Kurs Dazwischenliegend  11364

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17664

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11381

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Floki freut sich, die Nachricht mitteilen zu können, dass Valhalla, ein innovatives MMORPG, eine bedeutende Partnerschaft mit der Leichtathletikabteilung der University of Miami eingegangen ist.

2024-08-29 Kommentar 0  794

Kurseinführung：Große Sprachmodelle (LLM) werden zunehmend in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Allerdings ist ihr Textgenerierungsprozess teuer und langsam. Diese Ineffizienz wird auf die Betriebsregeln der autoregressiven Dekodierung zurückgeführt: Die Generierung jedes Wortes (Tokens) erfordert eine Vorwärtsausbreitung, die den Zugriff auf ein LLM mit Milliarden bis Hunderten von Milliarden Parametern erfordert. Dies führt dazu, dass die herkömmliche autoregressive Dekodierung langsamer ist. Kürzlich haben die University of Waterloo, das Canadian Vector Institute, die Peking University und andere Institutionen gemeinsam EAGLE veröffentlicht, das darauf abzielt, die Inferenzgeschwindigkeit großer Sprachmodelle zu verbessern und gleichzeitig eine konsistente Verteilung des Modellausgabetextes sicherzustellen. Diese Methode extrapoliert den zweiten Merkmalsvektor der obersten Ebene von LLM, was die Generierungseffizienz erheblich verbessern kann. Technischer Bericht: https://sites.google.com/view

2024-07-18 Kommentar 0  916

Kurseinführung：ChatGPT hat in der Bildungsgemeinschaft einen gemischten Ruf. Lehrer glauben, dass KI die Hausaufgaben, die sie hinterlassen, bedeutungslos macht, während Schüler glauben, dass es besser ist, die KI die Hausaufgaben schreiben zu lassen, die ebenfalls bedeutungslos sind, um Zeit zu sparen. In letzter Zeit mögen sich die Dinge jedoch umgekehrt haben, aber der Protagonist der Geschichte hat sich von „betrügenden Studenten“ zu „Professoren, die die Arbeitseffizienz verbessern“ gewandelt. Kürzlich schrieb Ian Bogost, Professor, Autor und Spieledesigner an der School of Computer Science and Engineering der Washington University in St. Louis, einen Artikel, nachdem er viele Hochschulprofessoren interviewt hatte, und stellte fest, dass ChatGPT tatsächlich ein Produktivitätstool für Professoren ist Das Verfassen von Empfehlungsschreiben und die Erstellung eines Lehrplans können dazu führen, dass Sie mit halbem Aufwand das Doppelte erzielen. Ein Professor nutzte sogar das von ChatGPT verfasste Vorlage-Empfehlungsschreiben, um den Vorgang rückgängig zu machen

2023-05-27 Kommentar 0  1107

Kurseinführung：Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) betrachten Objekte anders als Menschen. Das Forschungsteam von Professor James Elder von der York University ist der Ansicht, dass das Deep-Learning-Modell die durch die menschliche Formwahrnehmung erworbenen Konfigurationsmerkmale nicht erfassen kann. Wie nehmen das menschliche Gehirn und DCNN das Ganze wahr? Wie nehmen Sie die Eigenschaften von Objekten wahr? Um dies festzustellen, verwendeten Wissenschaftler sogenannte „Frankensteins“ visuelle Reize. James Elder sagte: „Die sogenannten Frankensteins sollen das Ganze in Teile zerlegen und die Teile falsch zusammensetzen. Aus einer partiellen Perspektive haben sie Recht, aber die Teile sind an der falschen Position platziert.“ dass zwar Frankensteins das Sehsystem des Menschen verwirren können, aber DCNN

2023-04-15 Kommentar 0  879

Kurseinführung：Am 5. Juli wurden unter der Leitung des Organisationskomitees der World Artificial Intelligence Conference und der Volksregierung des Bezirks Xuhui, Shanghai, der WAIC Yunfan Award 2024 und die Artificial Intelligence Youth vom Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, dieser Website und dem Global ausgerichtet Akademische Allianz für künstliche Intelligenz der Universität. Das Forum wurde erfolgreich abgehalten. Das Forum brachte mehr als 30 ehemalige und neue Yunfan-Absolventen von Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen im In- und Ausland zusammen, darunter die Stanford University, die Oxford University, die UCLA, die University of California, die ETH Zürich, die University of Hong Kong, die Tsinghua University und die Peking University , Shanghai Jiao Tong University usw. Die Preisträger nahmen offline an der Konferenz teil, sammelten das Wissen internationaler junger KI-Wissenschaftler, erkundeten aktiv die Grenzen der KI-Fähigkeiten und brachten neue Energie in Chinas KI-Entwicklungsplan ein. Wang Jianzuo, der Verantwortliche für groß angelegte Fernerkundungsmodelle der Ant Group, fungiert als WAIC Yunfan 2024

2024-07-17 Kommentar 0  707