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- IoT センサーと人工知能がスマート ビルディングにどのような革命をもたらしているか
- ここ数年、特に新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックを受けて、施設管理者の変化や持続可能性のニーズの拡大への期待に伴い、建設管理は継続的な成長と進化に直面している。オフィスからよりハイブリッドで柔軟な作業環境への移行により、商業ビルの使用方法が変化し、ビルの使用状況や占有率の傾向などをリアルタイムで把握することが求められています。絶えず変化する建設管理の状況では、全体的な生産性とパフォーマンスを向上させながら、新しい柔軟な環境に迅速に適応するソリューションが実証されています。スマート ビルディング 自社の施設と改善の機会を評価する スマート ビルディングは、業務を合理化するだけでなく、コストを削減し、すべての人の認知度を高める可能性を秘めた成長傾向です。モノのインターネット (IoT)、人工知能 (AI)、自動化などのテクノロジーの活用
- AI 916 2024-04-16 15:16:37
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- 北京大学の林周晨氏のチームは、一次最適化アルゴリズムに触発されて、普遍的な近似特性を備えたニューラル ネットワーク アーキテクチャの設計方法を提案しました。
- ニューラル ネットワークは、深層学習テクノロジーの基礎として、多くの応用分野で効果的な成果を上げています。実際には、ネットワーク アーキテクチャは学習効率に大きな影響を与える可能性があります。優れたニューラル ネットワーク アーキテクチャは、問題に関する事前知識を組み込み、ネットワーク トレーニングを確立し、コンピューティング効率を向上させることができます。現在、古典的なネットワーク アーキテクチャ設計手法には、手動設計、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ検索 (NAS) [1]、および最適化ベースのネットワーク設計手法 [2] が含まれます。 ResNet などの人工的に設計されたネットワーク アーキテクチャ。ニューラル ネットワーク アーキテクチャの探索は、探索または強化学習を通じて探索空間内で最適なネットワーク構造を探索します。明確な目的がある
- AI 813 2024-04-15 18:22:15
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- Js-pytorch: フロントエンド + AI の新しい世界を切り開く
- 皆さんこんにちは、私の名前は徐暁西です。最近、Github で非常に興味深いフレームワーク js-pytorch を発見しました。これにより、フロントエンドで JavaScript を簡単に使用して深層学習フレームワークを実行できるようになります。フロントエンド テクノロジーの上級プレーヤーとして、今日はこのフレームワークを皆さんと共有したいと思います。現在の人工知能の分野において、ディープラーニング技術は非常に注目を集めている技術となっています。 PyTorch は、ディープラーニングフレームワークの 1 つとして注目を集めています。このフレームワークは、深層学習の分野で重要な開発速度を持っています。 js-pytorch は JavaScript テクノロジーを活用して PyTorch の機能を導入し、JavaScript の世界で PyTorch を使用できるようにします。
- AI 645 2024-04-15 16:40:55
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- エンドツーエンドおよび次世代の自動運転システムと、エンドツーエンドの自動運転に関する誤解について話しましょう。
- この 1 か月間、いくつかのよく知られた理由により、私は業界のさまざまな教師やクラスメートと非常に集中的な交流をしてきました。この交換で避けられない話題は当然、エンドツーエンドと人気の Tesla FSDV12 です。この機会に、現時点での私の考えや意見を整理し、皆様のご参考とご議論に役立てたいと思います。エンドツーエンドの自動運転システムをどのように定義するか、またエンドツーエンドで解決することが期待される問題は何でしょうか?最も伝統的な定義によれば、エンドツーエンド システムとは、センサーから生の情報を入力し、関心のある変数をタスクに直接出力するシステムを指します。たとえば、画像認識では、従来の特徴抽出 + 分類子方式と比較して、CNN はエンドツーエンドと言えます。自動運転タスクでは、各種センサー(カメラ/LiDAR)からのデータを入力
- AI 1110 2024-04-15 16:13:01
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- 米国の巨大テクノロジー企業が世界のAI市場を操作していることを懸念し、英国の規制当局が複数の調査を開始
- 英国競争市場庁(CMA)は最近、米国のテクノロジー企業が世界のAI市場を操作する可能性があると懸念を表明した。 CMAは、基本的なAIモデル(FMなど)の開発と運用を支配するいくつかのテクノロジー企業と、それらの企業間の協力方法(OpenAIやMicrosoftなど)を調査している。同庁は、これらのテクノロジー企業が90社以上のパートナーからなる「インターネットネットワーク」を確立し(図1参照)、Google、Apple、Microsoft、Meta、Amazon、Nvidiaなどから投資を受けていると指摘した。 CMAは、こうした投資が他の企業のAI市場参入に対する障壁を生み出すために利用される可能性があると懸念している。 image001.jpg 図 1: アメリカのテクノロジー大手によって形成された「インターネット」に関する CMA 調査は昨年完了しました。
- AI 416 2024-04-15 16:07:21
