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- 나누다:
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- NVIDIA의 새로운 연구: 컨텍스트 길이가 심각하게 거짓이며 32K 성능이 검증된 경우가 많지 않습니다.
- "긴 컨텍스트" 대형 모델의 잘못된 표준 현상을 무자비하게 노출 - NVIDIA의 새로운 연구에서는 GPT-4를 포함한 10개의 대형 모델이 128k 또는 심지어 1M의 컨텍스트 길이를 생성하는 것으로 나타났습니다. 그러나 몇 가지 테스트를 거친 후 새로운 지표인 "유효 컨텍스트"가 심각하게 줄어들었고 32K에 도달할 수 있는 사람은 많지 않습니다. 새로운 벤치마크는 RULER라고 불리며 검색, 다중 홉 추적, 집계, 질문 및 답변의 네 가지 범주에 총 13개의 작업이 포함되어 있습니다. RULER는 모델이 4K 길이에서 Llama-7B 기준과 동일한 성능을 유지할 수 있는 최대 길이인 "유효 컨텍스트 길이"를 정의합니다. 학자들은 이 연구를 "매우 통찰력이 있다"고 평가했습니다. 이 새로운 연구를 본 후 많은 네티즌들은 문맥왕 플레이어인 클로드와 제미니도 보고 싶어했습니다.
- 일체 포함 1200 2024-06-05 16:22:47
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- iPhone이나 터미널 실습에 yolov를 배포하는 전체 과정
- 오랫동안 기다려온 탐지 클래식에는 YOLOv5라는 또 다른 공격이 있습니다. 그중 YOLOv5에는 완전한 파일이 없습니다. 이제 가장 중요한 것은 YOLOv4를 파악하는 것입니다. YOLOv4는 표적 탐지 분야에서 많은 이점을 제공하고 특정 시나리오에서 크게 향상될 수 있습니다. 오늘은 YOLOv4를 분석해보겠습니다. 다음 호에서는 YOLOv5를 Apple 휴대폰에 배포하거나 단말기의 카메라를 통해 실시간으로 감지하는 연습을 해보겠습니다. 1. 기술 검토 CNN(Convolutional Neural Network)의 정확도를 높이기 위해 고려되는 기능이 많이 있습니다. 이러한 기능의 조합은 대규모 데이터 세트에서 실제로 테스트되어야 하며 결과는 이론적으로 검증되어야 합니다. 일부 기능은 특정 모델에서만 작동하고, 일부 질문은 특정 모델에서만 작동하거나 소규모 문제에서만 작동합니다.
- 일체 포함 600 2024-06-05 16:17:14
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- 구현 지능에 대한 3차원 인식의 새로운 체인인 TeleAI & Shanghai AI Lab은 다관점 융합 구현 모델 'SAM-E'를 제안했습니다.
- AIxiv 칼럼은 본 사이트에서 학술 및 기술 콘텐츠를 게재하는 칼럼입니다. 지난 몇 년 동안 이 사이트의 AIxiv 칼럼에는 전 세계 주요 대학 및 기업의 최고 연구실을 대상으로 한 2,000개 이상의 보고서가 접수되어 학술 교류 및 보급을 효과적으로 촉진하고 있습니다. 공유하고 싶은 훌륭한 작품이 있다면 자유롭게 기여하거나 보고를 위해 연락주시기 바랍니다. 제출 이메일: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 기계식 시계를 집어들면 앞면에서 다이얼과 핸즈, 측면에서 크라운과 브레이슬릿, 시계 뒷면을 열면 보입니다. , 복잡한 기어와 움직임을 살펴보겠습니다. 각 관점은 서로 다른 정보를 제공하며, 이를 결합하여 전체 작업 개체를 이해할 수 있습니다.
- 일체 포함 608 2024-06-05 16:09:27
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- 국가데이터표준화기술위원회, 국가데이터표준화기술위원회 설립 승인
- 2024년 5월 24일 오후, 제7차 디지털 중국 건설 서밋 메인 포럼이 푸저우에서 열렸습니다. 당 지도부 서기이자 국가 데이터 관리국 국장인 Liu Liehong, 당 지도부 구성원이자 국가 시장 규제 관리국 부국장인 Tian Shihong, 국가 표준 관리국 국장 등이 회의에 참석했습니다. 회의에서는 디지털 차이나 구축의 중요성과 전략 기획에 관해 심도 있는 논의가 진행되었습니다. 참가자들은 디지털 혁신이 국가 발전의 핵심 동인이 되었음을 인식했습니다. 동시에 그들은 경제, 사회 및 거버넌스에 디지털 기술을 광범위하게 적용할 것을 강조했습니다. Tian Shihong은 회의에서 "국가 데이터 표준화 기술 위원회 설립 준비에 관한 고시"를 낭독했습니다. 국가데이터표준화기술위원회는 데이터 자원, 데이터 기술, 데이터 순환, 스마트시티, 디지털 전환 등을 담당하게 된다.
