先前的机器学习方法利用自然语言处理技术在这个任务中取得了令人期待的结果，通过将反应物分子表示为字符串，然后使用文本生成或机器翻译模型预测反应物分子。...反应检索模块旨在在给定一个单独的产物分子作为查询时检索相似的反应，并提取与之相关的反应物亚结构。检索模型基于双编码器框架。对于每个反应，反应物的学习表示与产物的表示相似。...然后，作者将分子分为共同的亚结构和其他分子片段。在上下文中，作者使用“分子片段”或简称为“片段”来指代那些不在共同亚结构中的原子和键。...对于不正确的亚结构，作者通过在训练和验证数据上使用正确的反应物进行筛选来轻松地将其排除。在训练数据集中，经过亚结构筛选后，我们从81.9％的产物分子中提取到亚结构。...这进一步证明，如果通过设计额外的排名或过滤模型，将现有的化学知识纳入其中，仅选择化学上正确的亚结构而不是不加选择地使用所有提取的亚结构，预测准确率可以进一步提高。
它就像一个多功能的工具，可以在处理数据和大型语言模型的各个阶段提供帮助 首先，它有助于“摄取”数据，这意味着将数据从原始来源获取到系统中。...其次，它有助于“结构化”数据，这意味着以语言模型易于理解的方式组织数据。第三，它有助于“检索”，这意味着在需要时查找和获取正确的数据。...NotionPageReader:从Notion获取数据。 lackReader:从Slack导入数据。 ApifyActor:能够抓取网页，抓取，文本提取和文件下载。 如何找到正确的数据连接器?...最后，响应合成器将这些片段收集起来，并给出一个精心设计的答案。 响应合成器也有多种选择 Refine:这种方法遍历每一段文本，一点一点地精炼答案。 Compact:是Refine的精简版。...使用上面定义的response_schemas定义输出解析器及其查询模板。 定义查询引擎，并在创建查询引擎时将结构化输出解析器模板传递给它。 现在运行任何查询都会获取结构化json输出!
是否可以执行多线程请求 数据复制参数 1.MergeTree表引擎 MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。...为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。...推荐将该引擎和 MergeTree 一起使用。例如，将完整的数据存储在 MergeTree 表中，并且使用 SummingMergeTree 来存储聚合数据。...这种方法可以避免因为使用不正确的主键组合方式而丢失数据。 如果用户只需要查询数据的汇总结果，不关心明细数据，并且数据的汇总条件是预先明确的，即GROUP BY的分组字段是确定的，可以使用该表引擎。...当进行汇总数据操作时，可以通过改变查询方式，来过滤掉被删除的数据。 CollapsingMergeTree对于写入数据的顺序有着严格要求，否则导致无法正常折叠。
它们是一种不可变（但有版本控制）的数据结构，其中保存了一系列记录。片段的集合组合成数据源，也就是 Druid 的数据库表。每个片段中保存了某个数据源在一个时间段内写入的记录。...当实时节点在消费来自生产者的记录时，它会检查与记录关联的时间段和数据源，然后将记录路由到具有相同（时间段、数据源）键的内存缓冲区中。...历史节点 历史节点从存储中读取不可变的数据片段，并对查询做出响应——协调节点（将在下一小节介绍）控制一个历史节点可以获取哪些片段。...不幸的是，如果 Zookeeper 离线，系统将无法提供新的片段——历史节点将无法告知已成功获取片段，所以 Druid 负责查询数据的组件将无法转发查询。 使用不可变片段简化了历史节点的实现。...Broker 节点还可以在本地缓存数据片段，以应对未来可能出现的对相同数据的访问。 如果 Zookeeper 不可用，那么 Broker 将使用“最后已知的状态”来转发查询。
一个句子有时在段落上下文中是含糊的，比如上图的例子，如果不考虑与第二句的时间关系，第一个查询句子（紫色）很容易与不正确的视频片段不匹配，这在视觉上与ground-truth片段是难以区分的。...给定一个视频查询对，，通过使用滑动窗口方法提取proposal，也就是将未修剪的视频分割为个候选片段，模型的目标是从所有proposal中选择与语义上最对齐的。...为了表述简单，下面就只讨论一个视频和一个段落的关系（即不考虑下标i）。虽然视频查询关系在训练中可用，但无法访问每一个句子的时间边界。...此外，作者通过在段落中，通过concat的方式合成句子对来合成一个更长的查询，并鼓励其更长的句子定位结果在语义上与为每个句子单独选择的联合定位结果相一致 。...这也就是多实例学习（MIL）的原理，将proposal视为包中的实例，并使用包级别的标注信息进行学习。 3.2.