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- 世界最高峰のAIカンファレンスNeurlPSが高校生からの論文募集を開始
- 大学入学試験を受けて論文を書く次のステップは何でしょうか? AI の人材育成は幼少期から始めるべきだ この言葉は、ますます冗談ではなくなってきています。金曜日、トップ学術会議 NeurIPS が高校生向けのペーパートラックを開設したというニュースが人工知能コミュニティに衝撃を与えた。このニュースはカンファレンスの主催者からの新たな発表から引用されている。これはワークショップではなく、メインのカンファレンスであることに注意してください。機械学習の社会的影響に関する研究論文の提出を高校生に心から募集しており、彼らのプロジェクトは NeurIPS+2024 で発表されます。組織委員会はファイナリストの中から何人かを選出し、プロジェクトをバーチャルで発表し、NeurIPS ホームページでその成果を強調します。さらに、最大 5 つの受賞プロジェクトの主著者が Ne に招待されます。
- AI 1175 2024-04-15 16:04:01
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- ムスクの新作! Grok-1.5V マルチモーダル モデルの衝撃的なリリース: デジタル世界と物理世界の完璧な統合
- Musk の第一世代マルチモーダル モデル Grok-1.5V がついに登場! Grok1.5V は、デジタル世界と物理世界を接続できると主張しています。テキスト機能に加えて、ドキュメント、アイコン、スクリーンショット、写真などのさまざまな視覚情報を処理できます。 Grok 1.5V は、すべての初期テスターとすべての Grok ユーザーが間もなく利用できるようになります。 NVIDIA のシニア サイエンティストである Jim Fan 氏は、Grok-1.5V の「最大のハイライト」を発見しました。彼の見解では、Grok-1.5V の最も興味深い点は、自動運転のエッジ ケースを解決できる可能性があることです。 Grok-1.5V は、自動車が複雑なシナリオを解決し、ルールや反事実に基づいて推論し、決定を説明するのに役立つ「思考チェーン」を使用することで、認識を次のレベルに引き上げることができます。
- AI 960 2024-04-15 16:01:01
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- かつて人気だった InstantID には、オープンソース化された様式化された画像の生成という新しい遊び方があります。
- InstantID のオリジナル チームは、スタイル移行の新しい方法である InstantStyle を立ち上げました。様式化された画像の生成はスタイル転送と呼ばれることが多く、その目標は、参照画像とスタイルが一致し、元の画像の内容と一致する画像を生成することです。このテクノロジーは、同じスタイル データのバッチ トレーニングのための拡散手法 (LoRA など) に基づいており、新しいスタイルに移行することはできません。または、反転操作 (StyleAlign など) に基づいて、スタイル イメージを潜在ノイズに復元することにより、順伝播によって取得された K と V を使用して、生成時にスタイル イメージを置き換えます。この方法では、反転操作により生成スタイルが劣化することがよくあります。最近、インスタントID
- AI 738 2024-04-15 15:58:20
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- ReFT (Representation Fine-tuning): PeFT よりも優れた新しい大規模言語モデル微調整テクノロジ
- ReFT (Representation Finetuning) は、大規模な言語モデルを微調整する方法を再定義する画期的な手法です。スタンフォード大学の研究者らがarxivに最近(4月)発表した論文によると、ReFTは従来の重みベースの微調整手法とは大きく異なり、これらの大規模モデルを新しいものに適応させるためのより効率的かつ効果的な方法を提供するという。タスクとエリア!この論文を紹介する前に、PeFT について見てみましょう。パラメーターの効率的な微調整 PeFTParameterEfficientFine-Tuning (PEFT) は、少数または追加のモデル パラメーターを微調整するための効率的な微調整方法です。従来の予測ネットワークによる微調整
- AI 1306 2024-04-15 15:30:02
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- ゾウは踊れないなんて誰が言った? ICLR 2024 のクロスモーダル インタラクションのタイミング予測を実現するための大規模言語モデルの再プログラミング
- 最近、オーストラリアのモナッシュ大学、Ant Group、IBM Research およびその他の機関の研究者らは、大規模言語モデル (LLM) に対するモデル再プログラミング (モデル再プログラミング) の適用を検討し、大規模言語モデルの効率的な再プログラミングという新しい観点を提案しました ( LLM)。一般的な時系列予測システム、つまり Time-LLM フレームワークの言語モデル。このフレームワークは、言語モデルを変更せずに高精度かつ効率的な予測を実現でき、複数のデータセットや予測タスクにおいて従来の時系列モデルを上回ることができ、LLM がクロスモーダル時系列データを処理する際に、象が踊るように優れたパフォーマンスを発揮できるようになります。 。近年、一般知能分野における大規模言語モデルの開発では、「大規模モデル+時系列・時系列データ」という新たな手法が注目されています。
- AI 601 2024-04-15 15:20:02
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- Google Cloud Next '24 中国語選抜コースの登録を開始しました。新しいクラウドへの取り組みを今すぐ始めましょう!
