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- L'application Tongyi Qianwen a été renommée Tongyi APP et les capacités complètes de Tongyi ont été ouvertes gratuitement
- Le 9 mai, la marque Tongyi Big Model a été mise à niveau. « Tongyi Qianwen APP » a été renommée « Tongyi APP », intégrant les capacités complètes de Tongyi Big Model et fournissant des services gratuits à tous les utilisateurs. Tongyi APP est basé sur un modèle de base avec des performances comparables à GPT-4Turbo et sur les capacités de pointe du laboratoire Tongyi "Allinone" telles que les graphiques de texte, le codage intelligent, l'analyse de documents, la compréhension audio et vidéo et la génération visuelle, devenant ainsi le tout- assistant IA rond. Le sens général est « raisonnable et juste ». Il possède toutes les capacités de l'IA et s'engage à devenir les assistants des gens dans le travail, les études et la vie. Tongyi APP possède de superbes capacités de traitement de documents. Elle peut traiter des documents longs allant jusqu'à 10 millions de mots à la fois et peut également analyser 100 documents dans différents formats en même temps. C'est un outil idéal pour la finance, le droit, la recherche scientifique, et la médecine.
- IA 1137 2024-05-09 15:25:01
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- Révélation de DeDoDe v2 : Comment innover dans la technologie de détection des points clés pour rendre les « yeux » de l'IA plus brillants ?
- 1. Innovation technologique, DeDoDev2 a émergé au fur et à mesure des temps. Dans les domaines du traitement d'images et de la vision par ordinateur, la détection de points clés est à la base de nombreuses applications, telles que la reconnaissance de cibles, la mise en correspondance d'images, la reconstruction tridimensionnelle, etc. Cependant, la technologie traditionnelle de détection des points clés présente souvent des problèmes tels qu’une détection imprécise et une vulnérabilité aux interférences sonores. Afin de résoudre ces problèmes, des équipes de recherche scientifique telles que l'Université de Linköping ont lancé DeDoDev2, un nouveau détecteur de points clés, qui apporte des améliorations et des optimisations ciblées grâce à une analyse approfondie des lacunes de DeDoDe. 2. En surmontant le goulot d'étranglement, les trois innovations majeures de DeDoDev2 résolvent le problème du regroupement des points clés. Dans DeDoDe, les chercheurs ont découvert que les points clés ont tendance à se regrouper dans des zones spécifiques, ce qui entraîne une détection insuffisante dans d'autres zones.
- IA 1289 2024-05-09 14:55:01
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- LidaRF : étude des données LiDAR pour les champs de rayonnement neuronal Street View (CVPR\'24)
- La simulation réaliste à la lumière joue un rôle clé dans des applications telles que la conduite autonome, où les progrès des champs rayonnés des réseaux neuronaux (NeRF) peuvent permettre une meilleure évolutivité en créant automatiquement des actifs numériques 3D. Cependant, la qualité de la reconstruction des scènes de rue souffre de la forte colinéarité des mouvements de caméra dans les rues et du faible échantillonnage à haute vitesse. D'un autre côté, l'application nécessite souvent un rendu depuis une perspective de caméra qui s'écarte de la perspective d'entrée pour simuler avec précision des comportements tels que les changements de voie. LidaRF présente plusieurs informations qui permettent une meilleure utilisation des données lidar pour améliorer la qualité du NeRF dans les vues de rue. Premièrement, le cadre apprend les représentations géométriques de scènes à partir des données LiDAR, qui sont combinées avec un décodeur implicite basé sur un maillage pour fournir des informations géométriques plus solides fournies par le nuage de points affiché.
