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:
-
- Enam cabaran risikan perniagaan mesti ditangani oleh pasukan IT
- Perisikan perniagaan (BI) membolehkan perniagaan memperoleh cerapan daripada sejumlah besar data. Tetapi berbuat demikian memerlukan mengatasi beberapa cabaran strategik dan taktikal. Pada masa ini, organisasi dari semua jenis dibanjiri dengan data daripada pelbagai sumber, dan cuba memahami semuanya adalah sangat menggembirakan. Oleh itu, strategi kecerdasan perniagaan (BI) yang kukuh boleh membantu mengatur proses dan memastikan pengguna perniagaan dapat mengakses dan bertindak berdasarkan cerapan perniagaan. Melalui strategi BI, pelbagai sumber data boleh disepadukan untuk menyediakan pengguna dengan maklumat yang tepat dan berguna. Manfaat strategi BI adalah banyak. Pertama, ia membantu organisasi memahami data perniagaan mereka dengan lebih baik dan memberikan cerapan mendalam. Kedua, strategi BI juga boleh membantu organisasi mengurus dan menganalisis sejumlah besar data, menurut Kumpulan Perunding Pelancaran yang berpangkalan di Seattle
- AI 582 2024-04-02 11:52:18
-
- Prestasi gabungan RV sangat mengagumkan! RCBEVDet: Radar juga mempunyai musim bunga, SOTA terkini!
- Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis ialah isu utama yang difokuskan oleh kertas perbincangan ini ialah penerapan teknologi pengesanan sasaran 3D dalam proses pemanduan autonomi. Walaupun pembangunan teknologi kamera penglihatan alam sekitar menyediakan maklumat semantik resolusi tinggi untuk pengesanan objek 3D, kaedah ini dihadkan oleh isu seperti ketidakupayaan untuk menangkap maklumat kedalaman dengan tepat dan prestasi buruk dalam cuaca buruk atau keadaan cahaya malap. Sebagai tindak balas kepada masalah ini, perbincangan mencadangkan kaedah pengesanan sasaran 3D berbilang mod baharu-RCBEVDet yang menggabungkan kamera pandangan sekeliling dan penderia radar gelombang milimeter yang menjimatkan. Kaedah ini menyediakan maklumat semantik yang lebih kaya dan penyelesaian kepada masalah seperti prestasi buruk dalam cuaca buruk atau keadaan cahaya malap dengan menggunakan maklumat daripada berbilang penderia secara menyeluruh. Untuk menangani isu ini, perbincangan mencadangkan kaedah yang menggabungkan kamera pandangan sekeliling
- AI 460 2024-04-02 11:49:33
-
- Meneroka rangkaian Siam menggunakan kehilangan kontrastif untuk perbandingan persamaan imej
- Pengenalan Dalam bidang penglihatan komputer, mengukur kesamaan imej dengan tepat adalah tugas kritikal dengan pelbagai aplikasi praktikal. Daripada enjin carian imej kepada sistem pengecaman muka dan sistem pengesyoran berasaskan kandungan, keupayaan untuk membandingkan dan mencari imej serupa dengan cekap adalah penting. Rangkaian Siam digabungkan dengan kehilangan kontras menyediakan rangka kerja yang kuat untuk mempelajari persamaan imej dalam cara yang dipacu data. Dalam catatan blog ini, kami akan menyelami butiran rangkaian Siam, meneroka konsep kehilangan kontras dan meneroka cara kedua-dua komponen ini berfungsi bersama untuk mencipta model persamaan imej yang berkesan. Pertama, rangkaian Siam terdiri daripada dua subrangkaian yang sama yang berkongsi berat dan parameter yang sama. Setiap sub-rangkaian mengekod imej input ke dalam vektor ciri, yang
- AI 1160 2024-04-02 11:37:12
-
- Dokumen berbilang modal Alibaba 7B memahami model besar memenangi SOTA baharu
- SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.
- AI 485 2024-04-02 11:31:27
-
- Adakah Mamba setanding dengan Transformer berkesan pada siri masa?