- AI 566 2024-04-15 13:50:36
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- 金融分野における新たな生産力の育成と発展を目的とした「AI + 金融」フォーラムが浦東新区で成功裡に開催された
- 4月12日、上海浦東新区科学技術経済委員会の指導の下、上海浦東新区産業発展促進センター、上海浦東新区投資促進センター第二センター、上海陸家嘴(集団)有限公司が主催。 、上海浦東科学技術起業家センター、中国建設銀行上海浦東支店と当社ウェブサイト(上海)科技有限公司が主催する「AI+金融」フォーラムが張江科学城とデジタルインテリジェンスワールドで成功裡に開催された。このフォーラムは、人工知能と金融業界の開発トレンドと革新的な応用について議論することを目的としており、産業界、学界、金融業界から 400 名近くのゲストが集まります。会議では、参加した専門家がAI+金融の応用や開発動向などの注目テーマについて突っ込んだ議論を行いました。同時に、フォーラムではインテリジェントな顧客サービス、インテリジェントな投資顧問、顔認識テクノロジーも紹介されました。
- AI 924 2024-04-15 13:43:10
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- CVPR\'24 | LightDiff: 夜を直接照らす、低照度シーンの拡散モデル!
- 原題: Light the Night: AMulti-ConditionDiffusion Framework for UnpairedLow-LightEnhancement in Autonomous Driving 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2404.04804.pdf 著者の所属: クリーブランド州立大学 テキサス大学オースティン校 A*STAR ニューヨークUCLA大学論文アイデア:LightDiffは自動運転の視覚中枢認識システムの効率と拡張性を向上させる技術です。最近注目を集めているライダーシステムとの比較
- AI 972 2024-04-15 12:40:12
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- AI を DevOps に統合してワークフローの自動化を強化
- 翻訳者 | Chen Jun によるレビュー | Chonglou ソフトウェア開発チームと運用チームが楽に連携し、プロセスを合理化し、作業効率を向上できると言われたら、間違いなく DevOps を思い浮かべるでしょう。今日、人々は人工知能 (AI) の力を利用してあらゆる意思決定に革命を起こし、新しい DevOps プロフェッショナルの教育をより簡単に支援できることを期待しています。より深い観点から見ると、日常業務の自動化、資産配分の最適化、潜在的な問題の予測など、人工知能は DevOps ワークフローに革命的な影響を与える可能性があります。学ぶ。 DevOps で人工知能の無限の可能性を実現するには、チームのコミュニケーション効率の向上、障害回復時間の短縮、回復力の強化を考慮する必要があります。人工知能をどのように統合するか
- AI 697 2024-04-15 11:34:16
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- CVPR 2024 | 新しいフレームワーク CustomNeRF は、テキストまたは画像のプロンプトのみで 3D シーンを正確に編集します
- Meitu Imaging Research Institute (MTLab) は、中国科学院情報工学研究所、北京航空航天大学、中山大学と共同で、3D シーン編集手法 CustomNeRF を提案しました。研究成果はCVPR2024に採択されました。 CustomNeRF は、3D シーンの編集ヒントとしてテキストの説明や参考画像をサポートするだけでなく、ユーザーが提供した情報に基づいて高品質の 3D シーンを生成します。 Neural Radiance Field (NeRF) が 2020 年に提案されて以来、暗黙的な表現が新たなレベルに押し上げられました。 NeRF は最も最先端のテクノロジーの 1 つとして、急速に一般化され、コンピューティングに応用されています。
- AI 731 2024-04-15 10:13:19