在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前面两个小节具体介绍了Hard Margin SVM算法的思想，并将这种思想转换为数学中的最优化问题。这一小节：
今天给大家介绍的是一项由硅谷Salesforce Research的Ali Madani等人和斯坦福的Possu Huang教授课题组合作的工作，他们在这篇论文中提出的一种蛋白生成语言模型ProGen。作者将蛋白质工程视为无监督序列生成问题，利用大约2.8亿个的蛋白质序列对12亿个参数进行训练，且要求这些蛋白质序列是基于分类和关键字标签的，如分子功能和细胞成分，这为ProGen模型提供了前所未有的进化序列多样性，并允许它进行基于一级序列相似性、二级结构准确率和构像能量的细粒度控制生成。根据NLP指标，ProGen模型表现出良好的性能，且随着氨基酸上下文和条件标签的增多，模型效果会进一步提升。ProGen也适用于未见的蛋白家族，若进行微调，模型效果更好。
今天为大家介绍的是来自Markus J. Buehler团队的一篇论文。自然进化过程中，大自然展现了一系列具有卓越机械性能的蛋白质材料，这些蛋白质在机械生物学中扮演着至关重要的角色。然而，超越自然设计，发现满足特定机械性质要求的蛋白质仍然是一个挑战。在这里，作者报道了一种生成模型，该模型能够预测出为满足复杂的非线性机械性质设计目标的蛋白质设计。作者的模型利用了来自预训练蛋白质语言模型的深层蛋白质序列知识，并将机械展开响应映射出来以创建蛋白质。通过分子模拟进行直接验证，作者展示了所设计的蛋白质是全新的，并且满足了目标机械性质，包括展开能量和机械强度。
本期的问题来自于stackoverflow.com，由于大猫实在想不出简洁的翻译，想来想去还是原标题最能描述问题，所以干脆直接借用。如果硬要翻译的话，大概就是“当某条件成立时，找到这个观测后N行的观测”。
最近的大型语言模型（Large language mode，LLM）正在变得越来越擅长推理，背后的一个关键技术是思维链（chain-of-thought，CoT），简单来说，CoT 可以让 LLM 模拟人类思考的过程，帮助大型语言模型生成一个推理路径，将复杂的推理问题分解为多个简单的步骤，而不仅仅只是一个最终答案，从而增强模型的推理能力。
本篇文章介绍来自大连理工大学的论文Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation，收录于 ICCV 2023 Oral，研究用于图像融合和分割的多交互特征学习和全时多模态基准。
.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
今天带来的是Department of Biosystems Science and Engineering (D-BSSE) of ETH Zurich 研究小组在bioRxiv上发表的Conditional Generative Modeling for De Novo Protein Design with Hierarchical Functions。本论文主要针对于使用有条件的生成的对抗网络蛋白质来解决蛋白质设计问题。由于缺少了在该域中评估了生成模型的规范方式，生成模型难以评估，因为没有可以将每个生成的样本与之进行比较的基本事实。论文的主要亮点就是设计了几种生物学和统计上灵感的指标的评估方案。
扩散概率模型（DPMs）在高分辨率图像生成方面显示出显著性能，但由于通常需要大量采样步骤，其采样效率仍有待提高。高阶ODE求解在DPMs中的应用的最新进展使得能够以更少的采样步骤生成高质量图像。然而，大多数采样方法仍使用均匀的时间步长，在使用少量步骤时并不是最优的。
因果推理是人类智力的标志之一。因果关系NLP领域近年来引起了人们的极大兴趣，但其主要依赖于从常识知识中发现因果关系。本研究提出了一个基准数据集(CORR2CAUSE)来测试大语言模型(LLM)的纯因果推理能力。其中CORR2CAUSE对LLM来说是一项具有挑战性的任务，有助于指导未来关于提高LLM纯粹推理能力和可推广性的研究。
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({ google_ad_client: "ca-pub-6940460185323525", enable_page_level_ads: true }); 单表查询（select）： 单表全部字段查询：select * from 表名 ; 单表部分字段查询：select 字段1,字段2,字段3,…from 表名; 单表查询条件查询：select 字段1,字段2,… from 表名 wh
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近苹果发布了一个新模型GAUDI，能直接从文字生成3D模型，NeRF的相机位置还不受限制！ 2020年开始大火的神经辐射场（NeRF）技术，仅需几张2D图片，就能合成出高质量的3D模型场景。 有人畅想，NeRF可能是实现元宇宙的一项重要技术基础，各个大厂纷纷上马项目进行研究，比如英伟达的AI研究人员展示过从照片中创建3D物体，谷歌也依靠NeRF来实现沉浸式视图或渲染3D人物。 NeRF可以从2D图像中生成3D场景，OpenAI的DALL-E
---- 编译：小潘、肖琴 【新智元导读】生成对抗网络GAN的提出者Ian Goodfellow在推特上推荐了10篇GAN论文，是跟踪GAN进展，了解最新技术不容错过的。本文带来整理和介绍，希望能给读者带来启发。 1. Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine & Jaakko Lehtinen (NVIDIA and A
当我们有条件地调用一个钩子或在所有钩子运行之前提前返回时，会产生"Rendered more hooks than during the previous render"错误。为了解决该错误，将所有的钩子移到函数组件的顶层，以及不要在条件中使用钩子。
条件渲染是React中的一个强大功能，它允许开发人员根据某些条件控制组件的显示。它在创建动态和交互式用户界面方面发挥着至关重要的作用。
虚拟试穿技术允许用户在线上购物时预览服装在自己身上的效果，从而提高购物体验并减少退货率。