- Mamba adalah salah satu model paling popular baru-baru ini, dan dianggap oleh industri berpotensi untuk menggantikan Transformer. Artikel yang diperkenalkan hari ini meneroka sama ada model Mamba berkesan dalam tugas ramalan siri masa. Artikel ini mula-mula memperkenalkan prinsip asas Mamba, dan kemudian menggabungkan artikel ini untuk meneroka sama ada Mamba berkesan dalam senario ramalan siri masa. Model Mamba ialah model berasaskan pembelajaran mendalam yang menggunakan seni bina autoregresif yang boleh menangkap kebergantungan jangka panjang dalam data siri masa. Berbanding dengan model tradisional, model Mamba berprestasi baik pada tugas ramalan siri masa. Melalui eksperimen dan analisis perbandingan, kertas kerja ini mendapati model Mamba mempunyai keputusan yang baik dalam tugasan ramalan siri masa. ia boleh tepat
- AI 1116 2024-04-02 11:31:19
-
- Pendaftaran awan titik tidak dapat dielakkan untuk penglihatan 3D! Fahami semua penyelesaian dan cabaran arus perdana dalam satu artikel
- Awan titik, sebagai koleksi mata, dijangka membawa perubahan dalam memperoleh dan menjana maklumat permukaan tiga dimensi (3D) objek melalui pembinaan semula 3D, pemeriksaan industri dan operasi robot. Proses yang paling mencabar tetapi penting ialah pendaftaran awan titik, iaitu mendapatkan transformasi spatial yang menjajarkan dan memadankan dua awan titik yang diperoleh dalam dua koordinat berbeza. Kajian ini memperkenalkan gambaran keseluruhan dan prinsip asas pendaftaran awan titik, mengklasifikasikan dan membandingkan pelbagai kaedah secara sistematik, dan menyelesaikan masalah teknikal yang wujud dalam pendaftaran awan titik, cuba menyediakan penyelidik akademik di luar lapangan dan Jurutera memberikan bimbingan dan memudahkan perbincangan mengenai visi bersatu untuk pendaftaran awan titik. Kaedah umum pemerolehan awan titik dibahagikan kepada kaedah aktif dan pasif Awan titik yang diperoleh secara aktif oleh penderia ialah kaedah aktif, dan awan titik dibina semula kemudian.
- AI 500 2024-04-02 11:31:13
-
- Penyelidik Apple mengatakan model pada peranti mereka ReALM mengatasi prestasi GPT-4 dan boleh meningkatkan kecerdasan Siri dengan ketara
- Menurut berita dari laman web ini pada 2 April, walaupun Siri pada masa ini boleh cuba menggambarkan gambar dalam mesej itu, kesannya tidak stabil. Walau bagaimanapun, Apple tidak berputus asa meneroka bidang kecerdasan buatan. Dalam kertas penyelidikan baru-baru ini, pasukan kecerdasan buatan Apple menerangkan model yang boleh meningkatkan kecerdasan Siri dengan ketara. Mereka percaya bahawa model ini, yang dipanggil ReALM, mengatasi model bahasa terkenal OpenAI GPT-4.0 dalam ujian. Artikel ini memperkenalkan keistimewaan ReALM, yang boleh memahami kandungan pada skrin pengguna dan operasi yang sedang dijalankan secara serentak. Perbincangan dibahagikan kepada tiga jenis berikut: Entiti Skrin: merujuk kepada kandungan yang sedang dipaparkan pada skrin pengguna. Entiti perbualan: merujuk kepada kandungan yang berkaitan dengan perbualan. Sebagai contoh, pengguna berkata "Panggil
- AI 1066 2024-04-02 09:16:14
-
- Navigasi lidar keadaan pepejal dwi-cahaya pertama di dunia dan pengelakan halangan Roborock V20 menetapkan standard baharu untuk navigasi dan pengelakan halangan
