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【导读】自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来,它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列,并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。与此同时,TensorFlow社区正以惊人的速度发展壮大。面向机器智能的TensorFlow实践《TensorFlow for Machine Intelligence》是一本很不错的TensorFlow入门指南,生动讲解TensorFlow的底层原理,并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环
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---- 新智元报道 编辑:好困 桃子 【新智元导读】腾讯的计算机视觉能力首次进入全球Top2的评分排名! Gartner最新发布的2022年度《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》是业内权威的云计算评估报告之一,评估对象包括亚马逊、微软、谷歌等全球云厂商。 在核心产品能力评估中,腾讯的计算机视觉凭借出色的产品服务能力,获得了全球Top2的评分排名,创造了国内AI公司在该领域的最高评分排名,领先优势明显。 同时,腾讯也被此次报告列为「挑战
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HCR慧辰资讯收购瑞斡咨询,布局大数据应用层 自去年8月HCR以大数据商业应用第一股登陆新三板后,近日又与瑞斡咨询上海有限公司达成收购协议,将瑞斡正式纳入旗下。瑞斡是一家新型的数据应用型CRM公司,此次收购行为,预示慧辰资讯正加速其在数据应用层面的布局,在既定的大数据战略上再进一步。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 四个大数据项目拟落户贵州白云区,投资额达73.5亿元 截至目前,白云区在“2016云上贵州·大数据招商引智再出发”活动中,对接大数据招商引资项目4个,拟投资金额高达73.5亿元,已完成目
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子,相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合!
2022 开源新春活动 点击抽签 开启开源新年好运气 虎年 无bug 论坛 爆火 保持 健康 头发 狂长 告别 996 虎虎 生威 开源应用中心新春活动 打卡集好礼,礼包天天送 活动时间:2022年01月14日-02月28日 活动内容:完成三项打卡任务即可获得领奖资格,活动期间每个工作日10个春节礼包 新年快乐 开源应用中心新春活动 打卡集好礼,礼包天天送 打卡内容 打卡1:体验开通应用 打卡2:分享体验心得至各大社交平台 打卡3:将开源历史文章分享至个人论坛(没有个人论坛的同学可以通过
本实验实验原理主要是图像分割技术的应用,以海参为实验对象,将图像中海参区域与背景进行分割,转化为二值图像,统计像素面积作为大小分级依据,从而实现海参大小分级。
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过去的一年是波涛起伏的一年。大模型的爆发催化了产业的迭代,技术与应用的内卷却让程序员渐生迷茫。未来的一年仍是充满期待的一年。只因再先进的超算,也无法定义人类的边
【新智元导读】2017年,ImageNet ILSVRC正式宣告终结。在计算机视觉领域深耕16年的“老兵”颜水成与团队拿下最后冠军,巧合的是,5年前的PASCAL VOC收官之战,冠军也是他。有“水哥”之称的颜水成可谓计算机视觉竞赛领域名副其实的常胜将军。在本次接受新智元的专访中,他分享了自己多年来的战斗经历和实战经历。现在已担任副教授的他,对学生也有许多寄语。颜水成认为,计算机视觉的未来属于多标签、像素级、语义级分析。 颜水成,360副总裁、人工智能研究院院长,新加坡国立大学终身教职,作为计算机视觉界的老
总有人在后台问我,如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架,哪个更流行? 就这么说吧,今年面试的实习生,问到常用的深度学习框架时,他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解,这两年,PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性,发展迅猛,几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容,和 Keras 由于高度封装造成的不灵活,PyTorch 无论是在学术圈还是工业界,都相当占优势。不夸张地说,掌握了 PyTorch ,就相当于走上了深度学习、机器学
在迈向通用人工智能(AGI)的诸多可能的方向中,发展多模态大模型(MLLM)已然成为当前炙手可热的重要路径。在 GPT4 对图文理解的冲击下,更多模态的理解成为学术界关注的焦点,通感时代真要来了吗?