- 일체 포함 621 2024-06-05 13:51:45
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- 강화 학습 전략을 통한 특징 선택
- 기능 선택은 기계 학습 모델을 구축하는 과정에서 중요한 단계입니다. 모델과 달성하려는 작업에 적합한 기능을 선택하면 성능이 향상될 수 있습니다. 고차원 데이터 세트를 다루는 경우 기능을 선택하는 것이 특히 중요합니다. 이를 통해 모델은 더 빠르고 효과적으로 학습할 수 있습니다. 아이디어는 최적의 기능 수와 가장 의미 있는 기능을 찾는 것입니다. 이 기사에서는 강화 학습 전략을 통해 새로운 기능 선택을 소개하고 구현합니다. 강화 학습, 특히 Markov 결정 프로세스에 대해 논의하는 것부터 시작합니다. 이는 데이터 과학 분야의 매우 새로운 방법으로, 특히 기능 선택에 적합합니다. 그런 다음 구현 방법과 Python 라이브러리(FSRLearning) 설치 및 사용 방법을 소개합니다. 마지막으로 이를 설명하기 위해 간단한 예를 사용합니다.
- 일체 포함 598 2024-06-05 13:00:43
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- HPE Aruba 네트워킹의 미래 지향적인 관점: AI 기반 보안 컨버지드 네트워크 구축
- 디지털 시대에 네트워크는 세상을 연결하는 연결고리일 뿐만 아니라 비즈니스와 사회 발전을 촉진하는 핵심 원동력이기도 합니다. 모바일 장치, 사물 인터넷(IoT) 및 클라우드 서비스의 폭발적인 성장으로 인해 사용자의 네트워크 의존도는 전례 없는 수준에 이르렀습니다. 언제 어디서나 안전하고 효율적인 접속을 제공할 수 있는 네트워크 환경은 개인과 기업 모두에게 필수가 되었습니다. 그러나 이러한 수요 증가는 특히 사이버 보안과 네트워크 아키텍처의 복잡성 측면에서 그 자체의 과제도 안겨줍니다. 올해 Gartner가 발표한 유선 및 무선 개입에 대한 최신 Magic Quadrant에서 HPE Aruba Networking은 자동화된 네트워크 오케스트레이션, 고급 소프트웨어 업그레이드 기술, 통합 인공 지능(AI) 기능 분야의 솔루션으로 다시 한 번 인정을 받았습니다.
- 일체 포함 828 2024-06-05 11:12:47
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- ECCV 2024 워크숍 다중 모드 이해 및 자율 주행 어려운 시나리오의 비디오 생성 논문 모집 및 챌린지가 시작되었습니다!
- 워크숍 홈페이지: https://coda-dataset.github.io/w-coda2024/ 개요 이 워크숍은 현재의 최첨단 자율주행 기술과 포괄적이고 신뢰할 수 있는 지능형 자율주행 에이전트 간의 격차를 탐구하는 것을 목표로 합니다. 최근 몇 년 동안 대규모 다중 모드 모델(예: GPT-4V)은 다중 모드 인식 및 이해에 있어 전례 없는 발전을 보여주었습니다. MLLM을 사용하여 자율 주행의 복잡한 시나리오, 특히 드물지만 중요한 하드 케이스 시나리오를 처리하는 것은 해결되지 않은 과제입니다. 이 워크숍은 다중 모드 대형 모델 인식 및 이해, 자율 주행 시스템에 첨단 AIGC 기술 적용, 엔드투엔드 자율 주행에 대한 혁신적인 연구를 촉진하는 것을 목표로 합니다. 일하다
- 일체 포함 1039 2024-06-04 20:47:35
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- 기초가 전혀 없어도 컨볼루션 신경망의 원리를 이해할 수 있습니다! 매우 상세합니다!
