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一站式金融科技服務(wù)商天冕科技對外宣布由創(chuàng)新研究中心團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“目標(biāo)物識別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)”獲國家知識產(chǎn)權(quán)局頒發(fā)發(fā)明專利證書。該專利通過引入圖像分割技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法,可以有效完成對圖片中人體裸露程度的判斷,極大地提升了信貸行業(yè)的審核效率與準(zhǔn)確性。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們期待看到更多類似的技術(shù)應(yīng)用于金融行業(yè),推動整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
6月28日,由深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主辦,百度飛槳、文心大模型聯(lián)合承辦的WAVE SUMMIT深度學(xué)習(xí)開發(fā)者大會2024在北京成功舉辦,神州鯤泰亮相活動并帶來全新的AI智算基礎(chǔ)設(shè)施解決方案,并展示最新的大模型一體機(jī)解決方案成果,與萬千開發(fā)者共同探討并分享國產(chǎn)大模型在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、生態(tài)社區(qū)等方面的最新進(jìn)展。當(dāng)前智能算力已經(jīng)成為推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)
自2012年AlexNet開啟的深度學(xué)習(xí)革命已經(jīng)過去了12年。我們也進(jìn)入了大模型的時代。雖然現(xiàn)在有了高級框架,但在它們無法輕松實(shí)現(xiàn)極致性能時,仍然需要回到最底層,親自編寫CUDA/C代碼。
CS25是斯坦福大學(xué)提供的一門課程,主要探討深度學(xué)習(xí)模型Transformers,該模型在全球范圍內(nèi)產(chǎn)生了巨大影響。課程邀請了Transformers研究領(lǐng)域的前沿人物,討論從GPT和Gemini等LLM架構(gòu)到創(chuàng)造性應(yīng)用在內(nèi)的最新突破。要了解更多關(guān)于CS25課程的信息,以及開始您的深度學(xué)習(xí)之旅,請?jiān)L問CS25官方網(wǎng)站。
數(shù)字化時代,對我們所遇到的文件進(jìn)行準(zhǔn)確識別至關(guān)重要,這涉及到用戶安全和信息保護(hù)的方方面面。在處理眾多文件格式時,如何準(zhǔn)確迅速地檢測文件內(nèi)容成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。盡管已經(jīng)超越了現(xiàn)有方法,但Magika團(tuán)隊(duì)承認(rèn)仍有改進(jìn)的空間,并鼓勵社區(qū)提供反饋,以進(jìn)一步增強(qiáng)對其他內(nèi)容類型的支持。
YOLOv9是一款目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)工具,通過使用可編程梯度信息來學(xué)習(xí)用戶想要學(xué)習(xí)的內(nèi)容。這個開源項(xiàng)目具有高效和準(zhǔn)確的優(yōu)勢,主要用于目標(biāo)檢測任務(wù)。要獲取更多詳細(xì)信息并開始您的深度學(xué)習(xí)之旅,請?jiān)L問YOLOv9官方網(wǎng)站。
SCEPTER是一個開源代碼庫,致力于生成式模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和推理,涵蓋圖像生成、遷移、編輯等一系列下游任務(wù)。它整合了社區(qū)主流實(shí)現(xiàn)以及阿里巴巴通逸實(shí)驗(yàn)室自研方法,為生成式領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者提供全面、通用的工具集。要了解更多關(guān)于SCEPTER的信息以及開始體驗(yàn)其強(qiáng)大功能,請?jiān)L問官方網(wǎng)站:SCEPTER官網(wǎng)。