在这项工作中，作者使用无模板的序列到序列模型，将逆合成规划问题重新定义为语言翻译问题，模型以端到端和完全数据驱动的方式进行训练。...这项研究通过使用分子描述符MACCS keys将一个分子表示为一个句子，该句子基于分子的子结构，通过在子结构水平上学习化学变化来预测逆合成反应。...然而，该研究采用一种分子描述符的方法，使用由166个预先定义的子结构组成的MACCS keys将分子表示为一组片段。...图2：逆合成预测任务获取生成物和反应物语句的数据准备程序 MACCS非零索引可以作为LSTM模型的良好标记和输入。...使用Tanimoto相似度(Eq. 1)，在验证集中每个epoch结束时，计算预测片段的和真实片段之间的相似性。 由于所有的反应都包含在合并的数据集中，该研究的机器可以用一个或两个反应物进行预测。
ChatGPT 的爆火证明了大型语言模型（LLM）在生成知识和推理方面的能力。不过，ChatGPT 是使用公共数据集进行预训练的模型，因此可能无法提供与用户业务相关的特定答案或结果。...LlamaIndex 向量索引先接收一组源文档数据，将文档切分成文本片段，并将这些片段存入内置的向量存储库里，每个片段都有相应的向量与之对应。...当用户进行查询时，查询问题先转化为向量，然后在向量存储系统中检索 top-k 最相似的向量数据。后续，这些检索出来的相似向量数据将在相应合成模块中用于生成结果。...LlamaIndex 应用案例 在网络研讨会中，Jerry 还分享了许多 LlamaIndex 的典型应用场景，包括： 语义搜索 总结归纳 文本转化为 SQL 结构化数据 合成异构数据 比较/对比查询...如果不使用 OpenAI 和 LlamaIndex 的 llama65b 模型，我如何才能获取最佳分析结果？
之后，我们使用这些干净数据生成「合成鸡尾酒会」——将人脸视频、来自单独视频源的对应语音及从 AudioSet 获取的无语音背景噪声混合在一起。...使用这些数据，我们能够训练出基于多流卷积神经网络的模型，将合成鸡尾酒会片段分割成视频中每个说话者的单独音频流。网络输入是从每一帧检测到的说话者人脸缩略图中提取到的视觉特征，和视频声音的光谱图表征。...输出掩码乘以带噪声的输入光谱图，然后被转换成时域波形，以获取每位说话者的单独、干净的语音信号。...仅使用音频作为输入来解决该任务难度非常大，且无法提供视频中每个说话者单独语音信号的组合。本论文展示了一种基于深度网络的模型，该模型整合了视觉信号和听觉信号来解决该任务。...视觉特征用于「聚焦」场景中目标说话者的音频，以提高语音分离的质量。为了训练联合音频-视觉模型，我们引入了新型数据集 AVSpeech，该数据集包含从网页上收集的数千小时视频片段。
❞ 同时，在Chrome渲染过程中，我们还希望获得正确的「中间数据结构」，以便快速响应之后的「更新操作」，并能够快速响应JS等的数据查询。...开发人员可以使用JavaScript或其他支持DOM的编程语言来访问和操作DOM。 ❝通过DOM，我们可以「动态地创建、修改、删除和查询文档的元素和内容，从而实现动态的Web页面交互和数据操作」。...片段的断行的结果 片段位置和大小 ---- 绘制Paint阶段生成显示列表Display List 通过上述的数据处理，我们已经获取到布局对象Layout Object的几何属性，接下来我们就需要将其绘制处理了...这样它们在重叠时才能正确叠放。...因此，合成线程将图层分割为瓦片Tiling。 ❝瓦片是光栅化工作的单位。 ❞ 瓦片使用专用的光栅化线程池进行光栅化。瓦片的优先级基于它们与视口Viewport的距离。
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段在磁盘上不可修改。...为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。这种数据片段往复合并的特点，也正是合并树名称的由来。...6、TTL：数据的存活时间。在MergeTree中，可以为某个列字段或整张表设置TTL。当时间到达时，如果是列字段级别的TTL，则会删除这一列的数据；如果是表级别的TTL，则会删除整张表的数据。可选。...ClickHouse MergeTree引擎表支持分区，索引，修改，并发查询数据，当查询MergeTree表数据时，首先向primary.idx文件中获取对应的索引，根据索引找到【data.mrk3】文件获取对应的数据块偏移量...借助稀疏索引，在数据查询的时能够排除主键条件范围之外的数据文件，从而有效减少数据扫描范围，加速查询速度。