- IA 903 2024-05-09 13:31:37
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- Nintendo blitze GitHub, supprimant plus de 8 000 référentiels de codes d'émulateur du jour au lendemain
- Nintendo Blitz sur GitHub ! 8 535 bases de codes ont été supprimées du jour au lendemain. Tant qu'il contient le code de l'émulateur YuzuSwitch, il aurait contourné illégalement les mesures de protection techniques de Nintendo et exécuté des jeux Switch piratés illégaux. GitHub a également répondu. Les développeurs ont le temps de supprimer ou de modifier le contenu contrefait. De plus, GitHub fournit aux développeurs des ressources juridiques et des conseils sur la façon de soumettre une contre-notification DMCA (une loi américaine sur le droit d'auteur). Dès que cet incident a été révélé, les internautes ont également explosé, avec des voix soutenant Nintendo et Yuzu. Certains internautes suggèrent de ne pas faire de bruit : votons avec notre porte-monnaie ! Certains internautes pensaient supprimer tous les émulateurs Nintendo : heureusement, c'était juste avec Yu
- IA 988 2024-05-09 12:46:28
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- Modèle de base de grand graphique open source de HKU, OpenGraph : forte capacité de généralisation, propagation vers l'avant pour prédire de nouvelles données
- Il existe une nouvelle façon d’atténuer le problème du manque de données dans le domaine de l’apprentissage des graphes ! OpenGraph, un modèle graphique de base spécialement conçu pour la prédiction sans tir sur une variété d'ensembles de données graphiques. L’équipe de Chao Huang, responsable du Data Intelligence Laboratory de l’Université de Hong Kong, a également proposé des techniques d’amélioration et d’ajustement du modèle afin d’améliorer son adaptabilité aux nouvelles tâches. Actuellement, ce travail a été publié sur GitHub. Présentant des techniques d'augmentation des données, ce travail se concentre sur une exploration approfondie des stratégies visant à améliorer la capacité de généralisation des modèles graphiques (en particulier lorsqu'il existe des différences significatives dans les données de formation et de test). OpenGraph est un modèle général de structure de graphe qui effectue une propagation vers l'avant via la prédiction de propagation pour obtenir une prédiction sans échantillon de nouvelles données. Pour atteindre leurs objectifs, l'équipe
- IA 419 2024-05-09 12:01:02
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- Application d'algorithmes dans la construction de 58 plateformes de portraits
- 1. Contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits Tout d'abord, je voudrais partager avec vous le contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits. 1. La pensée traditionnelle de la plate-forme de profilage traditionnelle ne suffit plus. La création d'une plate-forme de profilage des utilisateurs s'appuie sur des capacités de modélisation d'entrepôt de données pour intégrer les données de plusieurs secteurs d'activité afin de créer des portraits d'utilisateurs précis. Elle nécessite également l'exploration de données pour comprendre le comportement et les intérêts des utilisateurs. et besoins, et fournir des capacités côté algorithmes ; enfin, il doit également disposer de capacités de plate-forme de données pour stocker, interroger et partager efficacement les données de profil utilisateur et fournir des services de profil. La principale différence entre une plate-forme de profilage d'entreprise auto-construite et une plate-forme de profilage de middle-office est que la plate-forme de profilage auto-construite dessert un seul secteur d'activité et peut être personnalisée à la demande. La plate-forme de mid-office dessert plusieurs secteurs d'activité et est complexe ; modélisation et offre des fonctionnalités plus générales. 2.58 Portraits d'utilisateurs de l'arrière-plan de la construction du portrait sur la plate-forme médiane 58
- IA 739 2024-05-09 09:01:10
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- Explorez les outils de gestion automatisée du travail et leurs avantages en 2024
- Dans le monde des affaires en évolution rapide, l’efficacité et la productivité sont primordiales. Pour garder une longueur d’avance, les organisations se tournent de plus en plus vers des outils automatisés de gestion du travail. Mais que sont exactement ces outils et comment peuvent-ils profiter aux entreprises en 2024 ? Les outils de gestion automatisée du travail comprennent une gamme de solutions logicielles conçues pour rationaliser et optimiser chaque aspect du flux de travail d’une organisation. Ces outils automatisent les tâches répétitives, facilitent la collaboration et fournissent des informations pour améliorer le processus de prise de décision. Dans l’environnement hautement concurrentiel d’aujourd’hui, les entreprises sont mises au défi de faire plus avec moins de ressources. Les outils automatisés de gestion du travail offrent un moyen d'y parvenir en éliminant les inefficacités manuelles et en maximisant l'utilisation du capital. Ils permettent aux équipes de se concentrer sur une valeur élevée tout en automatisant les activités de routine
- IA 696 2024-05-08 20:40:05
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- 7 262 articles ont été soumis, l'ICLR 2024 est devenu un succès et deux articles nationaux ont été nominés pour les articles exceptionnels.
