lokasi sekarang:Rumah>Artikel teknikal>Peranti teknologi>AI
- Arah:
- semua web3.0 pembangunan bahagian belakang hujung hadapan web pangkalan data Operasi dan penyelenggaraan alat pembangunan rangka kerja php pengaturcaraan harian applet WeChat masalah biasa lain teknologi Tutorial CMS Java Tutorial sistem tutorial komputer Tutorial Perkakasan Tutorial mudah alih Tutorial perisian Tutorial permainan mudah alih
- Mengelaskan:
-
- Sumber terbuka! Di luar ZoeDepth! DepthFM: Anggaran kedalaman monokular yang cepat dan tepat!
- 0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
- AI 953 2024-04-03 12:04:01
-
- Adakah kecerdasan buatan terlalu tinggi?
- Tidak dinafikan bahawa kecerdasan buatan telah menjadi salah satu topik paling hangat dalam beberapa tahun kebelakangan ini, menangkap imaginasi pakar teknologi, usahawan dan orang ramai. Walau bagaimanapun, di tengah-tengah gembar-gembur dan keseronokan yang mengelilingi kecerdasan buatan, terdapat perdebatan yang semakin meningkat tentang sama ada kecerdasan buatan dinilai terlalu tinggi. Sesetengah pengulas percaya bahawa AI hanyalah satu bentuk pemasangan lengkung yang canggih dan bukannya teknologi revolusioner yang digambarkan. Namun begitu, pembangunan dan aplikasi kecerdasan buatan masih sangat mengagumkan. Daripada kenderaan pandu sendiri ke rumah pintar, kecerdasan buatan telah menembusi setiap aspek kehidupan kita. Potensinya tidak terhad. Walau bagaimanapun, kita tidak boleh mengabaikan cabaran dan masalah yang dihadapi oleh kecerdasan buatan. Persoalan utama ialah perdebatan yang semakin meningkat sama ada kecerdasan buatan dinilai terlalu tinggi. Teras kecerdasan buatan adalah untuk membangunkan algoritma dan sistem
- AI 490 2024-04-03 12:01:01
-
- Bagaimana untuk mengintegrasikan rapat pemetaan dalam talian dan ramalan trajektori?
- Tajuk asal: Menghasilkan dan Memanfaatkan Ketidakpastian Peta Dalam Talian dalam Pautan Kertas Ramalan Trajektori: https://arxiv.org/pdf/2403.16439.pdf Pautan kod: https://github.com/alfredgu001324/MapUncertaintyPrediction Gabungan pengarang: Institut Vektor Universiti Toronto Idea Kertas Universiti Stanford Penyelidikan NVIDIA: Peta Ketepatan Tinggi (HD) memainkan peranan dalam pembangunan tindanan teknologi kenderaan autonomi (AV) moden
- AI 1099 2024-04-03 12:00:18
-
- Amalan penilaian prestasi pertanyaan konteks ultra panjang LLM
- Dalam aplikasi model bahasa besar (LLM), terdapat beberapa senario yang memerlukan data dipersembahkan secara berstruktur, di mana pengekstrakan maklumat dan analisis pertanyaan adalah dua contoh biasa. Kami baru-baru ini menekankan kepentingan pengekstrakan maklumat dengan dokumentasi yang dikemas kini dan repositori kod khusus. Untuk analisis pertanyaan, kami juga telah mengemas kini dokumentasi yang berkaitan. Dalam senario ini, medan data mungkin termasuk rentetan, nilai Boolean, integer, dsb. Antara jenis ini, menangani nilai kategori kardinaliti tinggi (iaitu jenis penghitungan) adalah yang paling mencabar. Apa yang dipanggil "nilai kumpulan kardinaliti tinggi" dalam gambar merujuk kepada nilai yang mesti dipilih daripada bilangan pilihan yang terhad Nilai ini tidak boleh ditentukan sewenang-wenangnya, tetapi mesti datang dari set yang telah ditetapkan. Dalam set sedemikian, kadangkala akan terdapat sejumlah besar nilai sah
- AI 283 2024-04-03 11:55:16
-
- Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik
- Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web
- AI 545 2024-04-03 11:55:09
-
- Transformer mengetuai perkembangan AI: daripada inovasi algoritma kepada aplikasi perindustrian, memahami masa depan kecerdasan buatan dalam satu artikel
- 1. Pengenalan Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi kecerdasan buatan telah mencapai keputusan yang terkenal di dunia, antaranya penyelidikan dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer amat menonjol. Dalam bidang ini, model yang dipanggil Transformer telah beransur-ansur menjadi tempat tumpuan penyelidikan, dan hasil yang inovatif dengannya sebagai terasnya muncul satu demi satu. Artikel ini akan meneroka cara Transformer menerajui perkembangan teknologi AI dari aspek seperti prinsip, aplikasi dan amalan perindustriannya. 2. Analisis ringkas tentang prinsip Transformer dan pengetahuan latar belakang Sebelum memperkenalkan Transformer, anda perlu memahami pengetahuan latar belakangnya - Rangkaian Neural Berulang (RNN) dan Rangkaian Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM). Apabila RNN memproses data jujukan, terdapat masalah dengan kehilangan kecerunan dan letupan kecerunan.
