236 Matching Annotations
  1. May 2018
  2. Apr 2018
    1. maximizing your exposure to them.

      nghiên cứu khoa học, đổi mới công nghệ.

    2. rarity, extreme impact, and retrospective (though not prospective) predictability

      thuyết tương đối của Einstein.

    1. TOÁN học là khởi đầu của khoa học. Đây cũng là lĩnh vực đầu tiên mà mình đi sâu vào tìm hiểu và đọc bài báo. Tuy chưa thực sự là nghiên cứu.

      Đây chỉ là thứ chính, cái quan trọng nhất bây giờ là AI.

    1. người lập nên Git_Hub cũng là nhà sáng lập Linux?: Linus Torvalds.

    1. đừng kết thúc cuộc đời giống như Alan Turing. Sống như Turing, nhưng không chết như Turing.

    1. problem

      phân tích.

    2. flexible

      đánh giá.

    3. Tu Vu, Xuan Bui, Khoat Than, Ryutaro Ichise, “A flexible stochastic method for solving the MAP problem in topic models”, Proceeding of International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, CICLing 2018.

      Phải ứng dụng được topic models trước khi có thể làm phân tích, đánh giá và sáng tạo nó.

    1. regardless of whether you received your degree there.

      Jaist.

    2. Propose, write and defend

      luận văn Thạc Sĩ.

    3. graduate-level courses

      cao học.

    1. think themselves into other people’s places.

      put yourself into others' shoes.

    1. Chuyện Pape và Popo Cầu vồng.

      "Thay vì theo đuổi những thứ có thể thấy được, tôi muốn trở thành một người vẽ nên những điều không thể nhìn thấy. Ngay giữa một ngày âm u, trong lòng tôi, cầu vồng vẫn mọc. Hãy luôn vun trồng niềm hy vọng!"

    1. speak and to understand his native language

      tiếng Việt.

  3. Mar 2018
    1. first principles

      toán.

    2. So either be with, join a group that’s amazing, that you really respect.

      phòng thí nghiệm Khoa học Dữ liệu.

  4. Mar 2017
    1. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again

      k phá cũ, k xây mới, mà chỉ cơi nới thôi

      unlike the guy in Memento

  5. Feb 2017
  6. Jan 2017
  7. Oct 2016
    1. A coach may petition the ICPC Eligibility Committee  to extend the Period of Eligibility for a student whose full-time studies have been interrupted or extended. This includes military or civilian service, illness, work/studies, or personal reasons.

      vẫn có thể thi được ACM nếu muốn và có người giúp lý do của mình là chính đáng

  8. Sep 2016
    1. modeling how the appearance of an object can change over time

      tập trung vào một - và chỉ một mà thôi - hướng cụ thể. sau đó mới đưa nó ứng dụng vào các bài toán khác

  9. Aug 2016
    1. In graph theory, the shortest path problem

      vẫn trích dẫn Wiki bình thường, đây là contest, được coi như workshop

    1. H_minor_free (The University of Tokyo) Overall Winner (1st prize)

      todai

    2. akgroup (University of Engineering and Technology - Vietnam National University)

      trường mình mạnh về thi lập trình

    1. transfer knowledge among families of related learning tasks

      transfer learning

    2. decision making in robotics

      Plan and Control

    1. Critique: Is there anything you would change in the solution? What about in the way the authors presented or evaluated the solution?

      ;)

    1. “MOOC” (massively open online course) on Computational Neuroscience

      lại quay lại với Neuro Science. Hồi mới vào trường cũng code Matlab nó Giờ đã gần ra trường rồi. 3 năm vẫn ngồi quán cà phê, nghiên cứu độc lập Bao giờ cho đến bài báo đây?

    1. You will be able to use machine learning techniques to solve complex real-world problems, by identifying the right method for your task, implementing an algorithm, assessing and improving the algorithm’s performance, and deploying your solution as a service.

      đúng

    1. 2.1

      phân phối chuẩn: \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}\exp(-\frac{(x-\mean)^2}{\sigma^2})

    1. người phụ nữ đẹp nhất đối với mọi người đàn ông, đó là MẸ của anh ta

    1. 15% or so increase in accuracy

      đúng thật

    2. test accuracy should increase by another 10%

      let's see

    3. roughly 10% increase in accuracy by adding mirroring

      really?