- Cette année, un total de 5 prix d’articles exceptionnels et 11 mentions honorables ont été sélectionnés. ICLR signifie International Conference on Learning Representations (Conférence internationale sur les représentations d'apprentissage). Cette année, c'est la douzième conférence, qui se tient à Vienne, en Autriche, du 7 au 11 mai. Dans la communauté de l'apprentissage automatique, l'ICLR est une conférence universitaire relativement « jeune ». Elle est organisée par les géants de l'apprentissage profond et lauréats du prix Turing, Yoshua Bengio et Yann LeCun. Elle vient de tenir sa première session en 2013. Cependant, l’ICLR a rapidement acquis une large reconnaissance auprès des chercheurs universitaires et est considérée comme la principale conférence universitaire sur l’apprentissage profond. Cette session a reçu un total de 726
- IA 1242 2024-05-08 20:34:24
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- Les grands modèles sont populaires auprès des personnes numériques : une phrase peut être personnalisée en 5 minutes, et elle peut être tenue tout en dansant, en hébergeant et en livrant des marchandises.
- En seulement 5 minutes, vous pouvez créer un humain numérique 3D pouvant se rendre directement au travail. C’est le dernier choc que les grands modèles ont apporté au domaine des humains numériques. Ainsi, une phrase décrit la demande : les personnes numériques générées peuvent entrer directement dans la salle de diffusion en direct et servir de présentateurs. Ce n'est pas un problème de danser dans un groupe de filles. Pendant tout le processus de production, dites simplement ce qui vous vient à l'esprit. Le grand modèle peut automatiquement démonter les exigences, et vous pouvez obtenir des conceptions et modifier des idées instantanément. △Avec une vitesse 2x, vous n'avez plus à craindre que les idées du patron/du parti A soient trop nouvelles. Cette technologie humaine numérique de Vincent provient de la dernière version de Baidu Intelligent Cloud. Il est temps de le dire ou non, mais il est temps de réduire d’un seul coup le seuil permettant aux utilisateurs du numérique de l’utiliser. Après avoir entendu parler d'un tel artefact, nous avons immédiatement obtenu la qualification pour les tests internes, comme d'habitude. Jetons un coup d'œil plus en détail ~ Dans 5 minutes en une phrase, l'homme numérique 3D sera directement de service.
- IA 1166 2024-05-08 20:10:39
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- Fusion de données multimodales de mauvaise qualité, plusieurs institutions ont publié conjointement un article de synthèse
- La colonne AIxiv est une colonne où ce site publie du contenu académique et technique. Au cours des dernières années, la rubrique AIxiv de ce site a reçu plus de 2 000 rapports, couvrant les meilleurs laboratoires des principales universités et entreprises du monde entier, favorisant efficacement les échanges et la diffusion académiques. Si vous souhaitez partager un excellent travail, n'hésitez pas à contribuer ou à nous contacter pour un rapport. Courriel de soumission : liyazhou@jiqizhixin.com ; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com La fusion multimodale est l'une des tâches fondamentales de l'intelligence multimodale. La motivation de la fusion multimodale est d’utiliser conjointement des informations efficaces provenant de différentes modalités pour améliorer la précision et la stabilité des tâches en aval. Les méthodes traditionnelles de fusion multimodale reposent souvent sur des données de haute qualité et sont difficiles à adapter aux applications réelles.
- IA 1225 2024-05-08 19:40:27
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- Green Intelligence : innovation basée sur l'IA dans les solutions environnementales mondiales
- Alors que nous cherchons à relever les défis environnementaux pressants du monde d’aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme une force de transformation. Les technologies basées sur l’intelligence artificielle, connues sous le nom d’« intelligence verte », non seulement remodèlent la façon dont nous abordons la pollution, la gestion des déchets et la conservation des ressources naturelles à l’échelle mondiale, mais sont également en train de révolutionner cette approche. En exploitant la puissance de l’intelligence artificielle, nous pouvons analyser des ensembles de données massifs, prédire les risques environnementaux et mettre en œuvre des solutions avec une précision et une rapidité sans précédent. Cette technologie s'avère essentielle dans notre quête d'un avenir plus durable et plus résilient, nous permettant de répondre plus efficacement aux problèmes les plus critiques de la planète. Lorsque nous adoptons l’intelligence artificielle pour relever les défis environnementaux, nous améliorons non seulement les applications actuelles.
- IA 996 2024-05-08 17:55:30
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- En 2024, y aura-t-il des percées et des progrès substantiels dans la conduite autonome de bout en bout en Chine ?
