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3D實(shí)例分割（3DIS）是3D領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的核心問題。給定由點(diǎn)云表示的 3D 場(chǎng)景，我們尋求為每個(gè)點(diǎn)分配語義類和唯一的實(shí)例標(biāo)簽。 3DIS 是一項(xiàng)重要的 3D 感知任務(wù)，在自動(dòng)駕駛、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，其中可以利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)來補(bǔ)充 2D 圖像提供的信息。...
GPU前面加一個(gè)“GP”，就變?yōu)镚eneral-Purpose Computing on Graphics Processing Units，即通用計(jì)算圖形處理器。我們?nèi)バg(shù)語化，可以直接說這是一種用于處理非特定需求（通用類型）計(jì)算目的的算力單元（芯片）。通常，它們也被簡(jiǎn)稱為通用GPU。...
相似度算法用于衡量成對(duì)的記錄、節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)點(diǎn)或文本之間的相似度。這些算法可以基于兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離（例如歐氏距離）或基于文本的相似性（例如 Levenshtein 算法）。...
不同于單模態(tài)模型編輯，多模態(tài)模型編輯需要考慮更多的模態(tài)信息。文章出發(fā)點(diǎn)依然從單模態(tài)模型編輯入手，將單模態(tài)模型編輯拓展到多模態(tài)模型編輯，主要從以下三個(gè)方面：可靠性（Reliability），穩(wěn)定性（Locality）和泛化性（Generality）。...
現(xiàn)有的云計(jì)算技術(shù)之間有著很大差別，因?yàn)樗鼈儾辉賰H僅存在于數(shù)據(jù)中心內(nèi)。有些完全存在于私有設(shè)施中，而有些則從“邊緣”一直延伸到“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心機(jī)架”。...
MathOctopus在多語言數(shù)學(xué)推理任務(wù)中，表現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能。MathOctopus-7B 可以將LLmMA2-7B在MGSM不同語言上的平均表現(xiàn)從22.6%提升到40.0%。更進(jìn)一步，MathOctopus-13B也獲得了比ChatGPT更好的性能。...
在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取時(shí)，不同的網(wǎng)絡(luò)深度對(duì)應(yīng)不同層次的特征。低層特征的分辨率更高，像素更豐富，包含更多的細(xì)節(jié)信息和位置信息，對(duì)于目標(biāo)的定位有極大幫助，但包含的語義信息較少。...
人工智能行業(yè)現(xiàn)處于核心硬件發(fā)展階段，數(shù)據(jù)、算力、算法是三大核心發(fā)展要素，推動(dòng)著人工智能的技術(shù)迭代和商業(yè)化落地。中國(guó)人工智能企業(yè)處于發(fā)展初期，大多數(shù)企業(yè)對(duì)于人工智能的發(fā)展主要以框架搭建和應(yīng)用解決方案為主，在打造高質(zhì)量產(chǎn)品和降低成本方面持續(xù)創(chuàng)新。...
深度學(xué)習(xí)是指在大部分未處理或“原始”數(shù)據(jù)上運(yùn)行的非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。深度學(xué)習(xí)通過將特征提取操作拉入模型本身，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)生了巨大影響，從而使算法根據(jù)需要學(xué)習(xí)信息量最大的特征。...
Numenta成立于2005年，由Jeff Hawkins和Donna Dubinsky創(chuàng)立，公司的目標(biāo)是將更多的大腦工作方式應(yīng)用于人工智能問題。提出的方法受到了神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)，尤其是大腦中稀疏計(jì)算的特性。...
本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計(jì)框架，名為GasMono，專門設(shè)計(jì)用于室內(nèi)場(chǎng)景。本方法通過應(yīng)用多視圖幾何的方式解決了室內(nèi)場(chǎng)景中幀間大旋轉(zhuǎn)和低紋理導(dǎo)致自監(jiān)督深度估計(jì)困難的挑戰(zhàn)。...
多種LLM Transformer都可以提升Visual Encoding。例如用LLaMA和OPT的不同Transformer層都會(huì)有提升，而且不同層之間也會(huì)體現(xiàn)不同的規(guī)律。...
從支持人工智能的決策系統(tǒng)（為不斷發(fā)展的勞動(dòng)力提供支持）到優(yōu)化運(yùn)營(yíng)的自主系統(tǒng)，AI/ML正在引領(lǐng)制造業(yè)的新時(shí)代。Nagabhairava認(rèn)為，值得注意的是，人工智能在推動(dòng)工業(yè)制造商的自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)自主化方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，類似于自動(dòng)駕駛汽車改變汽車領(lǐng)域的變革性影響。...
以下哪種圖表可以將模型預(yù)測(cè)的分類與實(shí)際類標(biāo)簽進(jìn)行比較?...
幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法最后都?xì)w結(jié)為求一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的極值，即最優(yōu)化問題，例如對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們要找到一個(gè)最佳的映射函數(shù)f (x)，使得對(duì)訓(xùn)練樣本的損失函數(shù)最小化（最小化經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)或結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)）。...
IDC 在其報(bào)告中表示：“從2022年開始的每個(gè)季度，通貨膨脹對(duì)于服務(wù)器的直接影響都會(huì)進(jìn)一步加劇。服務(wù)器銷售價(jià)格的同比增長(zhǎng)率在2023年第二季度上漲了29%；而在2022年內(nèi)長(zhǎng)期保持在百分之十幾的出貨單位量，則在2022年第四季度下降至可憐的1.4%，到2023年第一季度又同比下降10%，第二季度更...
將一級(jí)的輸出傳遞給另一級(jí)且不構(gòu)成循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (FNN)，而那些有反饋、內(nèi)含定向循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則被稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)。...
為了進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家們提出了各種模型，在眾多的數(shù)據(jù)挖掘模型中，國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織 ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）評(píng)選出了十大經(jīng)典的算法。...
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的大小和豐富程度也決定了最終預(yù)測(cè)的結(jié)果質(zhì)量。目前在算力方面，量子計(jì)算能超越傳統(tǒng)二進(jìn)制的編碼系統(tǒng)，利用量子的糾纏與疊加特性拓展其對(duì)大量數(shù)據(jù)的運(yùn)算處理能力，從而能得出更準(zhǔn)確的模型參數(shù)以解決一些或工業(yè)或網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)實(shí)問題。...
機(jī)器學(xué)習(xí)把這個(gè)過程反了過來：機(jī)器讀取輸入數(shù)據(jù)和相應(yīng)的答案，然后找出應(yīng)有的規(guī)則。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是訓(xùn)練出來的，而不是明確的用程序編寫出來。...
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