- 저자처럼 기술을 사랑하고 AI에 큰 관심을 갖고 있는 친구들은 컨볼루셔널 신경망에 대해 잘 알고 있을 것이고, 이런 '고급' 이름에 오랫동안 헷갈려 했을 거라 믿는다. 저자는 오늘 처음부터 컨볼루셔널 신경망의 세계로 들어갑니다~ 모두와 공유해보세요! 컨볼루셔널 신경망에 대해 알아보기 전에 이미지가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 이미지 원리 이미지는 컴퓨터에서 숫자(0~255)로 표시되며, 각 숫자는 이미지 픽셀의 밝기나 색상 정보를 나타냅니다. 그중에는 흑백 이미지가 있습니다. 각 픽셀에는 하나의 값만 있으며 이 값은 0(검은색)에서 255(흰색) 사이에서 변합니다. 컬러 이미지: 각 픽셀에는 세 가지 값이 포함되어 있으며, 가장 일반적인 것은 빨간색, 녹색, 파란색인 RGB(Red-Green-Blue) 모델입니다.
- 일체 포함 577 2024-06-04 20:19:27
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- 회절 한계를 1.5배 초과, 이미징 조건은 10배 더 낮음, 칭화대학교와 중국과학원은 AI 방법을 사용하여 현미경 해상도 향상
- 그림: ZS-DeconvNet을 통한 빠른 감광성 생물학적 과정의 장기 SR 이미징. (출처: Paper) Editor | 전통적인 분석 알고리즘과 딥러닝 모델을 포함한 당근 피부 계산 초해상도 방법은 광학 현미경을 크게 향상시켰습니다. 그 중 지도심층신경망은 뛰어난 성능을 보여주었지만, 살아있는 세포의 높은 역동성으로 인해 대량의 고품질 훈련 데이터가 필요하며 이러한 데이터를 얻는 것은 매우 힘들고 비실용적입니다. 최근 연구에서 칭화대학교와 중국과학원 연구원들은 회절극 너머 현미경 이미지의 해상도를 즉각적으로 향상시킬 수 있는 제로샷 디콘볼루션 네트워크(ZS-DeconvNet)를 개발했습니다.
- 일체 포함 697 2024-06-04 19:26:15
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- 그것에 집중하세요! ! 인과 추론을 위한 두 가지 주요 알고리즘 프레임워크 분석
- 1. 전체 프레임워크의 주요 작업은 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 인과구조의 발견, 즉 데이터로부터 변수들 간의 인과관계를 찾아내는 것이다. 두 번째는 인과효과 추정, 즉 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향 정도를 데이터로부터 추론하는 것이다. 이러한 영향은 상대적인 성격을 말하는 것이 아니라, 하나의 변수가 개입될 때 다른 변수의 값이나 분포가 어떻게 변하는가를 의미한다는 점에 유의해야 합니다. 마지막 단계는 편향을 수정하는 것입니다. 왜냐하면 많은 작업에서 다양한 요인으로 인해 개발 샘플과 애플리케이션 샘플의 분포가 다를 수 있기 때문입니다. 이 경우 인과 추론은 편견을 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기능은 다양한 시나리오에 적합하며 그 중 가장 일반적인 것은 의사 결정 시나리오입니다. 인과 추론을 통해 우리는 다양한 사용자가 의사 결정 행동에 어떻게 반응하는지 이해할 수 있습니다. 둘째, 업계에서는
- 일체 포함 780 2024-06-04 16:45:02
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- Shanghai Jiao Tong University의 Lu Cewu: 구체화된 지능과 그의 첫 면도 로봇 현자와의 인터뷰 |
- 역사적 데이터를 검토한 결과, 상하이 자오퉁 대학교의 루 추우(Lu Cewu) 교수가 세계 최초로 로봇 칼날로 면도를 한 것으로 나타났습니다. Shanghai Jiao Tong University의 Lu Cewu 교수는 자가 뼈 조직 공학에 관한 연구를 수행하기 위해 직접 팀을 이끌었습니다. 대형 구현 지능형 모델의 작동으로 기계는 면도 작업을 성공적으로 완료했습니다. 이 기술은 미래 의료 분야에 획기적인 발전을 가져올 수 있습니다. 사람의 수염을 면도하는 로봇은 단순해 보이지만 실제로는 행동 일반화 외에도 엄청난 견고함이 필요합니다. 원문에 따르면, 루 교수의 머리가 움직일 때 고정밀 피드백 모듈이 내장된 이 대형 구현 지능형 모델은 압력과 접선력의 변화에 대해 적시에 결정을 내려 상처를 주지 않고 수염을 깨끗하게 면도할 수 있습니다. 대형 모델이 비전만 통과하는 경우
- 일체 포함 872 2024-06-04 15:47:55
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- SOTA 성능, 다중 규모 학습, Sun Yat-sen University에서 단백질-약물 상호 작용 AI 프레임워크 제안
- Editor | Violet 단백질, 약물 및 기타 생체분자 간의 상호작용은 다양한 생물학적 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 상호 작용을 이해하는 것은 생물학적 과정의 기초가 되는 분자 메커니즘을 해독하고 새로운 치료 전략을 개발하는 데 중요합니다. 단백질은 세포에서 가장 중요한 분자 중 하나이며 세포 내에서 다양한 기능을 수행합니다. 약물은 종종 특정 단백질과 상호작용하여 생리학적 과정을 조절합니다. 이러한 상호 작용은 특정 분자 신호 전달 경로를 촉진하거나 억제할 수 있습니다. 현재의 다중 규모 계산 방법은 종종 단일 규모에 너무 많이 의존하고 다른 규모에 적합하지 않습니다. 이는 고르지 못한 다중 규모 방향성 및 다중 규모 학습에 내재된 탐욕과 관련이 있을 수 있습니다. 최적화 불균형을 완화하기 위해 Sun Yat-sen University와 Shanghai Jiao Tong University의 연구자들은 제안했습니다.
