第1章数据库理论基础知识习题
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Repoussant les limites de la détection de défauts traditionnelle, « Defect Spectrum » permet pour la première fois une détection de défauts industriels d'une ultra haute précision et d'une sémantique riche.
Jul 26, 2024 pm 05:38 PM
Dans la fabrication moderne, une détection précise des défauts est non seulement la clé pour garantir la qualité des produits, mais également la clé de l’amélioration de l’efficacité de la production. Cependant, les ensembles de données de détection de défauts existants manquent souvent de précision et de richesse sémantique requises pour les applications pratiques, ce qui rend les modèles incapables d'identifier des catégories ou des emplacements de défauts spécifiques. Afin de résoudre ce problème, une équipe de recherche de premier plan composée de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong, Guangzhou et de Simou Technology a développé de manière innovante l'ensemble de données « DefectSpectrum », qui fournit une annotation à grande échelle détaillée et sémantiquement riche des défauts industriels. Comme le montre le tableau 1, par rapport à d'autres ensembles de données industrielles, l'ensemble de données « DefectSpectrum » fournit le plus grand nombre d'annotations de défauts (5 438 échantillons de défauts) et la classification de défauts la plus détaillée (125 catégories de défauts).
Le modèle de dialogue NVIDIA ChatQA a évolué vers la version 2.0, avec la longueur du contexte mentionnée à 128 Ko
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
La communauté ouverte LLM est une époque où une centaine de fleurs fleurissent et s'affrontent. Vous pouvez voir Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 et bien d'autres. excellents interprètes. Cependant, par rapport aux grands modèles propriétaires représentés par le GPT-4-Turbo, les modèles ouverts présentent encore des lacunes importantes dans de nombreux domaines. En plus des modèles généraux, certains modèles ouverts spécialisés dans des domaines clés ont été développés, tels que DeepSeek-Coder-V2 pour la programmation et les mathématiques, et InternVL pour les tâches de langage visuel.
Formation avec des millions de données cristallines pour résoudre le problème de la phase cristallographique, la méthode d'apprentissage profond PhAI est publiée dans Science
Aug 08, 2024 pm 09:22 PM
Editeur | KX À ce jour, les détails structurels et la précision déterminés par cristallographie, des métaux simples aux grandes protéines membranaires, sont inégalés par aucune autre méthode. Cependant, le plus grand défi, appelé problème de phase, reste la récupération des informations de phase à partir d'amplitudes déterminées expérimentalement. Des chercheurs de l'Université de Copenhague au Danemark ont développé une méthode d'apprentissage en profondeur appelée PhAI pour résoudre les problèmes de phase cristalline. Un réseau neuronal d'apprentissage en profondeur formé à l'aide de millions de structures cristallines artificielles et de leurs données de diffraction synthétique correspondantes peut générer des cartes précises de densité électronique. L'étude montre que cette méthode de solution structurelle ab initio basée sur l'apprentissage profond peut résoudre le problème de phase avec une résolution de seulement 2 Angströms, ce qui équivaut à seulement 10 à 20 % des données disponibles à la résolution atomique, alors que le calcul ab initio traditionnel
Google AI a remporté la médaille d'argent de l'Olympiade mathématique de l'OMI, le modèle de raisonnement mathématique AlphaProof a été lancé et l'apprentissage par renforcement est de retour.
