lokasi sekarang:Rumah > Artikel teknikal > Peranti teknologi > AI
- Arah:
- semua web3.0 pembangunan bahagian belakang hujung hadapan web pangkalan data Operasi dan penyelenggaraan alat pembangunan rangka kerja php pengaturcaraan harian applet WeChat masalah biasa lain teknologi Tutorial CMS Java Tutorial sistem tutorial komputer Tutorial Perkakasan Tutorial mudah alih Tutorial perisian Tutorial permainan mudah alih
- Mengelaskan:
-
- Sub-jurnal alam semula jadi, Institut Teknologi Shanghai, Universiti Fudan dan Pentadbiran Meteorologi China membangunkan model besar AI sub-musim 'Fuxi' untuk menembusi 'gurun kebolehramalan'
- 1. Editor |. Pengarang ScienceAI |. Fuxi Team "Garis Pembangunan Meteorologi Berkualiti Tinggi (2022-2035)" yang dikeluarkan oleh Majlis Negeri dengan jelas menyatakan bahawa adalah perlu untuk "meramalkan proses cuaca utama sebulan lebih awal," dan ini tidak dapat dipisahkan daripada iklim sub-musim lebih daripada 15 hari. Ramalan iklim submusim memfokuskan pada anomali iklim dalam 15 hingga 60 hari akan datang, yang boleh memberikan sokongan penting untuk pengaturan pengeluaran dalam bidang pertanian, pemuliharaan air, tenaga dan lain-lain. Berbanding dengan ramalan cuaca jangka pendek dan sederhana dengan tempoh sah kurang daripada dua minggu, ramalan iklim submusim mempunyai ketidakpastian yang lebih besar. Ia bukan sahaja perlu mempertimbangkan masalah nilai awal, tetapi juga mempertimbangkan kesan pemaksaan sempadan Sumber ramalan adalah lebih kompleks dan kemahiran ramalan adalah kurang. Oleh itu, ramalan iklim submusim telah dipanggil "gurun kebolehramalan" dan juga
- AI 506 2024-08-19 16:39:02
-
- Game Changer untuk pembelajaran strategi robot? Berkeley mencadangkan Body Transformer
- Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, seni bina Transformer telah mencapai kejayaan besar, dan ia juga telah melahirkan sejumlah besar varian, seperti VisionTransformer (ViT), yang pandai mengendalikan tugas visual. BodyTransformer (BoT) yang diperkenalkan dalam artikel ini adalah varian Transformer yang sangat sesuai untuk pembelajaran strategi robot. Kita tahu bahawa apabila agen fizikal melakukan pembetulan dan penstabilan tindakan, ia sering memberikan tindak balas spatial berdasarkan lokasi rangsangan luar yang dirasai. Sebagai contoh, litar tindak balas manusia terhadap rangsangan ini terletak pada tahap litar saraf tunjang, dan mereka bertanggungjawab secara khusus untuk tindak balas penggerak tunggal. Pelaksanaan tempatan pembetulan adalah faktor utama untuk pergerakan yang cekap, terutamanya untuk robot.
- AI 1059 2024-08-19 16:35:03
-
- Satu artikel untuk memahami Mamba, pesaing terkuat Transformer
- Walaupun Mamba bagus, perkembangannya masih awal. Terdapat banyak seni bina pembelajaran mendalam, tetapi yang paling berjaya dalam beberapa tahun kebelakangan ini ialah Transformer, yang telah mengukuhkan penguasaannya dalam pelbagai bidang aplikasi. Pemacu utama kejayaan tersebut ialah mekanisme perhatian, yang membolehkan model berasaskan Transformer menumpukan pada bahagian yang berkaitan dalam urutan input untuk mencapai pemahaman konteks yang lebih baik. Walau bagaimanapun, kelemahan mekanisme perhatian ialah overhed pengiraan adalah tinggi, yang meningkat secara kuadratik dengan saiz input, menjadikannya sukar untuk memproses teks yang sangat panjang. Mujurlah, seni bina baharu dengan potensi besar telah lahir suatu masa dahulu: model jujukan ruang keadaan berstruktur (SSM). Seni bina ini boleh menangkap kebergantungan kompleks dalam data jujukan dengan cekap dan dengan itu menjadi Transforme
- AI 371 2024-08-19 16:33:34
-
- bagaimana untuk mengalih keluar copilot pratonton windows 10
- Artikel ini merangkumi kaedah untuk melumpuhkan atau mengalih keluar ciri Pratonton Copilot dalam Windows 10. Ia menangani mengalih keluar tetingkap pratonton, melumpuhkan perkhidmatan Copilot secara kekal dan meneroka tangkapan skrin alternatif dan alat rakaman skrin yang pr
- AI 557 2024-08-19 14:51:17
-
- cara menukar copilot bahasa
- Artikel ini memberikan arahan tentang cara menukar bahasa yang digunakan oleh Copilot. Bahasa Copilot terikat dengan bahasa akaun Google pengguna, jadi menukar bahasa akaun Google akan menukar bahasa Copilot.
