小猪AI - Page 53
解锁非编码人工智能的力量，为商业专业人士服务
介绍 人工智能（AI）有潜力彻底改变业务的各个方面，从增强客户体验到优化内部流程。然而，许多企业专业人士因为普遍认为AI需...
迎接OmniControl：一种人工智能方法，将灵活的空间控制信号纳入基于扩散过程的文本条件人体运动生成模型中
研究人员解决了将每个关节上的空间控制信号在任何给定的时间转化为文本条件下的人体动作产生的问题。现代基于扩散的...
如何使用Numexpr优化多维Numpy数组操作
探索如何使用Numexpr在Numpy Python中显著提升多维数组操作的速度本文分享替换for循环为Numexpr以实现显著性能提升的第一手经验
平衡创新与可持续性：解读生成人工智能的环境影响
法国的Data for Good协会发布了一份探讨生成式人工智能周围社会和环境问题的白皮书我对其中关于环境影响的部分特别感兴趣
谷歌云致力于为生成式人工智能赔偿提供客户保护
在积极的前瞻举措中，谷歌云再次确认对客户利益的承诺，将他们置于共创创新、支持和命运的前沿。这意味着当企业选择与谷歌云...
智能绿化：使应用程序更可持续的七个策略
本文深入探讨了一种全面的方法论，揭示了如何准确估计与人工智能应用相关的碳足迹它解释了人工智能的环境影响，这是当今世界...
来自阿姆斯特丹大学和高通人工智能研究团队的研究员们开发了一种名为VeRA的创新微调人工智能方法，与LoRA相比，可以将可训练参数的数量减少10倍
随着自然语言处理应用领域的不断扩展，对能够有效理解和执行特定指令的模型的需求也越来越大，而这些模型要求具备最少的计算...
一项来自麻省理工学院的新人工智能研究显示了深度神经网络与我们看世界的方式不同
在复制人类感觉系统的复杂运作方面，神经科学和人工智能研究人员面临着一个持久的挑战：计算模型和人类感知之间的不变性差异...
来自中国的新人工智能研究提出了4K4D：一种支持硬件光栅化并实现了前所未有的渲染速度的4D点云表示
动态视图合成是从捕捉的视频中重建动态3D场景并创建沉浸式虚拟播放的过程。这个过程一直以来都是计算机视觉和图形学中的一个...
生成性人工智能中先进编码器和解码器的力量
介绍 在人工智能的动态领域中，技术和创造力的融合催生出了推动人类想象力边界的创新工具。在这些开创性的进展中，生成式人工...
魔改MatFormer：一种适用于平台间灵活部署的通用嵌套变压器架构
Transformer模型在各种应用中得到应用，从强大的多加速器集群到个人移动设备。这些设置中的推断的各种需求使开发者举办训练基...
大型语言模型：TinyBERT – 为自然语言处理提取BERT知识
近年来，大型语言模型的发展突飞猛进 BERT成为最受欢迎和高效的模型之一，能够以高准确性解决各种NLP任务之后...
PyrOSM：使用Open Street Map数据
如果你以前有过处理OSM数据的经验，你就知道它并不是最容易提取的OSM数据可能非常庞大，找到适合你要分析的性能解决方案通常...
在树莓派上使用Apache Airflow收集数据
通常，我们需要在一定的时间内收集一些数据它可以是来自物联网传感器的数据，来自社交网络的统计数据，或者其他以YouTube数据...
Python for Data Engineers’ 的翻译结果是：
在这个故事中，我将谈谈Python中的高级数据工程技术毫无疑问，Python是最受欢迎的数据编程语言在我有着将近十二年的数据工作...
SalesForce AI推出CodeChain：一种通过一系列自我修订具有代表性子模块的模块化代码生成的创新人工智能框架
人工智能研究的一个主要目标是开发能够提供有用的计算机程序来解决具有挑战性的问题的AI系统。近年来在这方面已取得了很大的...
一支来自德国的研究团队已经开发出DeepMB：一种通过MSOT实现高质量和实时光声成像的深度学习框架
在医学成像中，快速获取高质量的图像长期以来一直制约着多光谱光声断层扫描（MSOT）的临床实用性。这项前沿技术承诺能够诊断...
CMU研究人员推出多模式图学习（MMGL）：一种新的人工智能框架，用于捕捉多个多模式邻居之间的关系结构中的信息
多模态图学习是一门多学科领域，结合了机器学习、图论和数据融合的概念，用于解决涉及多种数据源及其相互关系的复杂问题。多...
5个培养数据科学家/分析师参与度的想法，而不会让他们被会议所累
在管理数据科学或数据分析团队时，找到让团队成员保持中断的工作状态和促进团队参与的平衡是一个挑战...
使用CountVectorizer在Python中详细提取文本特征
任何自然语言处理（NLP）项目所需的最基本的数据处理是将文本数据转换为数值数据只要数据以文本形式存在，我们就无法进行任何...