美西时间 2 月 28 日晚,又到放榜时刻,各位 CVPR 投稿人的心里颇不宁静。
随着人工智能技术的迅猛发展,OpenAI 最近推出的 ChatGPT-40 模型无疑成为了业界的一个新的高光时刻。ChatGPT-40 不仅在处理速度上超越了前代产品,还在图像理解和多语种支持上取得了显著的进步。本文将深入探讨 ChatGPT-40 的核心技术特性、它的潜在应用以及这一创新对未来语言模型发展可能带来的影响。
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为了增强CLIP在图像理解和编辑方面的能力,上海交通大学、复旦大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、澳门大学以及MThreads Inc.等知名机构共同合作推出了Alpha-CLIP。这一创新性的突破旨在克服CLIP的局限性,通过赋予其识别特定区域(由点、笔画或掩码定义)的能力。Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力,而且实现了对图像内容强调的精确控制,使其在各种下游任务中表现出色。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架,用来处理和关联来自多种模态的信息,如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据,虽然各种数据之间存在固有的差距,但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征,不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明,它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
近几年,深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩,本文根据笔者的工作实践,谈谈对深度学习理解,以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论,是笔者个人的理解和不充分实验的结果,所以难免谬误,请读者不吝指正。 机器学习就是学习对象的表示 “机器学习/深度学习模型依靠左右互搏,可以迅速达到很高的智能水准。”、“人工智能/深度学习能毁灭人类的奇点即将来到!” 网络上经常出现这类观点,让笔者非常惊讶。而让笔者更惊讶的是,很多人居然相信了。那么,什么是机器学习呢? 机器学习的对象是我们生活中所接触
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在数字化时代,信息的获取和记录方式不断革新。photes.io 是一款新兴的笔记软件,它通过人工智能技术,将我们日常生活中拍摄的照片和屏幕截图转换成结构化的文本笔记,极大地提高了信息处理的效率。
大家好,我是猫头虎,今天给大家带来一个非常激动人心的消息!OpenAI 刚刚在 2023 年 9 月 25 日为 ChatGPT 推出了新的语音和图像功能,这意味着 ChatGPT 现在不仅能够与我们交流,还能看到和听到我们的世界啦!😲 下面就让我详细为大家介绍一下这些新功能以及它们将如何改变我们与 ChatGPT 的互动方式。
这不,Transformer一作携团队也带来了新作,一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。
关注公众号,发现CV技术之美 本篇文章分享论文『TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos?』,谷歌提出《Toke
目 录 1人工智能、机器学习、深度学习三者关系 2什么是人工智能 3什么是机器学习 4机器学习之监督学习 5机器学习之非监督学习 6机器学习之半监督学习 7机器学习之强化学习 8什么是深度学习 9总结 阅读时间 10min - 20min 1 人工智能、机器学习、深度学习三者关系 对于很多初入学习人工智能的学习者来说,对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解,有可能你每天都能听到这个概念,也经常提这个概念,但是你真的懂它们之间的关系吗?那么接下来就给大家从概念和特点上进行阐述。先看下三者的关
先是前几天祭出大杀器 Gemini,发布会上的一系列 Demo 展示让人眼花缭乱。短短一周时间,现在谷歌又宣布了几个好消息:Gemini Pro 的第一个版本现在可以通过 Gemini API 访问;发布 Imagen 2;推出一系列针对医疗行业进行微调的模型 MedLM。
国内的电子商务经历了整个产业多年发展,依然在快速的增长,交易额仍在不断的递增,电子商务行业已经初步形成了功能完善的业态体系。与此同时,电子商务的不断普及直接带动了物流、金融和IT等服务类的行业发展,与之配套的第三方支付、电子认证、网络信息安全、网络保险、质量服务等电商生态圈中各子业态也在飞速的发展。在有庞大的客户体量下,电商的激烈竞争引出了对于服务需要高质量。在每次的节日活动中,服务器承受的压力往往是个重大的考验,于是服务器压测成为了一个必不可少的试金石。
Elastic 监控管理解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力,可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
当前一个显著的趋势是致力于构建更大更复杂的模型,它们拥有数百/数千亿个参数,能够生成令人印象深刻的语言输出。
---- 新智元报道 编辑:David snailnj 【新智元导读】为什么猫学不了微积分?3D 宇宙真的可能是由0和1的「纠缠」产生的错觉吗? 1989年,著名物理学家约翰·惠勒,「黑洞」一词的普及者,提出了一个思考宇宙的根本性的新方法。量子粒子可能会变形和消失,但我们总是可以依靠信息。 当时惠勒推测,信息位——某物质是存在还是不存在,是向上还是向下,是0还是1——可能是现实的基本成分。 他在一篇文章中写道:「每一个物理量,每一个,都从比特、二进制中获得其最终意义。」 在此后的几十年里,各种抽象
张鉴殊:武汉大学本科三年级学生,目前在张潼教授的指导下担任研究实习生,主要研究方向是大语言模型,多模态大语言模型以及持续学习。当下在寻找 2025 fall 博士入学机会。
因为阿里的成功应用,中台被广泛传播, 然而不少企业做了长时间的中台,也未见成效。 那么问题出在了那里? …… 对于数据中台的理解,目前很多企业存在认知误区或偏差。博文视点学院联合畅销书《数据中台实战》的作者董超华老师,通过50+实战案例手把手带着你学习,你会收获一套建设数据中台的全流程、系统的方法论,正确拥抱数据中台! ---- (扫描下方二维码进入专栏) 你将收获 1.彻底搞清楚中台、业务中台、数据中台是什么 2.你的公司需不需要搭建中台,少走弯路 3.怎么从0到1搭建数据中台的实战经验 4.怎么通过数
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