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    No 10. “2018年以来深度学习领域最重要的公式”
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    No 20. RTNeural：C++实现的轻量实时神经网络推理引擎
    No 21. [LG]《NAST: Non-Autoregressive Spatial-Temporal Transformer for Time Series Forecasting》
    No 22. Principais comandos do Git：主要Git命令速查
    No 23. 今日推介(第218期)：面向图像检索的Vision Transformer、基于时-空注意力的视频理解、面向时序预测的非自回归时空Transformer、从单图像中无监督合成新视图、流等变自监督表示学习、面向科学研究的机器学习介绍、SurVAE流增强MCMC组合空间采样、无人机激光雷达和多视点立体高分辨率三维点云和纹理网格 ……
    No 24. [LG]《Introduction to Machine Learning for the Sciences》
    No 25. Alchemy：元强化学结构化任务分配
    No 26. [CV]《Training Vision Transformers for Image Retrieval》
    No 27. [CV]《H3D: Benchmark on Semantic Segmentation of High-Resolution 3D Point Clouds and textured Meshes from UAV LiDAR and Multi-View-Stereo》
    No 28. 隐式神经表示研究综述
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    No 30. 动画中的重用 [doge]
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    No 32. 学编程：学着玩儿 vs. 做项目 [笑cry]
    No 33. [CV]《Self-Supervised Representation Learning from Flow Equivariance》
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    No 35. Pioreactor：开源可扩展的生物反应器软硬件平台，其目的是使生物学家、教育工作者、 DIYers、生物黑客和狂热者能够可靠地控制和研究微生物
    No 36. [CV]《Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?》
    No 37. Amjad Masad：经常听到这样的问题: “如果回到17岁，你会学些什么?”我的答案：- 学编程，毫无疑问- ……
    No 38. [CV]《Unsupervised Novel View Synthesis from a Single Image》
    No 39. 《今日学术视野(2021.2.12)》
    No 40. 讲PPT时，我以为的我 vs. 别人眼中的我 [笑而不语]
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    No 43. Zoë Ayres：其实，对学术界(和学术生活)来说，最好的建议之一，就是从别人的成功中找到真正的快乐。这条路有点孤独，但也有星星点点的成功，和很多快乐，值得好好享受。
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