是这么说的：“如果人...

文章来源：Xtecher

特邀作者：郭宝婷

由凯风基金会、集智俱乐部、美国芝加哥大学社会学系Knowledge Lab、清华大学科技政策研究中心、腾讯研究院联合举办的“人工智能与公共政策研讨会”（AI and Public Policy: Frontiers in AI and Applications）于7月22日-23日举行。研讨会请到国际知名学者和业内人士，讨论人工智能与公共政策的发展趋势，特别关注科技政策议题。

7月23日，会议开展了4场主题演讲，随后为分主题学者讨论。本文为Xtecher记者从现场发回的主题演讲内容摘要。

彩云天气袁行远：神经网络中序列学习的应用...