AAAI 2020: 时序转化为图用于可解释可推理的异常检测
Time2Graph: Revisting Time Series Modeling with Dynamic Shapelets
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整体导读
文章提出了带有时间意识的Shapelet，除了可以挖掘时序中的异常状态之外，可以自动感知异常状态所在时间位置上的敏感度；
文章尝试捕捉不同Shapelet之间的关系，提出了通过图结构(Graph)对这种关系进行表达的方法，在挖掘异常变化轨迹的同时也具备良好的可解释性。
python的webrtc库实现语音端点检测
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文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad
引言
语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.
演讲实录丨华刚 计算机视觉的黄金时代：机遇与挑战
计算机视觉的黄金时代：机遇与挑战
华刚
微软亚洲研究院视觉计算组组长、资深计算机视觉专家
华刚：大家下午好！今天报告题目是计算视觉的黄金时代，机遇与挑战。如果我们看到这个题目，关键字有几个，第一个是计算机视觉，第二个黄金时代，第三个第四个机遇挑战。