- AI 424 2024-04-03 11:46:11
-
- Kecerdasan buatan dalam pasaran kesihatan mental akan mencapai $4 bilion menjelang 2028
- Kemajuan Teknologi Memacu Pertumbuhan: Salah satu pemacu utama kecerdasan buatan dalam pasaran kesihatan mental ialah pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan boleh membolehkan campur tangan diperibadikan, pengesanan awal gangguan kesihatan mental, dan pemantauan penyakit masa nyata. Melalui algoritma yang canggih, AI menganalisis sejumlah besar data untuk memudahkan campur tangan tepat pada masanya dan meningkatkan hasil pesakit. Daripada chatbots yang menawarkan perkhidmatan kaunseling kepada analisis ramalan yang membantu mendiagnosis dan merawat keadaan pesakit, kecerdasan buatan mempunyai kesan yang mendalam terhadap bidang kesihatan mental. Chatbots yang menyediakan perkhidmatan perundingan boleh menganalisis sejumlah besar data melalui algoritma yang kompleks untuk membantu pesakit memahami dan mengurus keadaan emosi mereka dengan lebih baik serta menggalakkan campur tangan dan rawatan tepat pada masanya. Bantu orang ramai lebih memahami status kesihatan mental mereka dengan menyediakan perkhidmatan perundingan dalam talian,
- AI 332 2024-04-03 11:40:01
-
- Transformasi digital hartanah komersial
- Transformasi digital dalam hartanah komersial sudah ada. Industri pembinaan mengubah cara ia melihat penghuni bangunan. Penyewa komersial dilihat sebagai pelanggan dan tetamu yang berharga, bukan hanya "penyewa ruang". Lagipun, tanpa mereka, hartanah komersial yang kosong boleh melemahkan walaupun portfolio pelaburan yang paling teguh. Oleh itu, pelabur hartanah perlu mencari portfolio pelaburan yang paling tepat dan sihat untuk memastikan nilai maksimum hartanah komersial. Kini lebih daripada sebelumnya, pemilik hartanah komersial yang ingin memajak berjaya mesti mempertimbangkan pengalaman penyewa. Tidak hairanlah bahawa kepentingan pengalaman penyewa berkembang dengan pesat. Pendigitalan ialah saluran untuk perubahan yang akan membolehkan tuan tanah mengambil tanggungjawab baharu untuk menyampaikan perkhidmatan dan bukannya hanya menyediakan rakaman persegi. Dalam proses ini, tidak hairanlah bahawa saluran digital adalah kunci;
- AI 589 2024-04-03 09:40:02
-
- Pembelajaran pengukuhan Kuaishou dan cadangan pelbagai tugas
- 1. Karya pertama Two-StageConstrainedActor-CriticforShortVideoRecommendation telah dibangunkan sendiri oleh Kuaishou, terutamanya menyasarkan senario pelbagai tugas yang terhalang. 1. Senario pengesyoran pelbagai tugas video pendek Kerja ini tertumpu terutamanya pada senario video pendek yang lebih profesional dan maklum balas pengguna berbilang tugas dibahagikan kepada tempoh tontonan dan interaksi Interaksi yang lebih biasa termasuk suka, koleksi, mengikuti dan Komen, setiap satu maklum balas ini mempunyai ciri tersendiri. Melalui pemerhatian sistem dalam talian, kami mendapati bahawa isyarat tempoh sebenarnya sangat jarang, dan kerana ia adalah nilai berterusan, adalah sukar untuk mengukur tahap minat pengguna dengan tepat. Sebaliknya, isyarat interaksi lebih kaya, termasuk suka, kegemaran, ikutan dan ulasan.