      100 epoch

    4. It appears that MatConvNet was updated to beta 17 while this project was released and the example networks reformatted to be incompatible with beta 16. Here is VGG-F (233MB) in a format that will work with beta 16 (needed for part 2)

      đang down VGG-F

    5. MatConvNet isn't precompiled like VLFeat, so we compiled it for you. Here are the mex files for CPU-only usage for 64bit Windows, MacOS, and Linux: MatConvNet64mex.zip (.5 MB). The files go [MatConvNetPath]/matlab/mex/

      lý do hồi cuối tháng 3 (28) không chạy được: thiếu file mex, compile k đúng cách.

    1. hôm nay mất tập trung vì:

      • chạy code về scene recog chưa đúng với mục tiêu đặt ra
      • mạng chậm, vẫn chưa down được file VGG-F
      • bị xao nhãng bởi giải thương chim xanh
      • edtech, kiếm xèng
    2. cần tránh cảm giác hài lòng với bản thân như lúc này

      lúc nào cũng cần vượt qua chính mình

      True grit!!

    1. I did believe in hypes I still have hope in them. remember, sometimes hopeless is better than hopeful

    1. PhD in theoretical physics

      tưởng chừng chả liên quan j tới AI phương pháp tối thiểu hóa năng lượng, và các định lý trong Quang học là nền tảng cho thị giác

    1. CS 7476: Advanced Computer Vision

      big VISION

    1. Object instance recognition.

      img recog

    2. Object category recognition.

      image classification

    1. UFLDL Tutorial

      đủ cả supervised , unsupervised reinforcement thì đã có Abbeel, đệ của Ng

    1. có thể theo deep learning lâu dài cần bài báo để có fund sẽ dành thời gian cho slam vào lúc rảnh, cuối tuần làm deep learning để nuôi slam

    1. Figure 2. Illustrations of tasks implemented in the benchmark. Left: Walker. Middle: AntGather. Right: Humanoid. 

      giống Open AI, cũng có Abbeel

    2. David Held

      Stanford, Thrun, Savarese

    1. Berkeley DeepDrive

      NÊN Tập trung vào. họ sẽ dạy sinh viên của họ, để có người join lab. nên theo dõi thường xuyên

    2. Deep Learning for Tracking                                                    

      LSTM

    3. Benchmarks and Leaderboard for Deep Reinforcement Learning

      KITTI meets Kaggle

    4. FCNs

      mạng liên kết đầy đủ

    5. deep automotive perception

      vẫn nên tập trung vào perception

    6. Scene classification and scene affordance estimation

      scene labeling , matching,

    7. Deep Driving Control policies

      dùng reinforcement learning

    1. Python: Reproducible research, Big Data processing and Parallel ...

      tốt cho n/c

    1. tight integration of perception and control

      trước g mới chỉ quan tâm perception. nhiều người làm control hơn,

    1. GPU and CUDA

      Rất gần deep learning - học sâu từ dữ liệu lớn giống người học giỏi nhờ có nhiều sách, đi học thêm v.v.

  10. Jul 2016
    1. simpler (but still very effective!) sliding window detector of Dalal and Triggs 2005

      đã chạy demo python trên blog py_image_search

    1. Analyzing the Performance of Multilayer Neural Networks for Object Recognition

      Alex Net

    2. Deformable Part Models are Convolutional Neural Networks

      CRF cũng thế

    3. lifetime achievement

      cùng với GS Felzenszwalb

      1. Mapping: from sensors, we get the range and bearing data. The data gives us the translational distances and rotational offsets to features in the environment. To sound more like things on a map, people call those features “landmarks”.
      2. Localization: Now, we have landmarks. Combining those landmarks, we have a map. We need to know where we are in that map. Localization
    1. nghỉ trưa

      tự túc

    2. vẫn thấy trường mình là đại học tốt nhất cả nước về Khoa học Máy tính cần tận dụng triệt để môi trường mình đang có. Vẫn có người, thậm chí cùng phòng mình, đi được Mỹ.

    3. Học phí cho khóa học: 500.000 VNĐ/học viên.

      may quá k phải đóng thế mà k mail BTC ngay cuối cùng chỉ được trả sau lời nói gió bay, thầy nói rồi thầy quên

    4. TS. Bùi Ngọc Thăng

      có thể nhờ anh Thăng về mặt tài chính, lúc vào

    5. TS. Bùi Ngọc Thăng

      có thể nhờ anh Thăng về mặt tài chính, lúc vào

    6. DỮ LIỆU

      học từ nó: science hay learning from data

    7. TS. Lê Hồng Phương
    8. TS. Thân Quang Khoát

      Topic Model

    9. PGS.TS. Nguyễn Lê Minh

      lẽ ra nên để thầy đồng hướng dẫn, ít ra đã tốt nghiệp dù là NLP chưa bao giờ nằm trong sự quan tâm, nhiều khi cần chịu đựng làm việc mình k thích lắm để được làm điều mình thích nhất sau này

    10. - TS. Phan Xuân Hiếu

      được thầy miễn học phí!