- Pada 29 Mac 2024, persidangan global Roborock Technology telah diadakan di Beijing Roborock Technology mengeluarkan dua produk robot penyapuan dan pengemopan unggul baharu, termasuk robot pembersihan diri Roborock perdana Pioneer V20 dan robot pembersihan diri Roborock berteknologi tinggi. dan robot mengemop G20S. Antaranya, Roborock V20 dilengkapi dengan sistem navigasi tatasusunan bintang baharu, yang sekali lagi menyegarkan keupayaan navigasi bagi robot menyapu dan mengemop dengan lidar keadaan pepejal dwi-cahaya pertama di dunia, Roborock G20S menyepadukan sepenuhnya teknologi puncak, dalam tiga bidang utama kuasa pembersihan, serba boleh dan kecerdasan Dalam semua aspek, ia telah mencapai siling dalam industri, membawa industri robot yang meluas ke peringkat lanjutan yang komprehensif. Pada masa yang sama, terdapat juga P10S Pro, yang mendapat sambutan menggalakkan daripada pasaran sejurus selepas pelancarannya. Sebagai tambahan kepada pelbagai produk robot menyapu dan mengemop baharu, Quan Gang, Presiden Teknologi Roborock, sedang melancarkan
- AI 397 2024-04-02 08:25:05
-
- Anjing robot itu mati buat kali pertama! Polis AS mendedahkan butiran
- Polis AS baru-baru ini mengumumkan satu kes: anjing robot Boston Dynamics ditembak dan dibunuh buat kali pertama. Gambar rasmi menunjukkan bahawa anjing robot itu mempunyai beberapa luka tembakan, cangkerang logam kemek, dan catnya terkelupas, menjadikannya tidak boleh digunakan lagi. Polis juga memuji pengorbanan anjing robot itu: ia menghalang peluru untuk rakan penguatkuasa undang-undang manusia. Anjing robot Boston Dynamics ditembak buat kali pertama, polis Massachusetts mendedahkan butiran kes secara terperinci. Ia adalah petang Rabu biasa apabila seorang suspek bersembunyi di dalam rumah dengan pistol. Polis kemudiannya menghantar anjing robot bernama Roscoe dan dua robot perangkak PacBot510 untuk membantu dalam pencarian. Di bawah operasi kawalan jauh tentera manusia, Roscoe menjalankan pemeriksaan permaidani di rumah itu. Akibatnya, selepas anjing robot itu selesai memeriksa ruang bawah tanah,
- AI 611 2024-04-01 20:25:17
-
- Penjelasan terperinci tentang pengekodan kedudukan putaran RoPE yang biasa digunakan dalam model bahasa besar: mengapa ia lebih baik daripada pengekodan kedudukan mutlak atau relatif?
- Sejak kertas "AttentionIsAllYouNeed" diterbitkan pada 2017, seni bina Transformer telah menjadi asas kepada bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Reka bentuknya sebahagian besarnya kekal tidak berubah selama bertahun-tahun, dengan 2022 menandakan perkembangan besar dalam bidang dengan pengenalan Pengekodan Kedudukan Putar (RoPE). Benam kedudukan diputar ialah teknik benam kedudukan NLP terkini. Model bahasa berskala besar yang paling popular (seperti Llama, Llama2, PaLM dan CodeGen) sudah menggunakannya. Dalam artikel ini, kami akan menyelami lebih mendalam tentang pengekodan kedudukan putaran dan cara pengekodan ini menggabungkan dengan kemas manfaat daripada benam kedudukan mutlak dan relatif. Keperluan untuk pengekodan kedudukan untuk memahami Ro
- AI 387 2024-04-01 20:19:01
-
- Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU
- Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana
- AI 1168 2024-04-01 19:46:11
-
- Ketahui cara meningkatkan prestasi pengekodan berdasarkan GenAI dalam satu artikel
- Hellofolks, nama saya Luga, dan hari ini kita akan bercakap tentang teknologi yang berkaitan dengan bidang ekologi kecerdasan buatan (AI) - GenAI. Menghadapi cabaran inovasi teknologi yang pesat dan senario perniagaan yang berbeza, kaedah pengekodan tradisional telah mula disesuaikan dan tidak dapat menampung sepenuhnya permintaan yang semakin meningkat. Pada masa yang sama, GenAI (teknologi kecerdasan buatan) tujuan am yang baru muncul mempunyai potensi besar untuk memenuhi permintaan ini. Sebagai wakil teknologi kecerdasan buatan, GenAI telah mula digunakan secara meluas dalam semua lapisan masyarakat dengan potensi dan keupayaannya yang kukuh. Ia secara automatik boleh belajar dan menyesuaikan diri dengan keperluan pengekodan dalam senario yang berbeza, meningkatkan kecekapan dan kualiti pengekodan. Melalui pembelajaran mendalam dan pengoptimuman model, GenAI dapat memahami perbezaan dengan tepat
