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Lotame: Data management platform. Audience Management Platform
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DDREASE是一種用於從檔案或區塊裝置(如硬碟、SSD、RAM磁碟、CD、DVD和USB儲存裝置)復原資料的工具。它將資料從一個區塊設備複製到另一個區塊設備,留下損壞的資料區塊,只移動好的資料區塊。 ddreasue是一種強大的恢復工具,完全自動化,因為它在恢復操作期間不需要任何干擾。此外,由於有了ddasue地圖文件,它可以隨時停止和恢復。 DDREASE的其他主要功能如下:它不會覆寫恢復的數據,但會在迭代恢復的情況下填補空白。但是,如果指示工具明確執行此操作,則可以將其截斷。將資料從多個檔案或區塊還原到單

0.這篇文章乾了啥?提出了DepthFM:一個多功能且快速的最先進的生成式單目深度估計模型。除了傳統的深度估計任務外,DepthFM還展示了在深度修復等下游任務中的最先進能力。 DepthFM效率高,可以在少數推理步驟內合成深度圖。以下一起來閱讀這項工作~1.論文資訊標題:DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者:MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

谷歌力推的JAX在最近的基準測試中表現已經超過Pytorch和TensorFlow,7項指標排名第一。而且測試並不是JAX性能表現最好的TPU上完成的。雖然現在在開發者中,Pytorch依然比Tensorflow更受歡迎。但未來,也許有更多的大型模型會基於JAX平台進行訓練和運行。模型最近,Keras團隊為三個後端(TensorFlow、JAX、PyTorch)與原生PyTorch實作以及搭配TensorFlow的Keras2進行了基準測試。首先,他們為生成式和非生成式人工智慧任務選擇了一組主流

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特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺

哭死啊,全球狂煉大模型,一網路的資料不夠用,根本不夠用。訓練模型搞得跟《飢餓遊戲》似的,全球AI研究者,都在苦惱怎麼才能餵飽這群資料大胃王。尤其在多模態任務中,這問題尤其突出。一籌莫展之際,來自人大系的初創團隊,用自家的新模型,率先在國內把「模型生成數據自己餵自己」變成了現實。而且還是理解側和生成側雙管齊下,兩側都能產生高品質、多模態的新數據,對模型本身進行數據反哺。模型是啥?中關村論壇上剛露面的多模態大模型Awaker1.0。團隊是誰?智子引擎。由人大高瓴人工智慧學院博士生高一鑷創立,高

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這篇論文探討了在自動駕駛中,從不同視角(如透視圖和鳥瞰圖)準確檢測物體的問題,特別是如何有效地從透視圖(PV)到鳥瞰圖(BEV)空間轉換特徵,這一轉換是透過視覺轉換(VT)模組實施的。現有的方法大致分為兩種策略:2D到3D和3D到2D轉換。 2D到3D的方法透過預測深度機率來提升密集的2D特徵,但深度預測的固有不確定性,尤其是在遠處區域,可能會引入不準確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵,並透過Transformer學習3D和2D特徵之間對應關係的注意力權重,這增加了計算和部署的
