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- Pourquoi ne le savais-je pas lorsque j'apprenais la génération de lignes : il existe une relation d'équivalence entre les matrices et les graphiques ?
- La matrice est difficile à comprendre, mais elle peut être différente si vous la regardez sous un autre angle. Lorsque nous apprenons les mathématiques, nous sommes souvent frustrés par la difficulté et le caractère abstrait des connaissances que nous apprenons, mais parfois, en changeant simplement de perspective, nous pouvons trouver une solution simple et intuitive au problème. Par exemple, lorsque nous apprenions la formule de la somme des carrés (a+b)² quand nous étions enfants, nous ne comprenions peut-être pas pourquoi elle est égale à a²+2ab+b². Nous savions seulement qu'elle était écrite ainsi en. le livre et le professeur nous ont demandé de nous en souvenir ainsi ; jusqu'au jour où nous avons vu cette image animée : Il m'est soudain apparu que nous pouvions la comprendre d'un point de vue géométrique ! Maintenant, ce sentiment d’illumination se reproduit : une matrice non négative peut être convertie de manière équivalente en le graphe orienté correspondant ! Comme le montre la figure ci-dessous, la matrice 3×3 de gauche peut en réalité être
- IA 642 2024-08-19 16:52:48
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- Le premier grand modèle d'interface utilisateur en Chine est lancé ! Le grand modèle de Motiff crée le meilleur assistant pour les concepteurs et optimise le flux de travail de conception d'interface utilisateur
- L’intelligence artificielle se développe plus rapidement que vous ne l’imaginez. Depuis que GPT-4 a introduit la technologie multimodale aux yeux du public, les grands modèles multimodaux sont entrés dans une phase de développement rapide, passant progressivement de la recherche et du développement de modèles purs à l'exploration et à l'application dans des domaines verticaux, et sont profondément intégrés dans tous les horizons. Dans le domaine de l'interaction des interfaces, des géants internationaux de la technologie tels que Google et Apple ont investi dans la recherche et le développement de grands modèles d'interface utilisateur multimodaux, ce qui est considéré comme la seule voie à suivre pour la révolution de l'IA des téléphones mobiles. C’est dans ce contexte qu’est né le premier modèle d’assurance-chômage à grande échelle en Chine. Le 17 août, lors de la conférence internationale sur la conception d'expériences IXDC2024, Motiff, un outil de conception à l'ère de l'IA, a lancé son modèle multimodal d'interface utilisateur développé indépendamment - Motiff Model. Il s'agit du premier outil de conception d'interface utilisateur au monde
- IA 1039 2024-08-19 16:48:06
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- La revue Nature, l'Institut de technologie de Shanghai, l'Université de Fudan et l'Administration météorologique de Chine développent un grand modèle d'IA sous-saisonnier « Fuxi » pour percer le « désert de la prévisibilité »
- 1. Editeur | Auteur de ScienceAI | Équipe Fuxi Le « Plan pour un développement météorologique de haute qualité (2022-2035) » publié par le Conseil d'État indique clairement qu'il est nécessaire de « prévoir les processus météorologiques majeurs un mois à l'avance », et ce est indissociable du climat sous-saisonnier de plus de 15 jours. Les prévisions climatiques sous-saisonnières se concentrent sur les anomalies climatiques au cours des 15 à 60 prochains jours, ce qui peut apporter un soutien important aux arrangements de production dans les domaines de l'agriculture, de la conservation de l'eau, de l'énergie et d'autres domaines. Comparées aux prévisions météorologiques à court et moyen termes dont la période de validité est inférieure à deux semaines, les prévisions climatiques infra-saisonnières présentent une plus grande incertitude. Il faut non seulement prendre en compte le problème de la valeur initiale, mais également prendre en compte l'impact du forçage des limites. Les sources de prédiction sont plus complexes et les compétences de prédiction sont moindres. C’est pourquoi la prévision climatique infra-saisonnière a été qualifiée de « désert de prévisibilité » et même de « désert de prévisibilité ».
- IA 542 2024-08-19 16:39:02
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- Changer la donne pour l'apprentissage de la stratégie robotique ? Berkeley propose Body Transformer
- Au cours des dernières années, l'architecture Transformer a connu un grand succès et a également donné naissance à un grand nombre de variantes, telles que VisionTransformer (ViT), qui gère efficacement les tâches visuelles. Le BodyTransformer (BoT) présenté dans cet article est une variante du Transformer très adaptée à l'apprentissage de la stratégie robotique. Nous savons que lorsqu'un agent physique effectue une correction et une stabilisation d'actions, il donne souvent une réponse spatiale basée sur la localisation du stimulus externe qu'il ressent. Par exemple, les circuits de réponse humaine à ces stimuli sont situés au niveau des circuits neuronaux de la colonne vertébrale et sont spécifiquement responsables de la réponse d'un seul actionneur. L’exécution locale corrective est le facteur principal d’un mouvement efficace, notamment pour les robots.