    1. Raspberry Pi becomes vehicle ECU

      Pi có vẻ hữu dụng hơn Arduino Làm một con

    1. Academia is good for learning/teaching purpose only Research is of little good to humanity and quality of life

    1. Still, nothing can replace C++ and Java when we talk about embedded systems and mobile phone, just like nothing can replace a traditional university when we talk about . No offense.

    1. Lại quay lại trạng thái của năm ngoái K có ai quản nên mất tập trung, toàn dành thời gian trên MOOC. A Long đi rồi, còn mỗi t Hiếu. Thầy cũng thúc mình viết, nhưng cũng chỉ thứ 2, thứ 5. Chủ yếu vẫn phải tự thúc mình, nhưng cũng thấy khó.

    1. Jesse Levinson.

      Zoox

    2. Thesis (Ph.D.), Stanford University, 2011.

      Trước đó, thesis của Montemerlo được in thành sách về FastSLAM Luận văn TS của David Stavens cũng được trích dẫn nhiều, về Học máy cho xe tự hành. Sau, luận văn của David Held về Học sâu và mô hình xác suất cho nhận biết trong robot từ dữ liệu luồng (streaming)

    1. Ph.D. in Computer Science at Stanford working with Sebastian Thrun

      my dream!

    2. mechanical engineering at MIT

      vậy là chuyển ngành sang CS nên mới bắt đầu từ MS, Stanford

    3. David Held

      chả hiểu sao vào được Stanford, thẳng lab Xe tự Lái

    4. David Held, Yoram Yekutieli, Tamar Flash International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2012 A number of robotic studies have recently turned to biological inspiration in designing control schemes for flexible robots. Examples of such robots include continuous manipulators inspired by the octopus arm. However, the control strategies used by an octopus in moving its arms are still not fully understood. Starting from a dynamic model of an octopus arm and a given set of muscle activations, we develop a simulation technique to characterize the stiffness throughout a motion and at multiple points along the arm. By applying this technique to reaching and bending motions, we gain a number of insights that can help a control engineer design a biologically inspired impedance control scheme for a flexible robot arm. The framework developed is a general one that can be applied to any motion for any dynamic model. We also propose a theoretical analysis to efficiently estimate the stiffness analytically given a set of muscle activations. This analysis can be used to quickly evaluate the stiffness for new static configurations and dynamic movements. @INPROCEEDINGS{6225070, author={Held, D. and Yekutieli, Y. and Flash, T.}, booktitle={Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on}, title={Characterizing the stiffness of a multi-segment flexible arm during motion}, year={2012}, month={may}, volume={}, number={}, pages={3825 -3832}, keywords={Computational modeling;Force;Motion segmentation;Muscles;Shape;Trajectory;control system synthesis;dexterous manipulators;elasticity;flexible manipulators;manipulator dynamics;motion control;muscle;bending motion control;biologically inspired impedance control;control scheme design;dynamic movement;multisegment flexible robot arm;muscle activation;octopus arm;robot dynamic model;stiffness;}, doi={10.1109/ICRA.2012.6225070}, ISSN={1050-4729} }

      đùng một cái lên đầu, lại còn ICRA!

    5. Lynette Jones, David Held

      chả có bài nào tên đầu

    6. Lynette Jones, David Held, Ian Hunter

      toàn tên sau

    7. American Control Conference (ACC), 2004 The Caltech Multi-Vehicle Wireless Testbed is an experimental platform for validating theoretical advances in multiple-vehicle coordination and cooperation, real-time networked control system, and distributed computation. This paper describes the design and development of an additional fleet of 12 second-generation vehicles. These vehicles are hovercrafts and designed to have lower mass and friction as well as smaller size than the first generation vehicles. These hovercrafts combined with the outdoor wireless testbed provide a perfect hardware platform for RoboFlag competition. @INPROCEEDINGS{1384698, author={Jin, Z. and Waydo, S. and Wildanger, E.B. and Lammers, M. and Scholze, H. and Foley, P. and Held, D. and Murray, R.M.}, booktitle={American Control Conference, 2004. Proceedings of the 2004}, title={MVWT-II: the second generation Caltech Multi-Vehicle Wireless Testbed}, year={2004}, month={30 2004-july 2}, volume={6}, number={}, pages={5321 -5326 vol.6}, keywords={design engineering;games of skill;hovercraft;mobile robots;multi-robot systems;real-time systems;Caltech MultiVehicle Wireless Testbed;RoboFlag competition;distributed computation;hardware platform;hovercraft design;multivehicle cooperation;multivehicle coordination;outdoor wireless testbed;real time networked control system;second generation vehicles;}, doi={}, ISSN={0743-1619}}

