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因运用率过低，Google Translate 完毕我国大陆区域的翻译服务
日前不少用户在 Reddit 网站上反应国内无法正常运用谷歌翻译。随后谷歌发言人经过电子邮件回复 TechCrunch 媒体，承认谷歌完毕了其在我国大陆的翻译业务，原因是『运用率低』。
依据用户反应与网站档案，9月末的某个时刻点，谷歌将 translate.google.cn 的翻译界面换成了一个一般的查找页面，并将拜访者重定向到其香港的域名 translate.google.com.hk。
此做法与此前谷歌查找、谷歌地图等功用退出我国大陆时共同。早在 2010 年谷歌宣布退出我国之后，仅仅保留了谷歌翻译和谷歌地图两款服务。2020 年 2 月 3 日起，谷歌地图在国内中止服务，现在，最后的谷歌翻译服务也关闭了。
现在谷歌在国内依然供给部分可被拜访的功用，包含谷歌广告、开发者社区、Android 开发者社区等，主要为开发者和客户供给支撑。
东西&结构
『Invest Alchemy』出资炼金术用户出资买卖辅助体系
github.com/bmpi-dev/in…
money.bmpi.dev/
为了满意上班族或业余出资者简略长时刻的出资需求，作者开源了这个出资炼金术这个辅助用户出资买卖的体系。
体系可以从出资组合全体的视点点评买卖策略的风险与收益，而不像大多量化出资软件，处理了买卖策略在模拟回测与出资组合实践中心隔过大的问题。
『Daft』为机器学习与杂乱数据规划的快速可扩展数据库
github.com/Eventual-In…
getdaft.io/
Daft 是一个快速和可扩展的开源数据结构库，为 Python 和杂乱数据/机器学习作业负载而构建。处理杂乱的数据（如图画/音频/点云），通常需求加快几许或机器学习算法的核算，其间大部分是使用Python/C++生态体系的现有东西。但是，许多作业负载，如分析、模型练习数据整理和数据处理，往往也需求加载/过滤/连接/聚合的关系查询操作。Daft可以很好地支撑这些功用。
『VR-Baseline』视频康复东西包
github.com/linjing7/VR…
VR-Baseline 是一个视频康复东西包，包含超分辨率、去模糊、压缩视频质量提等功用完成。
『DataSloth』根据GPT-3的自然语言查询东西
github.com/ibestvina/d…
DataSloth 是一个根据 GPT-3 的自然语言查询东西，它可以调配 pandas dataframe 格式的数据，根据自然语言描述进行数据查询。
『txt2img2img for Stable Diffusion』Stability Diffusion插件
github.com/ThereforeGa…
txt2img2img 是 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion Web UI 的一个实验性插件，它简化了经过 txt2img 运转提示的过程，然后运用预先定义的参数经过 img2img 运转其输出。除了可以定义你自己的关键词和预设之外，txt2img2img 还可以依据 txt2img 的输出成果，智能地主动调整 img2img 阶段的参数。
博文&共享
『Vector Search』矢量查找使用攻略
github.com/esteininger…
矢量查找引擎为开发人员供给了存储环绕某些算法（即KNN）的向量的才能，并供给了核算类似向量（如余弦间隔）的引擎来确认矢量相关的矢量。Repo 供给了包含教程、攻略、最佳实践和扩展学习的矢量查找景观的全面概述。
数据&资源
『Ethics Union Bibliography』品德相关资源列表
github.com/acl-org/eth…
为自然语言处理和核算语言学的研讨人员和从业者供给的品德相关资源列表。这是由现任 ACL 品德委员会掌管的揭露名单。
研讨&论文
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科研发展
- 2022.09.16 『异常检测』 A Deep Moving-camera Background Model
- 2022.09.15 『点云切割』 Can We Solve 3D Vision Tasks Starting from A 2D Vision Transformer?
- 2022.09.16 『常识蒸馏』 Deliberated Domain Bridging for Domain Adaptive Semantic Segmentation
⚡ 论文：A Deep Moving-camera Background Model
论文时刻：16 Sep 2022
范畴使命：Anomaly Detection, Change Detection，异常检测
论文地址：arxiv.org/abs/2209.07…
代码完成：github.com/bgu-cs-vil/…
论文作者：Guy Erez, Ron Shapira Weber, Oren Freifeld
论文简介：Moreover, existing MCBMs usually model the background either on the domain of a typically-large panoramic image or in an online fashion./此外，现有的MCBMs通常是在典型的大型全景图画范畴或以在线办法对布景进行建模。
论文摘要：在视频分析中，布景模型有很多使用，如布景/远景别离、变化检测、异常检测、跟踪等等。但是，虽然在静态摄像机拍照的视频中学习这样的模型是一项适当老练的使命，但在移动摄像机布景模型（MCBM）的情况下，因为摄像机运动所带来的算法和可扩展性的应战，其成功率要低得多。因而，现有的MCBM在其范围和支撑的相机运动类型方面是有限的。这些妨碍也阻止了在这种无监督的使命中选用根据深度学习（DL）的端到端处理方案。此外，现有的MCBMs通常在典型的大型全景图画范畴或以在线办法对布景进行建模。不幸的是，前者发生了几个问题，包含可扩展性差，而后者则妨碍了对摄像机重新拜访场景中以前看到的部分的识别和使用。本文提出了一种新的办法，称为DeepMCBM，它消除了一切上述的问题，并取得了最先进的成果。具体来说，首先咱们确认了与一般视频帧的联合对齐相关的困难，特别是在DL环境下。接下来，咱们提出了一个新的联合对齐策略，让咱们运用一个空间变换器网，既没有正则化，也没有任何方法的专门（和非差异化）的初始化。再加上一个以非歪曲的稳健中心矩为条件的主动编码器（从联合对齐中获得），这就发生了一个端到端的无正则化的MCBM，它支撑广泛的相机运动并能高雅地扩展。咱们在各种视频上证明了DeepMCBM的实用性，包含其他办法无法处理的问题。咱们的代码可在 github.com/BGU-CS-VIL/…
⚡ 论文：Can We Solve 3D Vision Tasks Starting from A 2D Vision Transformer?