神經(jīng)視圖合成在從多視圖視頻生成逼真的三維場景方面提出了復(fù)雜的挑戰(zhàn),尤其是在多樣化的真實(shí)世界場景中。當(dāng)前先進(jìn)的NVS技術(shù)在面對照明變化、反射、透明度和整體場景復(fù)雜性的變化時,其局限性變得明顯。數(shù)據(jù)集的先進(jìn)和方法學(xué)創(chuàng)新的結(jié)合推動該領(lǐng)域朝著更加強(qiáng)大和多功能的神經(jīng)視圖合成能力邁進(jìn)。
SD4J是一款強(qiáng)大的文本到圖像生成工具。通過深度學(xué)習(xí),SD4J能夠?qū)⑽淖置枋霆?dú)特地轉(zhuǎn)化為生動的圖像,并能夠理解負(fù)面輸入,使用戶能夠指定不希望出現(xiàn)在圖像中的元素,提供更多的定制和控制。通過深度學(xué)習(xí)、用戶友好的界面以及處理負(fù)面輸入和調(diào)整引導(dǎo)比例等功能的融合,SD4J在文本到圖像生成方面開啟了新的領(lǐng)域,具有無與倫比的可訪問性和效率。
字節(jié)跳動AI研究團(tuán)隊(duì)最近推出了一項(xiàng)名為StemGen的音樂生成項(xiàng)目,該項(xiàng)目采用了一種創(chuàng)新的深度學(xué)習(xí)方法,旨在讓模型能夠模仿現(xiàn)有音樂中的模式和結(jié)構(gòu),并以一種非常前衛(wèi)的方式回應(yīng)音樂背景。與常用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)不同,StemGen采用了一種非自回歸、基于Transformer的模型,強(qiáng)調(diào)對音樂背景的聽取和響應(yīng)不是依賴于抽象的條件。通過MeanOpinionScore測試確認(rèn)了該模型生成逼真音樂結(jié)果的能力。
亞馬遜的研究人員在一篇論文中介紹了一種創(chuàng)新方法,旨在增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜表格數(shù)據(jù)時的性能。表格數(shù)據(jù)通常由行和列組成,看似簡單,但當(dāng)這些列在性質(zhì)和統(tǒng)計(jì)特征上差異巨大時,就會變得復(fù)雜起來。這項(xiàng)研究為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜表格數(shù)據(jù)時的改進(jìn)提供了新的思路和方法,有望在實(shí)際應(yīng)用中取得更好的效果。
在新的研究中,GoogleDeepMind的科學(xué)家們成功開發(fā)了一種名為GNoME的框架,通過這一框架,他們在材料科學(xué)領(lǐng)域取得了令人矚目的成果。材料的發(fā)現(xiàn)對于技術(shù)進(jìn)步至關(guān)重要,涵蓋了從清潔能源到信息處理等各行各業(yè)的創(chuàng)新。跟隨GNoME的足跡,繼續(xù)在機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面取得共同進(jìn)展,可能會帶來深遠(yuǎn)的影響。
南開大學(xué)、山東大學(xué)以及北京理工大學(xué)的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)成功開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的自動化RNA3D結(jié)構(gòu)預(yù)測方法,命名為trRosettaRNA。該方法采用Transformer網(wǎng)絡(luò),通過進(jìn)行1D和2D幾何形狀預(yù)測,再通過能量最小化實(shí)現(xiàn)3D結(jié)構(gòu)折疊。我們期待著深度學(xué)習(xí)方法在RNA結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的進(jìn)一步發(fā)展,為理解RNA分子的生物學(xué)功能提供更為準(zhǔn)確的工具和方法。
代碼數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用已經(jīng)取得了一些令人鼓舞的成果。代碼模型通過訓(xùn)練大量的源代碼語料庫,能夠模擬代碼片段的上下文,已經(jīng)在多個源代碼的下游任務(wù)中顯示出了出色的性能。代碼數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用具有巨大潛力,可以提高模型的性能和穩(wěn)健性,但仍然需要進(jìn)一步的研究和探索。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起顯著影響了各個領(lǐng)域,將其影響擴(kuò)展到不同領(lǐng)域。其中一個顯著的應(yīng)用是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)測稀有鳥類的鳥鳴。在這項(xiàng)研究中,研究人員使用了全球范圍內(nèi)包括264種不同物種的23,784個野生鳥類錄音的數(shù)據(jù)集。