- 일체 포함 1339 2024-06-04 15:43:57
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- 데빈 너머! Yao Ban이 이끄는 그들은 대형 모델 프로그래밍 분야에서 새로운 세계 기록을 세웠습니다.
- 데빈 너머! Yao Ban이 이끄는 스타트업 OpenCSG에서 제작한 StarShipCodeGenAgent는 SWEBench 순위에서 새로운 플레이어를 환영하며 23.67%의 점수로 세계 2위에 올랐습니다. 동시에 GPT-4o가 아닌 기본 모델로는 최고 기록(SOTA)을 세웠다. 우리 모두는 SWebench 평가가 실제 프로그래밍 시나리오와 매우 유사하며 매우 어렵다는 것을 알고 있습니다. 이를 위해서는 모델이 요구 사항을 이해하고 여러 기능/클래스 및 파일에 대한 변경 사항을 조정해야 할 뿐만 아니라 모델이 실행과 상호 작용해야 합니다. 환경을 관리하고, 매우 긴 컨텍스트를 처리하고, 작업에 대한 복잡한 논리적 추론을 생성합니다. 이 어려운 실제 테스트에서 업계에서 가장 앞선 GPT4와 Devin은 단 1개의 문제만 풀 수 있습니다.
- 일체 포함 611 2024-06-04 12:50:00
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- 데이터베이스 통합 + AI가 필요한 이유는 무엇입니까? 오라클 오라클 23ai가 답을 주었습니다
- 2017년 "AttentionisAllYouNeed"라는 논문에서는 새로운 신경망 아키텍처인 Transformer를 제안했습니다. 7년 후, Transformer는 생성된 AI의 핵심이 되었으며 오늘날의 기술 물결을 선도하고 있습니다. Yiguwen Company의 부사장이자 중국 전무이사인 Wu Chengyang에 따르면 신기술 출현에서 가장 중요한 것은 기술 자체가 아니라 기술이 사용자에게 가져올 수 있는 가치입니다. 데이터 분야에서는 새로운 유형의 자산으로서의 데이터가 업계의 공감대를 형성하고 있습니다. 데이터 차원에서 어떻게 AI와 긴밀히 통합하여 데이터의 가치를 극대화할 것인지가 현재 해결해야 할 핵심 문제입니다. Oracle이 최근 출시한 OracleDatabase23ai는 바로 이러한 목적을 위한 것입니다.
- 일체 포함 395 2024-06-04 12:25:07
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- Spring Boot3.x는 Alibaba Cloud 얼굴 인식 서비스와 연결하여 얼굴 인식을 구현합니다.
- 이 항목에서는 SpringBoot3.x 프레임워크 및 OpenCV 라이브러리를 통해 효율적인 얼굴 감지 및 얼굴 인식 시스템을 구현하는 방법에 대한 심층적인 논의를 다룹니다. 기본 개념부터 고급 응용까지, 코드 예제 및 실제 사례와 결합된 10개의 체계적인 기사를 통해 완전한 얼굴 감지 및 인식 시스템을 처음부터 구축하는 전체 프로세스를 마스터할 수 있도록 점진적으로 안내합니다. 알리바바 클라우드 얼굴인식 서비스는 딥러닝 기반의 인공지능 서비스로, 얼굴 검출, 얼굴 속성 분석, 얼굴 비교 등의 기능을 제공할 수 있다. 다른 서비스와 비교하여 Alibaba Cloud는 초고정확성, 짧은 대기 시간, 강력한 기술 지원 및 규정 준수로 인해 중국의 많은 기업이 가장 먼저 선택하는 서비스가 되었습니다. 장점은 다음과 같습니다. 높은 정확성: Alibaba의 강력한 인공 지능 연구 역량을 바탕으로 Alibaba는
- 일체 포함 423 2024-06-04 11:53:12