第1章数据库理论基础知识习题
1 、数据库系统的核心是(D)。
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'Defect Spectrum'은 기존 결함 감지의 경계를 뛰어넘어 초고정밀 및 풍부한 의미론적 산업 결함 감지를 최초로 달성합니다.
Jul 26, 2024 pm 05:38 PM
현대 제조업에서 정확한 결함 검출은 제품 품질을 보장하는 열쇠일 뿐만 아니라 생산 효율성을 향상시키는 핵심이기도 합니다. 그러나 기존 결함 감지 데이터세트는 실제 적용에 필요한 정확성과 의미론적 풍부함이 부족한 경우가 많아 모델이 특정 결함 카테고리나 위치를 식별할 수 없게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 광저우 과학기술대학교와 Simou Technology로 구성된 최고 연구팀은 산업 결함에 대한 상세하고 의미론적으로 풍부한 대규모 주석을 제공하는 "DefectSpectrum" 데이터 세트를 혁신적으로 개발했습니다. 표 1에서 볼 수 있듯이, 다른 산업 데이터 세트와 비교하여 "DefectSpectrum" 데이터 세트는 가장 많은 결함 주석(5438개의 결함 샘플)과 가장 상세한 결함 분류(125개의 결함 카테고리)를 제공합니다.
NVIDIA 대화 모델 ChatQA는 버전 2.0으로 발전했으며 컨텍스트 길이는 128K로 언급되었습니다.
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
오픈 LLM 커뮤니티는 백개의 꽃이 피어 경쟁하는 시대입니다. Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 등을 보실 수 있습니다. 훌륭한 연기자. 그러나 GPT-4-Turbo로 대표되는 독점 대형 모델과 비교하면 개방형 모델은 여전히 많은 분야에서 상당한 격차를 보이고 있습니다. 일반 모델 외에도 프로그래밍 및 수학을 위한 DeepSeek-Coder-V2, 시각 언어 작업을 위한 InternVL과 같이 핵심 영역을 전문으로 하는 일부 개방형 모델이 개발되었습니다.
수백만 개의 결정 데이터로 훈련하여 결정학적 위상 문제를 해결하는 딥러닝 방법인 PhAI가 Science에 게재되었습니다.
Aug 08, 2024 pm 09:22 PM
Editor |KX 오늘날까지 단순한 금속부터 큰 막 단백질에 이르기까지 결정학을 통해 결정되는 구조적 세부 사항과 정밀도는 다른 어떤 방법과도 비교할 수 없습니다. 그러나 가장 큰 과제인 소위 위상 문제는 실험적으로 결정된 진폭에서 위상 정보를 검색하는 것입니다. 덴마크 코펜하겐 대학의 연구원들은 결정 위상 문제를 해결하기 위해 PhAI라는 딥러닝 방법을 개발했습니다. 수백만 개의 인공 결정 구조와 그에 상응하는 합성 회절 데이터를 사용하여 훈련된 딥러닝 신경망은 정확한 전자 밀도 맵을 생성할 수 있습니다. 연구는 이 딥러닝 기반의 순순한 구조 솔루션 방법이 단 2옹스트롬의 해상도로 위상 문제를 해결할 수 있음을 보여줍니다. 이는 원자 해상도에서 사용할 수 있는 데이터의 10~20%에 해당하는 반면, 기존의 순순한 계산은
Google AI가 IMO 수학 올림피아드 은메달을 획득하고 수학적 추론 모델 AlphaProof가 출시되었으며 강화 학습이 다시 시작되었습니다.
Jul 26, 2024 pm 02:40 PM
AI의 경우 수학 올림피아드는 더 이상 문제가 되지 않습니다. 목요일에 Google DeepMind의 인공 지능은 AI를 사용하여 올해 국제 수학 올림피아드 IMO의 실제 문제를 해결하는 위업을 달성했으며 금메달 획득에 한 걸음 더 다가섰습니다. 지난 주 막 끝난 IMO 대회에는 대수학, 조합론, 기하학, 수론 등 6개 문제가 출제됐다. 구글이 제안한 하이브리드 AI 시스템은 4문제를 맞혀 28점을 얻어 은메달 수준에 이르렀다. 이달 초 UCLA 종신 교수인 테렌스 타오(Terence Tao)가 상금 100만 달러의 AI 수학 올림피아드(AIMO Progress Award)를 추진했는데, 예상외로 7월 이전에 AI 문제 해결 수준이 이 수준으로 향상됐다. IMO에서 동시에 질문을 해보세요. 가장 정확하게 하기 어려운 것이 IMO인데, 역사도 가장 길고, 규모도 가장 크며, 가장 부정적이기도 합니다.