注意力很有用,但計(jì)算成本很高。一旦訓(xùn)練完成,通過一些微調(diào)計(jì)算,您可以減少SRF注意力并消除對序列長度的依賴,從大大加快速度。它可以幫助研究人員和開發(fā)者更高效地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,提高模型的性能和效率。
Google研究人員最近推出了一個基于JAX的開源庫,旨在解決在球面上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型通常處理平面數(shù)據(jù),例如圖像,但科學(xué)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)通常是球面數(shù)據(jù)。3.這項(xiàng)研究有望在分子性質(zhì)預(yù)測和氣象預(yù)測等領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展,為醫(yī)療研究和氣候分析提供有力支持。
來自加州伯克利分校、圣克魯斯分校以及慕尼黑工業(yè)大學(xué)的研究人員發(fā)表論文,闡述了一種嶄新的模型,將深度學(xué)習(xí)引入地震預(yù)測領(lǐng)域。該模型被命名為RECAST,相比自1988年問世以來改進(jìn)有限的當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)模型ETAS,RECAST可利用更大的數(shù)據(jù)集,提供更高的靈活性。你會看到它朝著正確的方向發(fā)展。
Google旗下的人工智能子公司DeepMind發(fā)布的一項(xiàng)研究表明,大型語言模型除了在文本數(shù)據(jù)處理方面表現(xiàn)出色之外具備出色的圖像和音頻數(shù)據(jù)壓縮能力。這一發(fā)現(xiàn)為重新審視LLMs的潛力提供了新的角度。這表明LLMs的性能與數(shù)據(jù)集的大小有關(guān),壓縮率可以作為評估模型對數(shù)據(jù)集信息學(xué)習(xí)的指標(biāo)。
★深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式AI、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、抽象學(xué)習(xí)、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、預(yù)訓(xùn)練語言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模態(tài)大模型、視覺大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800隨著生成式AI應(yīng)用的迅猛發(fā)展,我們正處在前所未有的大爆發(fā)時代。四、性價比較根據(jù)SuperMicro的數(shù)據(jù),L40S在性價比上相較于A100具有優(yōu)勢,為希望部署高效且具有競爭力的生成式人工智能解決方案的用戶提供更多選擇。在模型分發(fā)和運(yùn)行過程中,提供全面的賬號認(rèn)證和日志審計(jì)功能,全方位保障模型和數(shù)據(jù)的安全性。
JoJoGAN是一個深度學(xué)習(xí)模型,該模型可以將普通的面部圖像轉(zhuǎn)化為藝術(shù)化的作品,無需專業(yè)藝術(shù)家或設(shè)計(jì)師的干預(yù)。這項(xiàng)技術(shù)可用于各種應(yīng)用領(lǐng)域,包括藝術(shù)創(chuàng)作、虛擬角色設(shè)計(jì)、社交媒體濾鏡和廣告營銷。它的技術(shù)細(xì)節(jié)和使用指南在文章中都得到了詳細(xì)介紹,為感興趣的用戶提供了寶貴的資源。
web-ai是一個開源的TypeScript庫,使開發(fā)者可以直接在瀏覽器或Node.js中運(yùn)行現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型。它提供了一種無需復(fù)雜服務(wù)器端基礎(chǔ)設(shè)施或依賴第三方API的方式,將AI能力集成到Web應(yīng)用程序中。它讓開發(fā)者可以在不受基礎(chǔ)設(shè)施問題困擾的情況下進(jìn)行AI實(shí)驗(yàn)。
Synthesia是一個基于人工智能的AI視頻生成制作平臺,利用深度學(xué)習(xí)算法來合成逼真的人臉表情和口型,從讓虛擬的人物能夠根據(jù)用戶輸入的文字來說話。用戶只需要在網(wǎng)頁上輸入文字,就可以生成一段專業(yè)、有說服力的視頻。其數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)符合SOC2和GDPR標(biāo)準(zhǔn),并設(shè)有信任與安全團(tuán)隊(duì)保障數(shù)據(jù)安全和AI的道德應(yīng)用。