论文时刻：15 Sep 2022
范畴使命：Point Cloud Segmentation，点云切割
论文地址：arxiv.org/abs/2209.07…
代码完成：github.com/VITA-Group/… , github.com/reimilia/si…
论文作者：Yi Wang, Zhiwen Fan, Tianlong Chen, Hehe Fan, Zhangyang Wang
论文简介：Vision Transformers (ViTs) have proven to be effective, in solving 2D image understanding tasks by training over large-scale image datasets; and meanwhile as a somehow separate track, in modeling the 3D visual world too such as voxels or point clouds./视觉变换器（ViTs）已被证明是有用的，经过对大规模图画数据集的练习来处理二维图画了解使命；同时，作为一个独立的轨迹，在三维视觉国际的建模方面也是如此，如体素或点云。
论文摘要：事实证明，视觉Transformers（ViTs）经过对大规模图画数据集的练习，在处理二维图画了解使命方面是有用的；同时，作为一个独立的方向，在对三维视觉国际（如体素或点云）建模方面也是如此。但是，跟着人们越来越希望转化器可以成为异质数据的 “通用 “建模东西，用于二维和三维使命的ViTs到现在为止现已选用了截然不同的架构规划，简直无法转移。这就引出了一个（过于）雄心壮志的问题：咱们能否缩小二维和三维ViT架构之间的间隔？作为一项试验性研讨，本文展示了了解3D视觉国际的诱人远景，运用规范的2D ViT架构，只需在输入和输出层面进行最小的定制，而无需重新规划管道。为了从其二维兄弟姐妹中建立一个三维ViT，咱们 “膨胀 “了补丁嵌入和标记序列，同时还规划了新的位置编码机制以匹配三维数据的几许结构。由此发生的 “极简 “3D ViT被命名为Simple3D-Former，与高度定制的3D特定规划相比，它在盛行的3D使命中表现得非常稳健，如物体分类、点云切割和室内场景检测。因而，它可以作为新的三维ViTs的一个强有力的基线。此外，咱们注意到，寻求一个一致的2D-3D ViT规划，除了科学上的好奇心，还有实际意义。具体来说，咱们证明了Simple3D-Former可以自然地使用来自大规模实际二维图画（如ImageNet）的预练习权重，这些权重可以被 “免费”刺进以进步三维使命的性能。
⚡ 论文：Deliberated Domain Bridging for Domain Adaptive Semantic Segmentation
论文时刻：16 Sep 2022
范畴使命：Knowledge Distillation, Semantic Segmentation, 常识蒸馏，语义切割
论文地址：arxiv.org/abs/2209.07…
代码完成：github.com/xiaoachen98…
论文作者：Lin Chen, Zhixiang Wei, Xin Jin, Huaian Chen, Miao Zheng, Kai Chen, Yi Jin
论文简介：In this work, we resort to data mixing to establish a deliberated domain bridging (DDB) for DASS, through which the joint distributions of source and target domains are aligned and interacted with each in the intermediate space./在这项作业中，咱们借助于数据混合，为DASS建立了一个商议的范畴桥接（DDB），经过它，源域和方针域的联合散布被对齐，并在中心空间相互作用。
论文摘要：在无监督范畴习惯（UDA）中，直接从源域习惯到方针域通常会出现明显的差异并导致不充分的对齐。因而，许多UDA作业试图经过各种中心空间逐步柔和地消除范畴间隔，即所谓的范畴桥接（DB）。但是，对于密集的预测使命，如范畴习惯性语义切割（DASS），现有的处理方案大多依赖于粗糙的风格转移，怎么高雅地桥接范畴仍未得到充分的探究。在这项作业中，咱们借助于数据混合，为DASS建立了一个深思熟虑的范畴桥接（DDB），经过它，源域和方针域的联合散布在中心空间被对齐并相互作用。DDB的核心是一个双途径范畴桥接过程，运用大略和精细的数据混合技能生成两个中心域，同时还有一个跨途径常识蒸馏过程，将在生成的中心样本上练习的两个互补模型作为 “教师”，以多教师蒸馏的办法培育一个优秀的 “学生”。这两个优化过程以替换的办法作业并相互加强，从而发生了具有强大习惯才能的DDB。对不同设置的自习惯切割使命进行的广泛实验标明，咱们的DDB明显优于最先进的办法。代码可在 github.com/xiaoachen98… 检查。
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