자연의 관점: 의학 분야의 인공지능 테스트는 혼란에 빠졌습니다. 어떻게 해야 할까요?
Aug 22, 2024 pm 04:37 PM
Editor | ScienceAI 제한된 임상 데이터를 기반으로 수백 개의 의료 알고리즘이 승인되었습니다. 과학자들은 누가 도구를 테스트해야 하며 최선의 방법은 무엇인지에 대해 토론하고 있습니다. 데빈 싱(Devin Singh)은 응급실에서 오랜 시간 치료를 기다리던 중 심장마비를 겪는 소아환자를 목격했고, 이를 계기로 대기시간을 단축하기 위해 AI 적용을 모색하게 됐다. SickKids 응급실의 분류 데이터를 사용하여 Singh과 동료들은 잠재적인 진단을 제공하고 테스트를 권장하는 일련의 AI 모델을 구축했습니다. 한 연구에 따르면 이러한 모델은 의사 방문 속도를 22.3% 단축하여 의료 검사가 필요한 환자당 결과 처리 속도를 거의 3시간 단축할 수 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 인공지능 알고리즘의 연구 성공은 이를 입증할 뿐이다.
PRO | MoE 기반의 대형 모델이 더 주목받는 이유는 무엇인가요?
Aug 07, 2024 pm 07:08 PM
2023년에는 AI의 거의 모든 분야가 전례 없는 속도로 진화하고 있다. 동시에 AI는 구체화된 지능, 자율주행 등 핵심 트랙의 기술적 한계를 지속적으로 확장하고 있다. 멀티모달 추세 하에서 AI 대형 모델의 주류 아키텍처인 Transformer의 상황이 흔들릴까요? MoE(Mixed of Experts) 아키텍처를 기반으로 한 대형 모델 탐색이 업계에서 새로운 트렌드가 된 이유는 무엇입니까? 대형 비전 모델(LVM)이 일반 비전 분야에서 새로운 돌파구가 될 수 있습니까? ...지난 6개월 동안 공개된 본 사이트의 2023 PRO 회원 뉴스레터에서 위 분야의 기술 동향과 산업 변화에 대한 심층 분석을 제공하여 새로운 환경에서 귀하의 목표 달성에 도움이 되는 10가지 특별 해석을 선택했습니다. 년. 준비하세요. 이 해석은 2023년 50주차에 나온 것입니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
iOS 18에는 손실되거나 손상된 사진을 검색할 수 있는 새로운 '복구된' 앨범 기능이 추가되었습니다.
Jul 18, 2024 am 05:48 AM
Apple의 최신 iOS18, iPadOS18 및 macOS Sequoia 시스템 릴리스에는 사진 애플리케이션에 중요한 기능이 추가되었습니다. 이 기능은 사용자가 다양한 이유로 손실되거나 손상된 사진과 비디오를 쉽게 복구할 수 있도록 설계되었습니다. 새로운 기능에는 사진 앱의 도구 섹션에 '복구됨'이라는 앨범이 도입되었습니다. 이 앨범은 사용자가 기기에 사진 라이브러리에 포함되지 않은 사진이나 비디오를 가지고 있을 때 자동으로 나타납니다. "복구된" 앨범의 출현은 데이터베이스 손상으로 인해 손실된 사진과 비디오, 사진 라이브러리에 올바르게 저장되지 않은 카메라 응용 프로그램 또는 사진 라이브러리를 관리하는 타사 응용 프로그램에 대한 솔루션을 제공합니다. 사용자는 몇 가지 간단한 단계만 거치면 됩니다.