- IA 1140 2024-08-19 16:35:03
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- Un article pour comprendre Mamba, le plus gros concurrent de Transformer
- Bien que Mamba soit bon, son développement est encore précoce. Il existe de nombreuses architectures d'apprentissage profond, mais la plus performante de ces dernières années est Transformer, qui a établi sa domination dans de multiples domaines d'application. L’un des principaux facteurs d’un tel succès est le mécanisme d’attention, qui permet aux modèles basés sur Transformer de se concentrer sur les parties pertinentes de la séquence d’entrée afin d’obtenir une meilleure compréhension du contexte. Cependant, l’inconvénient du mécanisme d’attention est que la charge de calcul est élevée, qui augmente quadratiquement avec la taille d’entrée, ce qui rend difficile le traitement de textes très longs. Heureusement, une nouvelle architecture à fort potentiel est née il y a quelque temps : le modèle de séquence d'états structurés (SSM). Cette architecture peut capturer efficacement des dépendances complexes dans les données de séquence et devient ainsi Transforme
- IA 400 2024-08-19 16:33:34
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- comment supprimer copilot aperçu Windows 10
- Cet article couvre les méthodes permettant de désactiver ou de supprimer la fonctionnalité Copilot Preview dans Windows 10. Il aborde la suppression de la fenêtre d'aperçu, la désactivation permanente des services Copilot et l'exploration d'autres outils de capture d'écran et d'enregistrement d'écran qui permettent de désactiver ou de supprimer la fonctionnalité Copilot Preview dans Windows 10.
- IA 577 2024-08-19 14:51:17
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- comment changer la langue
- Cet article fournit des instructions sur la façon de modifier la langue utilisée par Copilot. La langue de Copilot est liée à la langue du compte Google de l'utilisateur, donc changer la langue du compte Google changera la langue de Copilot.
- IA 613 2024-08-19 14:50:16
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- comment lancer copilot dans word
- Cet article fournit des instructions sur la façon de lancer Copilot dans Microsoft Word, notamment comment vérifier sa disponibilité, l'activer ou le désactiver, et met en évidence ses avantages, tels que l'automatisation des tâches d'écriture, le gain de temps et l'amélioration de la qualité d'écriture.
- IA 1199 2024-08-19 14:49:18
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- que peut faire Microsoft
- Microsoft Copilot, optimisé par l'IA, révolutionne l'assistance au code avec la génération de code en langage naturel. Sa compréhension contextuelle et sa prise en charge multilingue améliorent la productivité, tandis que les fonctionnalités de suggestion automatique accélèrent le développement. Cependant, le potentiel
- IA 673 2024-08-19 14:48:18
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- Cet article traite des méthodes et des conséquences potentielles du contournement des restrictions de filtrage du copilote. Le principal problème est la violation des conditions de service et l'exposition à du contenu malveillant en raison du contournement des mesures de sécurité conçues pour nous protéger.
- IA 1491 2024-08-19 14:47:18
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- comment acheter copilot Microsoft
- Cet article fournit des conseils complets sur l'acquisition de Copilot auprès de Microsoft via divers canaux tels que AppSource, VLSC et CSP. Il aborde les différentes options d'achat disponibles, notamment les abonnements, les licences par utilisateur et les modules complémentaires.
- IA 381 2024-08-19 14:46:16
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- Copilot, un assistant basé sur l'IA, offre une assistance complète aux réunions grâce à la prise de notes, à la transcription et à l'organisation. Il exploite le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour capturer les points clés, transcrire les enregistrements et annoter les documents.
- IA 597 2024-08-19 14:45:15
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- est-ce que copilot conserve les données
- Cet article traite du stockage des données et des mesures de sécurité mises en œuvre par Copilot, un outil d'assistance au codage. Il souligne que Copilot stocke les données à la fois localement et dans le cloud, les données locales étant cryptées dans un bac à sable sécurisé et les données cloud cryptées et sécurisées.
- IA 1074 2024-08-19 14:44:17
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- Pour prédire la spécificité de liaison protéine-ADN, l'équipe de l'USC développe une nouvelle méthode d'apprentissage profond géométrique
- Editeur | Radis Skin Prédire la spécificité de liaison protéine-ADN est une tâche difficile mais cruciale pour comprendre la régulation des gènes. Les complexes protéine-ADN se lient généralement à des cibles d’ADN sélectionnées, tandis que les protéines se lient à une large gamme de séquences d’ADN avec différents degrés de spécificité de liaison. Ces informations ne sont pas directement accessibles dans une seule structure. Pour accéder à ces informations, des chercheurs de l'Université de Californie du Sud et de l'Université de Washington ont proposé le Deep Binding Specificity Predictor (DeepPBS), un modèle géométrique d'apprentissage profond conçu pour prédire la liaison basée sur les structures protéine-ADN.
- IA 1293 2024-08-19 13:34:10
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- copilot utilise quel modèle
- Copilot déploie un grand modèle de langage (LLM) pour améliorer ses capacités de génération, de complétion, de compréhension et de prise en charge de code dans plusieurs langages de programmation. Ce LLM offre précision, adaptabilité, flexibilité et amélioration continue.
- IA 613 2024-08-19 11:04:17
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