据中华人民共和国人力资源和社会保障部 2021 年 11 月 25 日消息，根据《中华人民共和国劳动法》有关规定，人力资源社会保障部、工业和信息化部共同制定了人工智能训练师等六个国家职业技能标准，现予颁布施行。原相应国家职业技能标准同时废止。
本次发布的《人工智能训练师》国家职业技能标准（点击下载原报告 PDF），从：数据采集和处理、数据标注、智能系统运维、业务分析、智能训练、智能系统设计 … 等维度，划分了 L5 – L1 的五个等级，并对各个等级的职业能力给出了具体的描述和要求，为人工智能训练师这一新职业提供了职业发展指引，将有效促进人工智能训练师职业规范化和规模化发展。[……]
自动化机器学习 (AutoML) 可以帮助机器学习管道中的某些关键组件实现自动化。其中机器学习管道包括数据理解、数据工程、特征工程、模型训练、超参数调整、模型监控等。
在这篇文章中，分享 8 个开源的 autoML 框架：
Auto-sklearn 是基于 scikit-learn 软件包构建的开源 AutoML 库。它为给定的数据集找[……]
给大家介绍图像标注的种类，应用场景，以及各种标注的优缺点。
如果没有数据分析，公司就会变得既盲又聋，就像高速公路上的鹿一样在网络上游荡。— Geoffrey Moore
每个数据科学任务都需要数据。具体地说，是输入系统的干净易懂的数据。说到图像，计算机需要看到人类眼睛看到的东西。
例如，人类有识别和分类物体的能力。同样，我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据。这就是图像标注的作用。
图像标注在计算机视觉中起着至关重要的作用。图像标注的目标是为和任务相关的、特定于任务的标签。这可能包括基于文本的标签(类)，绘制在图像上的标签(即边框)，甚至是像素级的标签。我们将在下面探讨这[……]
本文将以 Linux 系统下安装 tensorflow 为例来讲解计算机视觉开发环境的搭建过程。
首先去 Nvidia 官网上查看适合你的 GPU 的驱动（http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us）。选择 GPU 产品类型（以下用的是 NVIDIA TITAN Xp），查找适合的驱动如下图：
下载 NVIDIA 驱动安装包（.run格式）。下载后的文件为：
今天分享一份谷歌数据可视化团队形成的一套全面的数据可视化指南， 涵盖了设计原则、图表分类、图表的选用、样式设计、交互设计、仪表板设计等方面。
数据可视化就是用图形描绘信息。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。
数据可视化可以以不同的形式表达。图表是表达数据的常用方式，因为它们能够展示和对比多种不同的数据。图表类型的选择主要取决于两点：要表现的数据和表现该数据的用意。该指南描[……]
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至 定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。目前，医学图像处理主要集中表现[……]
深入掌握机器学习的两大核心包括：数学推导与编码实现。机器学习原理大多都是由数学支撑，基本的机器学习数学公式推导对于深入掌握机器学习十分重要；另一方面，通过在不调用算法库的前提下，通过基础编码实现机器学习算法，深入理解算法细节，进一步提高算法实现的代码能力。其中，《机器学习》教材中，推导细节没有详述，比较难理解的公式需要加以解析，以及对部分公式补充跳过的解题步骤。包括 ——
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人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力，是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。习近平总书记在座谈会上指出 『得人者兴，失人者崩』，现在国家、城市乃至公司的竞争，归根结底是人才的竞争，人才越来越成为推动经济社会发展的战略性资源。近日，清华大学 — 中国工程院知识智能联合研究中心隆重发布《智慧人才发展报告》。
该报告经过大数据挖掘找出我国人才发展的痛点，运用知识图谱技术，通过案例研究法，说明智慧人才生态平台对人才队伍建设的积极促进作用，成为该报告的一大看点。将大数据、云计算、人工智能等智能化技术融入到人才大数据挖掘和管理任务中，该报告打造一套智慧人才管理体系和人才生态平台，为提升人[……]
来自 Combient Mix 的数据科学家 Max Fischer 开始了一个从头开始构建全尺寸街机的项目，这台街机的核心计算设备就是树莓派。近日，Max 将街机创建的全过程写成文档，并发布在 GitHub 上。该项目详细介绍了搭建全尺寸街机的所有步骤，包括预先设计好的 CAD 文件（可免费下载）、组装机身的方法、运行街机程序的树莓派设置方法等。每一步教程都有具体的照片可以参考，当然，除了树莓派，你还需要一个设备齐全的工具间。项目包括两个主要部分：街机机身搭建、内部电子器件设置与连接。
项目 GitHub 地址[……]
《CenterNet 源码解析_GiantPandaCV》是首发于 GiantPandaCV 公众号的电子书教程，由 pprp 总结并整理 CenterNet 相关解析，这本电子书是基于非官方的 CenterNet 实现，这个版本的实现入门难度小一些。基于官方版本进行修改，要比官方代码更适合阅读和理解，Data Loader、hourglass、训练流程等原版中比较复杂的部分都进行了重写，最终要比官方的速度更快。
项目 GitHub 地址[……]
找到的驱动版本如下所示：