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卷積后產(chǎn)生的特征圖中的值，越靠近1表示與該特征越關(guān)聯(lián)，越靠近-1表示越不關(guān)聯(lián)，而我們進(jìn)行特征提取時，為了使得數(shù)據(jù)更少，操作更方便，就直接舍棄掉那些不相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。...
高分辨率遙感圖像已經(jīng)成為復(fù)雜變化檢測的有力工具。然而，在復(fù)雜場景中執(zhí)行穩(wěn)健的變化檢測仍然是一個艱巨的挑戰(zhàn)。變化檢測聚焦“非語義變化”中的“有效變化”，即，由大氣條件、遙感器、配準(zhǔn)等引起的非語義變化，以及與下游應(yīng)用無關(guān)的語義變化都應(yīng)該被忽略。...
Patel 以其基于深度學(xué)習(xí)的動作捕捉系統(tǒng) WildPose 獲得計算機(jī)感知類別的“谷歌研究學(xué)者獎”。MathWorks 也為該實驗室的研究提供了大力支持。...
性能重大提升的背后往往是模型設(shè)計的改變。不過有些時候?qū)δＰ瓦M(jìn)行微調(diào)也可以提升機(jī)器學(xué)習(xí)的性能。最終的判斷可能會取決于你對相應(yīng)任務(wù)的基準(zhǔn)測試結(jié)果。...
以前提過單目測距的問題，檢測的障礙物2-D框加上攝像頭的姿態(tài)和路面假設(shè)。以下根據(jù)公開發(fā)布的論文討論具體的算法。...
算力卡的核心當(dāng)然還是計算芯片，會搭配大容量高帶寬的內(nèi)存、緩存，以及搭載CPU用于調(diào)度，為了幫助數(shù)據(jù)傳輸，便會使用高速通道，這便是PCIe（高速串行計算機(jī)擴(kuò)展總線標(biāo)準(zhǔn)）在系統(tǒng)中的作用：提供總線通道。...
人工智能的黑箱效應(yīng)與推演結(jié)果可驗證之間存在矛盾。充分理解人工智能做出決策的機(jī)理，需要相當(dāng)高的專業(yè)門檻，這帶來了嚴(yán)重的黑箱效應(yīng)。...
大語言模型：主要應(yīng)用于工業(yè)問答交互、內(nèi)容生成，以提升任務(wù)處理效率為主，暫未觸及工業(yè)核心環(huán)節(jié) 有望形成具有認(rèn)知智能的數(shù)字員工及超級自動化鏈路，實現(xiàn)從需求理解到規(guī)劃、自動化執(zhí)行及結(jié)果交付的全鏈條能力。...
無論是縮放位置索引還是修改基地，所有token都變得彼此更接近，這將損害LLM區(qū)分相近token的位置順序的能力。結(jié)合他們對RoPE的波長的觀察，存在一些波長比預(yù)訓(xùn)練的上下文窗口長的維度，NTK-by-parts插值的作者建議完全不插值較高的頻率維度。...
面向表格數(shù)據(jù)的推理任務(wù)，在計算機(jī)領(lǐng)域，特別是自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領(lǐng)域的研究中扮演著重要角色[1]。該任務(wù)要求模型在給定一個或多個表格的情況下，按照任務(wù)要求，生成相應(yīng)的結(jié)果作為答案（例如：表格問答、表格事實判斷）。...
隨著對LLMs的不斷應(yīng)用，大家也發(fā)現(xiàn)了諸多問題。比如常見的幻覺現(xiàn)象，LLMs可喜歡一本正經(jīng)地說著胡話呢。除此之外，LLMs也有可能生成一些歧視某些身份群體的內(nèi)容，還有一些傷害我們小小心靈的有毒內(nèi)容（這可不行）。...
人工智能進(jìn)入生成式階段，本報告重點對人工智能應(yīng)用價值與場景分析，并對企業(yè)AI應(yīng)用突破方向與規(guī)劃建議，針對營銷/服務(wù)、辦公協(xié)同、研發(fā)、企業(yè)安全等各個環(huán)節(jié)進(jìn)行深入剖析，展開企業(yè)AI智能應(yīng)用全景與規(guī)劃建議。...
正如GigaIO全球銷售首席技術(shù)官Matt Demas在接受采訪時所說："我們利用我們的SuperNODE為TensorWave創(chuàng)建了一個大型集群?！懊總€ SuperNODE 都有兩臺額外的服務(wù)器，并可以訪問整個 TensorNODE 的所有 GPU 內(nèi)存。每個 TensorNODE 上還...
人工智能作為人類智慧的輔助和延伸,突破了人類認(rèn)知效率低、考慮因素有限等生理限制。目前,人工智能技術(shù)在自然語言處理、圖像識別、無人駕駛、醫(yī)學(xué)診斷、軍事智能化等領(lǐng)域取得了許多突破性的研究進(jìn)展。...
進(jìn)一步，為了支持這一研究領(lǐng)域的模型訓(xùn)練和評估，研究團(tuán)隊在LVIS數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)之上，借助GPT-4V構(gòu)建了一個面向多目標(biāo)推理分割場景的數(shù)據(jù)集MUSE，它包含20萬個以上的問題-答案對，涉及90萬個以上的實例分割掩碼。...
在機(jī)器學(xué)習(xí)新浪潮中，最讓人擔(dān)憂的是 AI 專家們難以接受自己知識的局限性。人類發(fā)明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更關(guān)鍵的是，還發(fā)明了一個自動優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的算法。...
相比上一代裁判Intel而言，實際上Intel設(shè)計的游戲規(guī)則是分配了很多蛋糕給行業(yè)內(nèi)其他賽道的，而NVidia這種幾乎吃獨食的方式，也給它在各個領(lǐng)域樹立了無數(shù)競爭對手。...
全微調(diào)（Full Fine-tuning）：全微調(diào)是指對整個預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，包括所有的模型參數(shù)。在這種方法中，預(yù)訓(xùn)練模型的所有層和參數(shù)都會被更新和優(yōu)化，以適應(yīng)目標(biāo)任務(wù)的需求。...
“算網(wǎng)大腦”即算力網(wǎng)絡(luò)中最核心的部分，主 要進(jìn)行全網(wǎng)算力資源的智能編排、彈性調(diào)度，具體而言有四個作用： 1） 獲取全域?qū)崟r的算、網(wǎng)、數(shù)資源，以及云、邊、端分布情況，構(gòu)建全域態(tài)勢感知地圖。 2） 跨域協(xié)同調(diào)度，將多域協(xié)同的調(diào)度任務(wù)智能、自動地分解給各個使能平臺，實現(xiàn)算、網(wǎng)、數(shù) 的資源調(diào)度。 3）...
文本類最熱門的AI工具無非是ChatGPT，我們可以把它當(dāng)作是一個聊天機(jī)器人，可以直接輸入問題或者與它進(jìn)行自然語言對話。...
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