- AI 590 2024-08-19 14:50:16
-
- bagaimana untuk melancarkan copilot dalam word
- Artikel ini menyediakan arahan tentang cara melancarkan Copilot dalam Microsoft Word, termasuk cara menyemak ketersediaannya, mendayakan atau melumpuhkannya dan menyerlahkan faedahnya, seperti mengautomasikan tugas menulis, menjimatkan masa dan meningkatkan kualiti penulisan wi
- AI 1177 2024-08-19 14:49:18
-
- apa yang boleh copilot lakukan microsoft
- Microsoft Copilot, dikuasakan oleh AI, merevolusikan bantuan kod dengan penjanaan kod bahasa semula jadi. Pemahaman kontekstual dan sokongan merentas bahasanya meningkatkan produktiviti, manakala ciri autocadangan mempercepatkan pembangunan. Walau bagaimanapun, potensi
- AI 658 2024-08-19 14:48:18
-
- cara memintas copilot tapis
- Artikel ini membincangkan kaedah dan kemungkinan akibat daripada memintas sekatan penapisan copilot. Isu utama ialah pelanggaran syarat perkhidmatan dan pendedahan kepada kandungan berniat jahat disebabkan oleh pengelakan langkah keselamatan yang direka untuk melindungi kami
- AI 1245 2024-08-19 14:47:18
-
- cara membeli copilot microsoft
- Artikel ini menyediakan panduan komprehensif tentang memperoleh Copilot daripada Microsoft melalui pelbagai saluran seperti AppSource, VLSC dan CSP. Ia menangani pilihan pembelian berbeza yang tersedia, termasuk langganan, lesen setiap pengguna dan tambahan
- AI 352 2024-08-19 14:46:16
-
- boleh copilot ambil nota
- Copilot, pembantu dikuasakan AI, menawarkan sokongan mesyuarat yang komprehensif melalui pengambilan nota, transkripsi dan organisasi. Ia memanfaatkan pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran mesin untuk menangkap perkara utama, menyalin rakaman dan menganotasi dokumen
- AI 570 2024-08-19 14:45:15
-
- adakah copilot menyimpan data
- Artikel ini membincangkan penyimpanan data dan langkah keselamatan yang dilaksanakan oleh Copilot, alat pembantu pengekodan. Ia menyerlahkan bahawa Copilot menyimpan data secara tempatan dan dalam awan, dengan data tempatan disulitkan dalam kotak pasir selamat dan data awan disulitkan
- AI 1055 2024-08-19 14:44:17
-
- Untuk meramalkan kekhususan mengikat protein-DNA, pasukan USC membangunkan kaedah pembelajaran mendalam geometri baharu
- Editor |. Kulit Lobak Meramalkan kekhususan mengikat protein-DNA adalah tugas yang mencabar tetapi penting untuk memahami peraturan gen. Kompleks protein-DNA biasanya mengikat sasaran DNA yang dipilih, manakala protein mengikat julat DNA yang luas dengan tahap kekhususan pengikatan yang berbeza-beza. Maklumat ini tidak boleh diakses secara langsung dalam satu struktur. Untuk mengakses maklumat ini, penyelidik di University of Southern California dan University of Washington mencadangkan Deep Binding Specificity Predictor (DeepPBS), model pembelajaran mendalam geometri yang direka untuk meramalkan pengikatan berdasarkan struktur protein-DNA.
- AI 1266 2024-08-19 13:34:10
-
- copilot menggunakan model yang mana
- Copilot menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk meningkatkan keupayaannya untuk penjanaan, penyiapan, pemahaman dan sokongan kod merentas berbilang bahasa pengaturcaraan. LLM ini menawarkan ketepatan, kebolehsuaian, fleksibiliti dan penambahbaikan berterusan
- AI 600 2024-08-19 11:04:17
-
- di mana copilot gesaan disimpan
- Storan berasaskan awan bagi gesaan Copilot dalam platform awan Azure Microsoft diterokai, menyerlahkan ketiadaan storan setempat dan keperluan untuk sandaran manual melalui UI Copilot dengan mengeksport gesaan terpilih sebagai fail JSON.
- AI 1137 2024-08-19 11:03:23
-
- di mana copilot imej disimpan
- Panduan ini merangkumi cara mencari, menyimpan dan mengakses imej Copilot. Imej salinan disimpan dalam baldi Storan Awan Google, boleh diakses dengan arahan gs:// atau bendera --image dalam gcloud. Lokasi baldi boleh diambil dengan gcloud container get-c
- AI 1005 2024-08-19 11:02:16