最后，尽管库的规模很重要，但使用正确的方法构建的巨型库可以提升库的化学多样性（即使只有少数几种化学反应），增加 hits 的新颖性，因为几乎所有 on-demand 化合物之前都从未被合成过。...然而，所设计出的化合物的定制合成仍然是这类方法的主要瓶颈。最近开发的虚拟合成子分层枚举筛选（V-SYNTHES）技术将基于片段的设计应用于 on-demond 化学空间，从而避免了定制合成的困难。...然后，基于对接的筛选获取到得分最高的片段，对另外一个位置重复这个过程，每次迭代都对目标口袋进行筛选。...在虚拟筛选方法中，将基于物理的对接与基于数据的打分函数协同使用可能会非常有效。...更为鲁棒的化学空间生成还可以依靠合成化学的新计算方法，例如逆合成路线分析。 展望 无论模型有多么准确，它们也远无法确保所有的预测都是正确的。
TTS技术（又称文语转换技术）隶属于语音合成，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的口语输出的技术。本文将解释语音合成技术如何将文字一步步转化为输出的语音信号。 ?...一种有效的方法是使用分割模型，它将每个音素发声的场景进行匹配，从而获取其对应的音频分割片段和其在音频中的发声位置。 ?...此外，这种模式是无监督的，因为我们事实上无法知道语音片段中语素对应的真正位置的标签信息。分割模型通过CTC loss模型来训练。...【Solutions】 基于步骤2中的分割模型不仅可以得到音素的持续时间数据对，也可以得到音素的基频数据对，将这些数据对作为训练数据，就可以通过模型训练来预测新音素的数据。 ?...标签（Y） 每个音素的持续时间和基频，通过分割模型获取：[(IH, 0.05s, 140 hz), (T, 0.07s, 141 hz), … ] 步骤4：音频合成 【Motivation】 生成语音的最后一步是
，其利用最先进的机器学习算法来实时分析电视和视频点播中数千小时的多语种多媒体内容，进而获取丰富的元数据，然后根据用户的喜好来推送个性化的快餐式内容。...最近的报告显示观众在内容搜索上每天平均要花费一小时，而且花费的时间预计会随着我们可以不断获取越来越多的视频内容而不断增加。...人脸认证（face verification）主要用来判断给定的两张人脸照片是否属于同一个人，而人脸身份鉴别（face identification）是将待查询的人脸与数据库已有人脸作比较来确定被查询人脸的身份...镜头是由单个摄像机捕捉到的一系列没有被打断的相邻帧。场景是一个更高层次很短的片段，对应视频中故事化的部分，是由将检测到的镜头组合成语意连贯的很短的视频片段形成的。...当自动地生成片段并且理解其中内容成为可能的时候，许多新的使用案例将变得可行，因为它们不再依赖手工劳动。文中作者列举了三个使用案例。
今年六月，OpenAI 就和 GitHub 联手发布了一个新工具 GitHub Copilot，一时风头无两，只要写下注释，后面的代码内容基本都能预测正确，尤其对于写utils之类的函数来说实在是太方便...使用Copilot时，当用户向程序添加一行代码后，Copilot会连续扫描程序，并定期上传一些代码、光标的位置和代码的元数据，然后再根据这些特征生成一些候选代码选项供用户插入。...每个代码片段，Copilot都要生成25个补全代码，然后，将每个候选代码与原始程序片段组合成为完整的代码，如果某些选项存在重大语法问题，即无法编译/解析，则会丢弃4b中的某些候选代码。...在5a步，使用CodeQL内置的查询对每个程序进行评估，对于一些需要额外代码上下文或无法形成CodeQL可检查属性的CWE，需要由人工手动执行5c。...最后研究人员还是赞扬了Copilot，这样的次时代AutoComplete工具将提高软件开发人员的生产率，但使用Copilot作为结对编程的副驾驶时，开发人员应该保持警惕。
在Stack Overflow评估数据集中的287个问题中，NCS的前10个查询结果能够正确回答175个问题，占整个数据集的60％以上。与传统的信息检索技术BM25相比，有了非常大的提升。 ?...我们将NCS和UNIF与Stack Overflow评估数据集进行比较，证实UNIF改善了大大超过NCS回答的问题数量。 ? 结果显示监督技术在获得理想的训练语料库时可以提供的更优的搜索性能。...Facebook使用这个概念来构建NCS模型。在高级别中，模型生成的每个代码片段以方法级粒度嵌入到向量空间中。构建模型后，某个查询将映射到同一向量空间，向量距离用于估计代码段与查询的相关性。 ?...fastText使用两层密集神经网络计算向量表示，该网络可以在大型语料库上无人监督地进行训练。 而UNIF是NCS的扩展，当有监督数据可用于训练时，可以用来提高性能。...至于UNIF模型，我Facebook提取Stack Overflow论坛中问题标题和代码片段来获取数据集。在使用各种启发式过滤问题后，最终得到451,000个训练样本。