- AI 272 2024-04-03 09:04:01
-
- Maklumat Ikrode dan Teknologi Moqi bekerjasama secara strategik untuk membentuk masa depan AI generatif
- Pada masa kini, gelombang pendigitalan melanda dunia, dan teknologi kecerdasan buatan menerajui pusingan baharu revolusi teknologi dengan potensi yang kukuh dan prospek aplikasi yang luas. Baru-baru ini, Icrod Information dan Moqi Technology secara rasmi mengumumkan bahawa mereka telah mencapai kerjasama strategik Kedua-dua pihak akan menumpukan pada teknologi AI generatif, memberikan permainan penuh kepada kelebihan teknikal dan sumber masing-masing, dan menggunakan model bahasa besar LLM dan pangkalan data vektor untuk membina generatif. Penyelesaian aplikasi AI. Penyelesaian ini meningkatkan prestasi dan mengurangkan kos model dengan meningkatkan carian dan menjana RAG, mewujudkan paradigma baharu AI perusahaan dan membawa pengalaman perkhidmatan yang lebih pintar dan mudah kepada perusahaan. Melengkapkan kelebihan masing-masing, kami boleh meneroka kemungkinan AI generatif yang tidak terhingga, Meng Zhuofei, Naib Presiden Teknologi Moqi, menekankan bahawa kami kini sedang menghadapi peluang AI generatif yang belum pernah terjadi sebelumnya.
- AI 625 2024-04-02 22:30:02
-
- Mencapai serba boleh tinggi dengan jumlah data yang kecil, KAIST membangunkan rangka kerja baharu untuk penjanaan molekul 3D untuk reka bentuk ubat
- Editor |. Model generatif dalam kulit lobak mempunyai potensi besar untuk mempercepatkan reka bentuk ubat. Walau bagaimanapun, model generatif sedia ada sering menghadapi cabaran generalisasi disebabkan oleh data yang terhad, menyebabkan reka bentuk yang kurang inovatif. Untuk menangani isu ini, penyelidik di KAIST di Korea Selatan mencadangkan rangka kerja fungsi penjanaan molekul 3D yang sedar interaksi yang membolehkan reka bentuk interaksi berpandukan interaksi dalam poket pengikat sasaran. Dengan menggunakan corak biasa interaksi protein-ligan sebagai pengetahuan terdahulu, model boleh mencapai tahap umum yang tinggi dengan data eksperimen yang terhad. Pada masa yang sama, menggunakan jisim jisim-ligan protein sebagai model umum untuk tujuan interaksi, model ini boleh mencapai keseimbangan yang baik antara serba boleh dan kekhususan tinggi, yang memberikan pandangan untuk reka bentuk ubat.
- AI 1073 2024-04-02 21:30:01
-
- Biarkan Siri tidak lagi terencat akal! Apple mentakrifkan model sisi peranti baharu, yang 'jauh lebih baik daripada GPT-4 Ia menyingkirkan teks dan mensimulasikan maklumat skrin secara visual Model parameter minimum masih 5% lebih baik daripada sistem garis dasar.