IBM研究人員近日在《自然電子學(xué)》雜志上發(fā)表了一篇文章,介紹了一款用于深度學(xué)習(xí)推理的模擬人工智能芯片。該芯片采用模擬內(nèi)存計(jì)算的方法,使用納米級的相變存儲器將突觸權(quán)重存儲為電導(dǎo)值。這一研究為未來實(shí)現(xiàn)軟件等效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確性奠定了基礎(chǔ)。
2023年5月,全球震驚于五角大樓冒煙的圖片。許多新聞頻道根據(jù)這些圖片報(bào)道事件,甚至股市也做出了短暫的反應(yīng)。美國國會還在審議一項(xiàng)法案,要求在創(chuàng)建政治廣告時披露人工智能的參與情況。
由于天氣預(yù)報(bào)對全世界人類生活的影響,它引起了來自不同研究團(tuán)體的幾位研究人員的興趣。由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的最新發(fā)展、海量天氣觀測數(shù)據(jù)的廣泛使用以及信息和計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn),許多研究都致力于探索大量天氣數(shù)據(jù)集中隱藏的分層模式以進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)。每個模型都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域,但它們都利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供了更準(zhǔn)確和高效的天氣預(yù)測能力。
圖像邊緣是指圖像中周圍像素灰度的階躍變化,這是圖像的最基本特征并且通常攜帶圖像中最重要的信息。邊緣檢測是一種基于邊界的分割方法,用于從圖像中提取重要信息,在計(jì)算機(jī)視覺、圖像分析等應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用,為人們描述或識別目標(biāo)和解釋圖像提供了有價值的特征參數(shù),特別是特征提取也是圖像分割、目標(biāo)檢測和識別的基礎(chǔ)。邊緣檢測在圖像特征提取、特征?
Breaking+News!深度學(xué)習(xí)三巨頭、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Geoffrey+Hinton已離職谷歌,結(jié)束十載生涯。最新推文中透露了原因:為了自由地討論人工智能的風(fēng)險(xiǎn)。直至2015年底他離開谷歌,加入OpenAI擔(dān)任聯(lián)合創(chuàng)始人以及首席科學(xué)家。
摘要:當(dāng)前隨著冷凍電鏡、蛋白質(zhì)組學(xué)、深度學(xué)習(xí)、基因測序、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高性能計(jì)算、單細(xì)胞基因、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、晶體預(yù)測、AlphaFold等技術(shù)的快速發(fā)展,生命科學(xué)開始被逐漸被人們所重視...同時為計(jì)算生物學(xué)、深度學(xué)習(xí)、基因測序等多個研究組提供計(jì)算服務(wù)...研發(fā)人員可以利用HPC高性能計(jì)算和AI平臺開發(fā)基于三維分子圖譜的深度學(xué)習(xí)編碼,進(jìn)行基于深度學(xué)習(xí)的中醫(yī)診斷處方...四、利用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型,加強(qiáng)學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的評分函數(shù)模型的訓(xùn)練和測試,并對模型進(jìn)行訓(xùn)練......
Razer(雷蛇)最近推出了與深度學(xué)習(xí)公司Lambda聯(lián)合打造的深度學(xué)習(xí)筆記Lambda Tensorbook...這款筆記本采用Razer風(fēng)格的時尚外觀和高性能硬件,搭載酷睿i7-11800H八核處理器,輔以16GB顯存的RTX 3080 Max-Q獨(dú)顯,64GB內(nèi)存與2TB SSD,機(jī)身提供兩個雷電4接口、3個USB A接口、一個HDMI 2.1接口...目前該機(jī)已在Lambda Labs官網(wǎng)開賣,售價為3499美元(約22270元人民幣),并提供為期一年的Lambda工程支持...