      trước khi sang Stanford cũng bình thường Đùng một cái, 7 năm sau vào được Stanford! Phải hỏi cho ra nhẽ

    8. robotics, computer vision, and machine learning

      tôi cũng vậy

    9. M.S. Thesis: "Autonomous Driving: Car Detection, Tracking, and Street Sign Detection,"

      Mail Held hỏi xin (k public trên Stanford)

    1. Nhận dự án phân tích dữ liệu xe ôm, taxi, Uber trên địa bàn Hà Nội Nhờ thầy Phan Xuân Hiếu hướng dẫn

    1. Nên đẩy lên Github những file quan trọng, do chính tay mình viết

    1. radars, ultrasonic sensors, lasers etc.

      camera

    2. embedded and real-time operating systems

      take courses on edX, đặt mua mạch của Sotatec

    3. Lane detection

      đã demo MATLAB

    4. Pedestrian detection

      Regional Conv Net

    5. Road signs recognition

      luận văn Thạc Sỹ

    1. Implement an RNN in Python.

      :D hay

    2. Recurrent Convolutional

      cả nhận dạng lẫn tracking

  11. danieltakeshi.github.io danieltakeshi.github.io
    1. Ph.D. student

      ông NCS này viết blog và trả lời rất nhiệt tình

    1. ...one of the most highly regarded and expertly designed C++ library projects in the world.

      code lại C++ cho hệ nhúng, OpenCV

    1. TODO: Lan truyền sai số aka. backprop

      Mình code được Conv layer và Pool layer là nhờ Karpathy dạy hay,

      Vẫn chưa tự code được trên Stanford tutorial.

      Dùng tự phởn, ảo tưởng sức mạnh là chết đấy

      Vẫn chưa hiểu đủ sâu, để có thể code trên bất cứ framework nào, với bất cứ ai,

      Cần code lại từng lớp một, đọc lại code mình đã viết, code của người khác

      Sau đó cần viết lại, gửi cho anh Long phản hồi

      Ngoài ra, không quên ứng dụng mạng vào dự án thực tế của thầy Hiếu (coi như thực tập hè)

    1. Thử LaTex $$e^{\pi i} + 1 = 0$$ $$2+1=3$$

    1. Nó chưa đúng hẳn, nhưng ít ra nó giữ mình luôn ở trong cuộc! 'cuộc sống giống như việc cưỡi xe đạp, để giữ thăng bằng, ta phải luôn tiến về phía trước' - Einstein

    2. Visual Recognition with Text

      image captioning

    1. ICRA 2016 in Stockholm

      lâu quên mẹ nó hội nghị này thằng Redwan có dự ông Chong chắc cũng có

    1. Sẽ làm cộng tác viên/ cuối tuần về VR. Để kiếm sống, làm tiếp lái xe tự động/ hệ trợ lái

    1. –Autopilot is a driver assistance technology and in that respect makes “driving safer and less stressful. But it has to be used as an aid, not a substitute for driver responsibility…Autopilot is just adaptive cruise control plus very good automatic lane centering. That’s it.”
    2. –Tesla’s Autopilot is not a laser system that builds a computer model of all potential threats and obstacles, it’s just short-range proximity sensors all around, plus front-facing camera and radar systems.

      no SLAM at all

    1. Mình học giỏi hơn là làm, để người Mỹ chấp nhận, mình cần là người giỏi nhất cần tập trung mới trở thành giỏi nhất được tập trung vào nghiên cứu ở Hà Nội này ư?!

    1. big data là online learning, học trực tuyến đừng sợ, hay thấy chán, nó là việc mình làm hàng ngày trong 5 năm qua, k 12 năm qua, kể từ khi xa nhà lên Hà Nội

    2. transportation
    3. Data science
    4. connected

      v2v

    5. data on driving, traffic, weather, accidents, vehicle messages, traffic signals and road characteristics

      big data