- Tout le monde ne peut pas comprendre que la Tesla V12 a été lancée à grande échelle en Amérique du Nord et a gagné la reconnaissance de plus en plus d'utilisateurs en raison de ses excellentes performances. La conduite autonome de bout en bout est également devenue la direction technique qui préoccupe le plus tout le monde. à propos de l'industrie de la conduite autonome. Récemment, j'ai eu l'occasion d'avoir des échanges avec des ingénieurs, des chefs de produits, des investisseurs et des médias de premier ordre dans de nombreux secteurs. J'ai constaté que tout le monde est très intéressé par la conduite autonome de bout en bout, mais même dans certains domaines. compréhension de base de la conduite autonome de bout en bout, il existe encore des malentendus de ce genre. En tant que personne ayant eu la chance de découvrir la fonction City avec et sans images de marques nationales de premier rang, ainsi que les deux versions de FSD V11 et V12, je voudrais ici parler de quelques éléments à ce stade, basés sur mon parcours professionnel et le suivi des progrès de Tesla FSD au fil des années.
- IA 921 2024-05-08 14:49:12
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- Comment les réseaux de fibre optique vont-ils suivre l'intelligence artificielle ?
- À mesure que les capacités d’intelligence artificielle continuent de se développer, le besoin de réseaux de fibre optique puissants devient de plus en plus urgent. Le paysage technologique évolue rapidement, les charges de travail d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique générant une demande sans précédent d’infrastructures de connectivité. Avec l’avènement de l’ère de l’intelligence artificielle, les modèles opérationnels des entreprises et la manière dont ils interagissent avec les données subissent des changements subtils. Les progrès technologiques ont mis en évidence l'importance des réseaux à fibre optique, connus pour leurs capacités de bande passante uniques et leur faible latence et qui sont devenus le courant dominant de l'architecture des réseaux d'entreprise. Les réseaux à fibre optique sont devenus le cœur des systèmes de communication modernes, prenant en charge les demandes massives de données des applications d'intelligence artificielle. Avantages de l'intégration de l'intelligence artificielle et des réseaux de fibre optique La relation entre l'IA et les réseaux de fibre optique est mutuellement bénéfique, favorisant ainsi le progrès mutuel. Alors que les applications d’intelligence artificielle deviennent
- IA 617 2024-05-08 14:30:02
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- Comment les réseaux de fibre optique vont-ils suivre l'intelligence artificielle ?
- Le paysage technologique évolue rapidement, les charges de travail de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique augmentant le besoin d’infrastructure de connectivité. Avec l’avènement de l’ère de l’intelligence artificielle, l’industrie est confrontée à des changements. La réorganisation de la manière dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec les données est devenue un moment fort du progrès technologique. L'importance des réseaux de fibre optique devient de plus en plus importante et les réseaux de fibre optique sont connus pour leur excellente capacité de charge et leur faible latence. Les réseaux à fibre optique sont devenus le cœur des systèmes de communication modernes, répondant aux demandes massives de données des applications d’intelligence artificielle. Avantages de l'intégration de l'intelligence artificielle et des réseaux de fibre optique L'interrelation entre l'IA et les réseaux de fibre optique est mutuellement bénéfique et favorise donc le progrès mutuel. À mesure que les applications d’IA deviennent de plus en plus complexes et gourmandes en données, le besoin d’une infrastructure de fibre optique robuste continue de croître. En revanche, les vitesses et les vitesses des réseaux de fibre optique
- IA 1082 2024-05-08 13:40:11
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- Jetez un œil au passé et au présent de l'Occ et de la conduite autonome ! La première revue résume de manière exhaustive les trois thèmes majeurs de l'amélioration des fonctionnalités/déploiement en production de masse/annotation efficace.
- Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Ces dernières années, la conduite autonome a reçu une attention croissante en raison de son potentiel à réduire la charge du conducteur et à améliorer la sécurité de conduite. La prédiction d'occupation tridimensionnelle basée sur la vision est une tâche de perception émergente adaptée à une enquête rentable et complète sur la sécurité de la conduite autonome. Bien que de nombreuses études aient démontré la supériorité des outils de prédiction d’occupation 3D par rapport aux tâches de perception centrée sur les objets, il existe encore des revues dédiées à ce domaine en développement rapide. Cet article présente d'abord le contexte de la prédiction d'occupation 3D basée sur la vision et discute des défis rencontrés dans cette tâche. Ensuite, nous discutons de manière approfondie de l'état actuel et des tendances de développement des méthodes actuelles de prévision d'occupation 3D sous trois aspects : l'amélioration des fonctionnalités, la convivialité du déploiement et l'efficacité de l'étiquetage. enfin
- IA 701 2024-05-08 11:40:01