- AI 818 2024-04-01 18:49:14
-
- Mengguna pakai sistem AI generatif boleh mengubah seni bina awan perusahaan
- Daripada ketersediaan data dan keselamatan kepada model bahasa yang besar dan pemilihan dan pemantauan, penggunaan AI generatif perusahaan bermakna keperluan untuk mengkaji semula seni bina awan mereka. Oleh itu, banyak syarikat sedang membina semula seni bina awan mereka dan membangunkan sistem kecerdasan buatan generatif. Jadi, apakah perubahan yang perlu dilakukan oleh perusahaan ini? Apakah amalan terbaik yang baru muncul yang dikatakan oleh pakar industri bahawa dalam 20 tahun yang lalu, terutamanya dalam dua tahun yang lalu, beliau telah membantu perusahaan membina beberapa platform sedemikian perusahaan: Fahami kes penggunaan anda sendiri Perusahaan perlu mentakrifkan dengan jelas tujuan dan matlamat AI generatif dalam seni bina awan. Jika anda melihat beberapa maklum balas palsu, ini adalah kerana mereka tidak memahami maksud menjana kecerdasan buatan dalam sistem perniagaan. Perniagaan perlu memahami matlamat mereka
- AI 354 2024-04-01 17:34:12
-
- 0 ambang untuk kegunaan komersial percuma! Model besar Mencius 3-13B adalah sumber terbuka secara rasmi dan dilatih dengan trilion data token
- Teknologi Lanzhou secara rasmi mengumumkan: Model besar Mencius 3-13B adalah sumber terbuka secara rasmi! Model ringan yang besar dan kos efektif ini terbuka sepenuhnya kepada penyelidikan akademik dan menyokong penggunaan komersial percuma. Mencius 3-13B telah menunjukkan prestasi yang baik dalam pelbagai penilaian penanda aras seperti MMLU, GSM8K dan HUMAN-EVAL. Terutamanya dalam bidang model besar ringan dengan parameter dalam 20B, kemahiran bahasa Cina dan Inggeris beliau amat cemerlang. Kemahiran matematik dan pengaturcaraan juga berada di barisan hadapan. △Keputusan di atas adalah berdasarkan 5 pukulan. Menurut laporan, model besar Mencius 3-13B adalah berdasarkan seni bina Llama, dan saiz set data setinggi 3TToken. Korpus dipilih daripada halaman web, ensiklopedia, media sosial, media, berita dan set data sumber terbuka berkualiti tinggi. Dengan dalam trilion toke
- AI 606 2024-04-01 17:01:22
-
- Menyatukan watak dan mengubah babak, PixVerse, artifak penjanaan video, telah dimainkan oleh netizen, dan konsistensi supernya telah menjadi 'langkah membunuh'
- Satu lagi klik dua kali ialah penampilan sulung ciri baharu. Pernahkah anda ingin menukar latar belakang watak dalam gambar, tetapi AI sentiasa menghasilkan kesan "objek itu bukan orang mahupun objek". Malah dalam alatan generasi matang seperti Midjourney dan DALL・E, beberapa kemahiran segera diperlukan untuk mengekalkan konsistensi watak, jika tidak, watak akan berubah dan anda tidak akan mencapai hasil yang anda inginkan. Namun, kali ini peluang anda. Fungsi "Character-Video" baharu alat AIGC PixVerse boleh membantu anda mencapai semua ini. Bukan itu sahaja, ia boleh menjana video dinamik untuk menjadikan watak anda lebih jelas. Masukkan gambar dan anda akan dapat mendapatkan hasil video dinamik yang sepadan Atas dasar mengekalkan konsistensi watak, unsur latar belakang yang kaya dan dinamik watak membolehkan hasil yang dihasilkan menjadi.
- AI 776 2024-04-01 14:11:12