Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning
Isaac Gym 提供了一个高性能学习平台，可直接在 GPU 上训练各种机器人任务的策略。物理模拟和神经网络策略训练都驻留在 GPU 上，并通过直接将数据从物理缓冲区传递到 PyTorch 张量进行通信，而无需经历任何 CPU 瓶颈。这使得在单个 GPU 上进行复杂机器人任务的训练时间极快，与使用基于 CPU 的模拟器和 GPU 进行神经网络的传统 RL 训练相比，速度提高了 2-3 个数量级。
Please allow me to introduce myself: Torch for R
今天，我们很高兴推出 torch，这是一个 R 包，可让您从 R 原生使用类似 PyTorch 的功能。无需安装 Python：torch 直接基于 libtorch 构建，libtorch 是一个 C++ 库，提供构建神经网络所必需的张量计算和自动微分功能。
Deep learning in medical imaging - 3D medical image segmentation with PyTorch
介绍了张量表示的基本 MRI 基础，以及应用深度学习方法处理特定任务问题（类别不平衡、数据有限）的基本组件。此外，我们还介绍了开源医学图像分割库的一些功能。最后，我们讨论了我们的初步实验结果并提供了查找医学影像数据的来源。
Variational convnets with tfprobability
在贝叶斯神经网络中，层权重是分布，而不是张量。使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器），我们可以构建具有概率层的常规 Keras 模型，从而“免费”获得不确定性估计。在这篇文章中，我们展示了如何定义、训练和从概率卷积神经网络中获得预测。
NVIDIA изобретает компьютерную графику заново с Turing, новой архитектурой GPU
NVIDIA 利用全新 NVIDIA Turing™ 图形架构重塑了计算机图形。这是自 2006 年 CUDA GPU 发明以来的最大突破，Turing 架构首次采用新的 RT 核心来加速光线追踪和新的张量核心进行推理，使实时光线追踪成为现实。
