孩子们很容易被各类电子产品分心，但打扮成蝙蝠侠有助于帮助他们集中注意力。

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很多中国海归留学生发现，在国内求职时并无优势。

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当Ethan Liu从英国大学获得硕士学位时，他满怀自信，觉得自己将会踏上一条能够在中国获得成功的凯旋之路。 他没有参加中国国内仅需花费三千美元的两年制硕士课程，而是选择了国外需要花费六万美元的一年制课程。

回国后，这位28岁的工商管理专业毕业生在北京、上海、广州等大城市每天花费数小时寻找工作。 经历过十几个月的求职、几十次面试，刘同学终于在首都一家最大的国有企业找到了工作。 这个职位的月薪是4000元（600美元），大约是北京平均收入...

硅谷父母似乎比普通大众更清楚智能手机和平板电脑的成瘾的可能性。

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心理学家很快发现，对青少年的大脑来说，智能手机有多么危险。

研究表明，当一个初二的学生频繁使用社交媒体时，他/她患上抑郁症的几率上升27%。每天至少使用3个小时手机的孩子有更大的自杀倾向。而最近的研究发现，随着智能手机的浪潮，美国青少年自杀率已经超过了凶杀率。

教育界人士乔·克莱门特和马特·迈尔斯最近共同编写的一本名为《Screen Schooled: Two Veteran Teachers Expose How Technology Overuse is Making Our...

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为了应对工作领域的自动化，我们应当更多地为人类投资。

世界银行行长金墉对将有可能取代人类的工作岗位做出了警告。为了在未来应对这些做好准备，他建议政府在应该在教育和健康两个领域进行重点投资。

为应对智能化而教育

越来越多的专家认为，世界就业市场遭受着前所未有的，至少自工业革命以来最严重的破坏。在十年左右的时间里，人工智能发展所孕育的智能化设备将可能取代许多岗位——从运输到生产、金融、甚至是信息科技都将受到冲击。为了预防人们流离失所，尤其是那些被认为是低收入...

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现代技术让人们之间的联系和沟通变得不可思议地简单。你不仅能在电子辞典上查阅词汇的含义，还有无数的应用软件能够翻译你手机图片的单词、实时翻译演示文稿幻灯片，甚至是直接将语音翻译成另一种语言。这些进步使我们越发接近《星际迷航》电影中那个能够理解另一个人（或外星人）说的任何内容任何语言的宇宙翻译器。

科技的发展可能成为你觉得我们所熟知的语言学习也许已经过时的部分原因。比如在英...

Torch，中文意为“火炬”，是一个深度学习的开源框架。PyTorch，是开源框架 Torch 基于 Python 的版本，操作简洁，功能强大。集智AI学园推出《火炬上的深度学习》（Deeplearning in PyTorch）上下两期课程，为你系统解析深度学习技术，助力你的AI技能拓展和职业生涯进阶。在成功地举办《火炬上的深度学习（上）》的课程之后，我们即将开启下半程的深度学习与 PyTorch 之旅。在《火炬（下）》中，我们将着重介绍 PyTorch 在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的强大功能。

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最新研究发现，在一定范围内，青少年的幸福感会随着玩手机的时间增加而增长。

平板电脑和智能手机的兴起彻底改变了我们的生活方式，在许多方面给了我们便利。 然而，儿童每天对着屏幕的时间太长，造成的不利影响也成为了一个辩论激烈的话题，许多人认为这会伤害孩子的心理和身体健康。

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完全使用数码产品并不能帮助学生进行有效学习。

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一路向前：沙特妇女不久将拥有开车的权利。

沙特决定取消对妇女驾车的禁令，此举反映了世界上处境最艰难的一大国家正发生着利于女性的改变。

沙特外长在推特上发布了一条消息，宣布该国一半人口将首次获得开车的权利。

该决定出台的背后浸透着沙特妇女数十年的抗争史。1990年，一些沙特妇女组成车队在首都利雅得的街道上开车游行，表达对禁止女性驾车的蔑视。2011年，沙特活动家Manal al-Sharif在YouTube上发了一个自己开车的视频片段，从而成为了“女性驾车运动”的领军人。

新法令推...

在职场上，脱颖而出是比保持头脑冷静和识时务更有益处的方式。

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你希望在工作中变得大胆并且得到关注？尤其是在小组中，这个问题更加重要，因为即使组员们都有很强的意愿做些什么，很少的人敢讲出来。大部分的人因为爱惜羽毛而本本分分。

你保持头脑冷静、识时务，也可能错失了提升事业的机会。有时候鼓起勇气博得关注对你有好处。以下是6种你能够博得关注成为领头人的机会。

1.当队伍失去了方向

经常会有时候，因为你的队伍并不知道该怎么做，你们可能是在白费力气。你的队员踩紧了油门，不住地...

让孩子接受“口语能力”训练，能够提高他们的数学、科学能力

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你听说过口语素养吗？你的口语表达能力强吗？

有研究表明，学习语言表达技巧的孩子在数学、科学、推理测试中的表现更加优异。这样的孩子一般也更容易找到好工作，担任领导职位，甚至会是国家领导人。

那么究竟为什么会有那么多孩子和大人害怕公共演讲呢？

对未知的恐惧

据美国查普曼大学的美国人恐惧心理调查显示，公共演讲是美国人个人第二恐惧的事情，美国人最恐惧的事物当属爬行动物。

对公共演讲的焦虑不仅不利于个...

一位女士在2017年威尼斯国际电影节试戴虚拟现实头盔

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科技界数十年来一直在预测虚拟现实（VR）浪潮的到来，但最近纪念随着这一技术的不断改进，以及头戴式VR设备成本的下跌，让我们真正看到了“临界点”的到来。 投资者，风头资金以及科技狂热者都在对VR技术加大赌注。作为最热门的新兴技术之一，很多人认为VR的“未来已来”。

投资者总在考虑人们什么时候会在客厅里添置一台头戴式VR设备，但真正关键的问题在于人们为什么会想要一台这样的设备，以及这台设备能够为我们解决些什么棘手的难题。...

领英公司追踪了五万种职业技能的供给与需求情况，以下是他们的发现。
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五十年前，发达国家的工作是非常稳定的。除去周期性的经济衰退影响，大部分国家的职位都近乎饱和。

生产率的快速增长支撑着人们生活水平的提高。大学文凭曾是成为专业人员、拥有高薪稳定工作的保证，而对于工人来说，高中学历则是从生产流水线上升到中产阶层的捷径。

但如今我们生活在一个有着更多不确定性的世界。在很多国家，从上一次的经济萧条恢复过来是一个漫长的过程，失业率和就业不足率居高不下，全球生产率增长快速下滑。私营企...

15位常春藤联盟高校的教授联名写了一封信送给新入学的大学生们，要他们挑战自我，避免对主流观点的盲从。

他们写道：“我们是普林斯顿大学，哈佛大学和耶鲁大学的学者和老师，我们有一些想法，希望能与你们这些来自全国各地的大学生分享，为你们提供点建议。我们的建议可以提炼成一句话，那就是——独立思考。”

“独立思考就是质疑权威，即便你身边的所有人都坚持权威观点，觉得它们不容置疑，你也要敢于提出自己的不同见解。这意味着你在决定自己的立场和观点时，不能随大流，不能盲从所谓的“时髦”，而是要不怕麻烦的学习...

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：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28601032?utm_source=wechat_session&utm_medium=social

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...

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...

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...