Jul 26, 2024 pm 02:40 PM
Pour l’IA, l’Olympiade mathématique n’est plus un problème. Jeudi, l'intelligence artificielle de Google DeepMind a réalisé un exploit : utiliser l'IA pour résoudre la vraie question de l'Olympiade mathématique internationale de cette année, l'OMI, et elle n'était qu'à un pas de remporter la médaille d'or. Le concours de l'OMI qui vient de se terminer la semaine dernière comportait six questions portant sur l'algèbre, la combinatoire, la géométrie et la théorie des nombres. Le système d'IA hybride proposé par Google a répondu correctement à quatre questions et a marqué 28 points, atteignant le niveau de la médaille d'argent. Plus tôt ce mois-ci, le professeur titulaire de l'UCLA, Terence Tao, venait de promouvoir l'Olympiade mathématique de l'IA (AIMO Progress Award) avec un prix d'un million de dollars. De manière inattendue, le niveau de résolution de problèmes d'IA s'était amélioré à ce niveau avant juillet. Posez les questions simultanément sur l'OMI. La chose la plus difficile à faire correctement est l'OMI, qui a la plus longue histoire, la plus grande échelle et la plus négative.
Le point de vue de la nature : les tests de l'intelligence artificielle en médecine sont dans le chaos. Que faut-il faire ?
Aug 22, 2024 pm 04:37 PM
Editeur | ScienceAI Sur la base de données cliniques limitées, des centaines d'algorithmes médicaux ont été approuvés. Les scientifiques se demandent qui devrait tester les outils et comment le faire au mieux. Devin Singh a vu un patient pédiatrique aux urgences subir un arrêt cardiaque alors qu'il attendait un traitement pendant une longue période, ce qui l'a incité à explorer l'application de l'IA pour réduire les temps d'attente. À l’aide des données de triage des salles d’urgence de SickKids, Singh et ses collègues ont construit une série de modèles d’IA pour fournir des diagnostics potentiels et recommander des tests. Une étude a montré que ces modèles peuvent accélérer les visites chez le médecin de 22,3 %, accélérant ainsi le traitement des résultats de près de 3 heures par patient nécessitant un examen médical. Cependant, le succès des algorithmes d’intelligence artificielle dans la recherche ne fait que le vérifier.
PRO | Pourquoi les grands modèles basés sur le MoE méritent-ils davantage d'attention ?
Aug 07, 2024 pm 07:08 PM
En 2023, presque tous les domaines de l’IA évoluent à une vitesse sans précédent. Dans le même temps, l’IA repousse constamment les limites technologiques de domaines clés tels que l’intelligence embarquée et la conduite autonome. Sous la tendance multimodale, le statut de Transformer en tant qu'architecture dominante des grands modèles d'IA sera-t-il ébranlé ? Pourquoi l'exploration de grands modèles basés sur l'architecture MoE (Mixture of Experts) est-elle devenue une nouvelle tendance dans l'industrie ? Les modèles de grande vision (LVM) peuvent-ils constituer une nouvelle avancée dans la vision générale ? ...Dans la newsletter des membres PRO 2023 de ce site publiée au cours des six derniers mois, nous avons sélectionné 10 interprétations spéciales qui fournissent une analyse approfondie des tendances technologiques et des changements industriels dans les domaines ci-dessus pour vous aider à atteindre vos objectifs dans le nouveau année. Cette interprétation provient de la Week50 2023
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
iOS 18 ajoute une nouvelle fonction d'album 'Récupéré' pour récupérer les photos perdues ou endommagées
Jul 18, 2024 am 05:48 AM
Les dernières versions d'Apple des systèmes iOS18, iPadOS18 et macOS Sequoia ont ajouté une fonctionnalité importante à l'application Photos, conçue pour aider les utilisateurs à récupérer facilement des photos et des vidéos perdues ou endommagées pour diverses raisons. La nouvelle fonctionnalité introduit un album appelé "Récupéré" dans la section Outils de l'application Photos qui apparaîtra automatiquement lorsqu'un utilisateur a des photos ou des vidéos sur son appareil qui ne font pas partie de sa photothèque. L'émergence de l'album « Récupéré » offre une solution aux photos et vidéos perdues en raison d'une corruption de la base de données, d'une application d'appareil photo qui n'enregistre pas correctement dans la photothèque ou d'une application tierce gérant la photothèque. Les utilisateurs n'ont besoin que de quelques étapes simples
