Yuwen Xiong，Uber工程博客作者ti8 竞猜雷竞技app雷竞技到底好不好用

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Yuwen Xiong是多伦多大学机器学习小组的研究生，也是Uber ATG多伦多的研究科学家，均由Raquel Urtasun教授监督。雷竞技是骗人的在此之前，他于2018年6月获得了郑明大学的计算机科学学士学位。他的研究兴趣包括计算机视觉和机器学习，尤其是深度学习。雷竞技是骗人的

雷竞技是骗人的调查报告

概率行人行为预测的离散残差流

A. Jain，S. Casas，，，，R. Liao，，，，Y. Xiong，，，，S.冯，，，，S. Segal，，，，R. Urtasun
我们的研雷竞技是骗人的究表明，非参数分布可以很好地捕获（不稳定的）行人行为。我们提出了离散的残留流，这是一种用于人类运动预测的卷积神经网络，可准确模拟时间依赖性并捕获远程运动预测中固有的不确定性。特别是，我们的方法非常现实地捕获了未来人类运动的多模式后代。[PDF]
神经信息处理系统会议（神经），2019年

深度刚性实例场景流

厕所。嘛，，，，S. Wang，，，，R. Hu，，，，Y. Xiong，，，，R. Urtasun
在本文中，我们解决了自动驾驶背景下场景流估计的问题。我们利用深度学习技术以及强大的先验，就像在我们的应用领域一样，场景的运动可以通过机器人的运动和现场演员的3D运动来组成。[...][PDF]
计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2019年

UPSNET：统一的全景分割网络

Y. Xiong，，，，R. Liao，H。Zhao，R. Hu，，，，M. bai，，，，E. Yumer，，，，R. Urtasun
在本文中，我们解决了自动驾驶背景下场景流估计的问题。我们利用深度学习技术以及强大的先验，就像在我们的应用领域一样，场景的运动可以通过机器人的运动和现场演员的3D运动来组成。[...][PDF]
计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2019年

恢复和改善反复反复传播

R. Liao，，，，Y. Xiong，E。Fetaya，L。Zhang，K。Yoon，X。Pitkow，R. Urtasun，R。Zemel
在本文中，我们重新访问了复发性背传感（RBP）算法，讨论其应用的条件以及如何在深层神经网络中满足它们。我们表明，RBP可能是不稳定的，并提出了基于正常方程（CG-RBP）和Neumann Series（Neumann-RBP）的共轭梯度的两个变体。[...][PDF]
计算机视觉和模式识别会议（ICML），2018年

图形神经网络中的概率图形模型的推断

K. Yoon，R. Liao，，，，Y. Xiong，L。Zhang，E。Fetaya，R. Urtasun，R。Zemel，X。Pitkow
统计推断和准确决策的基本计算是计算与任务相关变量的边际概率或最可能的状态。概率图形模型可以有效地表示这种复杂数据的结构，但是执行这些推论通常很困难。[...][PDF]
研讨会 @国际学习表现会议（ICLR），2018年