合并会在后台一个不确定的时间进行，因此你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。...区别在于，当合并 SummingMergeTree 表的数据片段时，ClickHouse 会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。...如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。 这个引擎和听起来和AggregatingMergeTree差不多，但是使用方面明显不一样。...StripeLog Log TinyLog 还有一些特殊引擎 URL：用于管理远程 HTTP/HTTPS 服务器上的数据 Memory：引擎以未压缩的形式将数据存储在 RAM 中 分布式引擎：本身不存储数据...分布式表其实就是视图，主要是分布式集群用于查询多个节点的数据的。
例如遮挡或变形会破坏单个片段的形状，或者可能存在多个片段相同的片段，例如眼睛，如果单独查看每个部分则无法区分。...但是，在有颜色标签的情况下，目标标签和参考标签可能是不唯一的，并且该模型仅最小化错误的颜色指定。这将导致模型学习到捷径并找到匹配项，这些匹配项将产生正确的颜色分配，但可能导致不正确的视觉对应。...2、周期一致损失（cycle consistency loss）：为了解决前向损失产生不正确视觉对应的问题，当存在有不唯一颜色标签的情况下，周期一致损失将阻止模型学习捷径匹配。...并且不使用数据集中的参考标签，而是给唯一片段ID初始化一个随机向量，使用它们代替目标标签进行加权标签聚合。...由于缺少公开可用的数据集，论文中使用了两个自用数据： 1、合成数据集（Synthetic Dataset）：为了训练AmT的分段对应标签，研究人员使用免费的3D模型在Cinema4D数据集中生成一个合成数据集
每天都会产生许多围绕这项技术发展的精彩讨论和新工具。GraphQL最棒的特性就是提供了一个丰富语言集来描述获取数据的API。但是用户该如何描述这种查询语言，以及GraphQL这项核心技术本身呢？... 这个请求体显示了GraphQL的主要构建块，它指定了你尝试获取的数据。 字段(Fields)：客户端请求的数据单元，最后作为JSON响应数据中的一个字段。...因为GraphQL是静态类型的，它可以实时验证你是否传递了正确的变量。这正是你声明变量类型时所计划提供的能力。...如果你使用了正确的片段(fragments )名，在优化数据获取时，你能够很好的追踪你的代码。...接下来我们将介绍使用片段(fragments )的两种方式： fragments 片段扩展运算符（Fragment spread）: 当你在操作或者其他片段中使用片段时，你可以将片段名置于...之后来表示片段
此外，该模型对生成的解决方案还能进行解释，并能快速生成新的大学数学问题。当研究人员向学生展示这些机器生成的问题时，学生们甚至无法判断这些问题是由算法生成的还是由人类生成的。...由于该模型的训练数据包括数百万自然语言单词和数百万行代码，因此它可以学习文本片段和代码片段之间的关系。 如下图所示该研究使用零样本和小样本学习来自动生成程序，该程序可以解决 81% 数学问题。...「当你只使用文本提问题时，机器学习模型很难给出答案，即使答案可能在文本中，这项工作填补了代码和程序合成中缺失的部分。」Drori 说。...该研究会自动将这些编程任务以及包含的上下文和示例输入到经过预训练和微调的神经网络，该神经网络会输出一个通常能产生正确答案的程序。80% 以上的问题都是正确的。...除了克服这些障碍外，该研究还致力于将模型扩展到数百门课程。有了这些课程，他们将生成更多的数据，以提高自动化程度，并提供对课程设计和课程的见解。
「原子步骤」 绘画块的有序列表，即显示项目组和属性树状态，作为渲染管道「图层化」Layerize步骤的输入数据 合成器帧是RenderingNG表示如何将栅格化的内容「拼接在一起」，并使用GPU有效地绘制它的数据格式...一个孩子节点不能有指向其父辈的指针 数据是单向的(某个节点只能访问其子节点的数据信息，而不能从父级获取) 这些限制使我们能够在随后的布局中「重新使用」一个片段。...主要的「好处」是，内联内容的扁平化列表表示是快速的，对检查或查询内联数据结构很有用，而且「缓存效率高」。...❝合成器帧是RenderingNG表示如何将栅格化的内容「拼接」在一起，并使用GPU有效地绘制它的数据格式 ❞ 瓦片Tile 理论上，渲染进程或浏览器进程中的合成器compositor可以「将像素栅格化为渲染器视口的单一纹理...聚合阶段会找出这样的优化，并根据单个渲染合成器无法访问的全局来应用这些优化。
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