- Ditulis oleh Noah |. 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) Siri, yang sentiasa dikritik oleh pengguna sebagai "agak terencat akal", boleh diselamatkan! Siri merupakan salah seorang wakil dalam bidang pembantu suara pintar sejak kelahirannya, tetapi prestasinya tidak memuaskan sejak sekian lama. Bagaimanapun, hasil penyelidikan terkini yang dikeluarkan oleh pasukan kecerdasan buatan Apple dijangka akan mengubah status quo dengan ketara. Keputusan ini menarik dan meningkatkan jangkaan yang besar untuk masa depan bidang ini. Dalam kertas penyelidikan berkaitan, pakar AI Apple menerangkan sistem yang Siri boleh melakukan lebih daripada sekadar mengenal pasti kandungan dalam imej, menjadi lebih pintar dan lebih berguna. Model berfungsi ini dipanggil ReALM, yang berdasarkan piawaian GPT4.0 dan mempunyai a
- AI 625 2024-04-02 21:20:21
-
- Lebih baik, lebih selamat dan kurang bergantung pada OpenAI, trend AI baharu Microsoft melancarkan alat keselamatan model besar Azure AI
- Kompilasi丨Dihasilkan oleh Yifeng |. 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) Permintaan untuk kecerdasan buatan generatif (AI generatif) semakin meningkat, dan kebimbangan tentang keselamatan dan kebolehpercayaan LLM telah menjadi lebih menonjol berbanding sebelum ini. Perusahaan ingin memastikan model bahasa berskala besar (LLM) yang dibangunkan untuk kegunaan dalaman dan luaran memberikan output berkualiti tinggi tanpa tersasar ke wilayah yang belum dipetakan. Untuk memenuhi keperluan ini, terdapat beberapa aspek utama yang perlu dipertimbangkan. Pertama, kebolehtafsiran model LLM harus dipertingkatkan supaya ia boleh memaparkan secara telus sumber dan proses penaakulan logik hasil yang dihasilkannya. Ini akan membantu pengguna memahami kualiti output dan menilai kebolehpercayaannya. Kedua, lebih banyak alat dan teknik perlu disediakan untuk mengesahkan dan memeriksa
- AI 1102 2024-04-02 20:22:14
-
- Daripada VR kepada AI: Teknologi transformatif dalam edtech
- Dalam dunia pendidikan moden yang dinamik, teknologi pendidikan (Edtech) memainkan peranan penting dalam membentuk pengalaman pembelajaran secara aktif. Ia adalah kedua-dua mengubah kaedah pengajaran dan meningkatkan hasil pelajar melalui aplikasi sistematik proses dan sumber teknologi. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyepaduan teknologi seperti realiti maya (VR) dan kecerdasan buatan (AI) telah membantu pelajar memperoleh pengalaman pembelajaran yang lebih diperibadikan dan menarik. Selain itu, ia menyediakan alat inovatif kepada pendidik untuk meningkatkan keberkesanan kaedah pengajaran mereka. Pakar industri percaya bahawa pembelajaran dipacu AI akan bermula pada 2023 dan menjejaki jejak pada 2024. Tahun ini dijangka menjadi era keemasan peningkatan kemahiran kolektif, membolehkan para pendidik untuk memanfaatkan potensi penuh kecerdasan buatan dengan lebih berkesan. Melalui pembelajaran yang diperibadikan dan mendalam
- AI 428 2024-04-02 19:40:27
-
- Model resapan mengatasi masalah algoritma, AGI tidak jauh! Google Brain mencari laluan terpendek dalam labirin
- Bolehkah "model resapan" juga mengatasi masalah algoritma? Imej: Seorang penyelidik PhD menjalankan eksperimen menarik menggunakan "discrete diffusion" untuk mencari laluan terpendek dalam labirin yang diwakili oleh imej. Menurut pengarang gambar, setiap labirin dijana dengan menambah dinding mendatar dan menegak berulang kali. Antaranya, titik permulaan dan titik sasaran dipilih secara rawak. Sampel laluan sebagai penyelesaian secara rawak dari laluan terpendek dari titik permulaan ke titik sasaran. Laluan terpendek dikira menggunakan algoritma yang tepat. Imej itu kemudiannya diimej menggunakan model resapan diskret dan U-Net. Labirin dengan permulaan dan matlamat dikodkan dalam satu saluran, dan model menggunakan penyelesaian dalam saluran lain untuk menyahbisingkan labirin. Tidak kira betapa sukarnya gambar itu, labirin masih boleh dilakukan dengan baik. Untuk menganggar langkah denosing p(x_{t-1}|x_t),
- AI 1048 2024-04-02 17:40:26