AI领域工具&框架、项目&代码、博文&分享、数据&资源、研究&论文5日一览

前言

大家好，我是ShowMeAI技术团队的技术日报编辑，今天是2022年6月4日，星期六。欢迎收看本期的AI领域要闻速递，本期主要内容包括：

Kaggle 竞赛方案开源*

*基于深度学习框架的增量学习项目

*机器学习领域的博文&分享

*AI领域的数据&资源

*AI领域的最新研究&论文

正文

一、Kaggle竞赛方案开源

1. Microsoft Malware Prediction - 方案第一名

• 项目地址：https://www.kaggle.com/code/datasets5/malware-prediction-solution
• 方案简介：该方案使用了一个多模态模型，该模型结合了图像、文本和元数据特征来预测恶意软件的类型。

2. State Farm Distracted Driver Detection - 方案第二名

• 项目地址：https://www.kaggle.com/code/datasets5/state-farm-distracted-driver-detection
• 方案简介：该方案使用了一个基于卷积神经网络（CNN）的模型来检测驾驶员的注意力分散程度。

二、增量学习项目

1. Incremental Learning with PyTorch Lightning - 项目地址：https://github.com/marcus99x/incremental-learning-pytorch-lightning

该项目提供了一个使用PyTorch Lightning框架进行增量学习的模板。它包括了几个增量学习算法的实现，例如iCaRL和LwF。

三、博文&分享

1. [AI研报]机器学习模型解释性研究综述 - 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/498769256

这篇文章概述了机器学习模型解释性的最新研究进展，重点关注解释方法的类型、评估方法和应用。

2. [深度学习笔记]图像分类中卷积核的可视化 - 链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-06-01-7

这篇文章介绍了如何使用梯度反向传播（GBP）技术可视化卷积核在图像分类中的作用。

四、数据&资源

1. Kaggle竞赛数据集

• [Google AI Open Images V6 - 链接：https://www.kaggle.com/datasets/google-ai/open-images-v6]**
• [衣冠禽兽识别数据集 - 链接：https://www.kaggle.com/datasets/datasetsworld/creatures-image]**

2. 机器学习库

• [OpenAI Gym - 链接：https://gym.openai.com/]**
• [PyTorch Geometric - 链接：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/]**

五、研究&论文

1. [论文] Few-Shot Image Generation with Conditional Inpainting - 链接：https://arxiv.org/abs/2205.13337]

这篇论文提出了一种使用条件内插进行小样本图像生成的新方法。该方法可以生成高质量、语义上正确的图像。

2. [论文] Hierarchical Explainable AI for Computer Vision Tasks - 链接：https://arxiv.org/abs/2205.13252]

这篇论文提出了一种分层可解释人工智能（XAI）框架，用于计算机视觉任务。该框架可以生成解释性较强的模型，并提高模型的透明度和可信度。

结语

以上就是本期AI领域要闻速递的全部内容，我们下期再见！

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