我们介绍了SinGAN，这是一个无条件的生成模型，可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练，可以捕捉到图像中斑块的内部分布，然后能够生成高质量的、多样化的样本，这些样本承载着与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔，每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本，这些样本具有显著的可变性，但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。与以前的单一图像GAN方案相比，我们的方法不限于纹理图像，也不是有条件的（即它从噪声中生成样本）。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的图像。我们说明了SinGAN在广泛的图像处理任务中的效用。
作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件： 条件一：能够批量处理有一定规模的数据； 条件二：能够保证数据的时效性及准确性； 条件三：能够将实际业务中所涉及的所有相关数
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解思影科技的课程及数据处理服务，可添加微信号siyingyxf或18983979082进行咨询(咨询电话18580429226，杨晓飞）。(文末点击浏览）
翻译 | 梁红丽 编辑 | Just 【AI科技大本营导读】在最终视觉呈现效果上，现有的用于极限学习图片压缩的算法似乎都不尽人意，本文作者则使用了 GAN，允许选择性地保留一些区域，同时在保持语义完整的基础上，完全合成图像的其余部分，尤其在低比特率条件下，与 BPG 相比，GAN 的方法获得了更高的 mIoU。 以下内容摘译自论文 Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression： 本文中，我们提出一种基于生成对抗
互补原则：该原则规定，为了更全面、更准确地描述数据对象，应该使用多个视图。在多视图数据的上下文，每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而，不同的视图通常包含相互补充的信息。例如，在图像处理领域，每幅图像都由不同类型的特征来描述，如lbp、sift和hog，其中lbp是一种强大的纹理特征，sift对图像的光照、噪声和旋转具有鲁棒性，而hog对边缘信息敏感。因此，有必要利用这些相互补充的信息来描述这些数据对象，并对内部集群提供更深入的见解。
在NeurlPS 2023上，研究人员将展示他们最新的工作：真实世界模拟器UniSim。
今天为大家介绍的是来自Philip M. Kim团队的一篇关于蛋白质设计的的论文。在蛋白质设计中，通过预定义的功能和特性生成全新的蛋白质结构仍然是一个具有挑战性的问题。最近，扩散模型，也称为基于评分的生成模型（SGM），在图像合成方面展现出了惊人的实证性能。在这里，作者使用基于图像的蛋白质结构表示来开发ProteinSGM，这是一个基于评分的生成模型，能够产生逼真的全新蛋白质。通过无条件生成，作者展示了ProteinSGM能够生成类似天然蛋白质结构，超过了以前报告的生成模型的性能。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】从零打造ChatGPT，AI从业者大团结！ Meta AI开源的大羊驼LLaMA模型彻底点燃了开源社区的热情，并在此基础上相继开发出了各种类ChatGPT的羊驼Alpaca, Vicuna等。 但Meta只是开源了LLaMA的权重，训练用到的数据集并没有开源出来，对于那些想从头开始训练LLaMA的从业者来说，目前还没有开源方案。 最近，由Ontocord.AI，苏黎世联邦理工学院DS3Lab，斯坦福CRFM，斯坦福Hazy Research 和蒙特
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】GAN模型也有变大的潜力！ AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。 随着OpenAI发布DALL-E 2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。 从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在 LAION 这样的大型数据集中进一步提升性能吗？ 最近，针对增加StyleGA
在Java 8中，Stream API的引入为数据处理带来了革命性的变化。它不仅简化了集合操作，还提高了代码的可读性和性能。然而，在使用Stream API的anyMatch、allMatch和noneMatch这三个方法时，一不小心就有可能会遇到一些意想不到的问题。
本文将收集TensorFlow可生成的模型，列举出各种GANs和VAEs的Tensorflow实现。 生成对抗网络(GANs) 列表 GAN文章链接：https://arxiv.org/abs/140
Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译) 来源于论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
基于文本的语言模型如BERT、RoBERTa和GPT-3，借助Transformer的春风，近年来取得了巨大的进步。
在特定情况下，人工智能模型会超越训练数据进行泛化。在人工智能研究中，这种现象被称为「顿悟」，而谷歌现在正在提供对最近发现的深入了解。
最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。
作者: Yuanqi Du · Shiyu Wang · Xiaojie Guo · Hengning Cao · Shujie Hu · Junji Jiang · Aishwarya Varala · Abhinav Angirekula · Liang Zhao
可视化结果是十分强大的。然而，在健身领域，要想清楚地看到未来的锻炼结果往往是很困难的。我们是否可以利用深度学习让人们更接近他们的个人健康目标，从而帮助他们设想未来的结果? 我们的想法是:采用有条件的生
来源：arXiv 编译：刘小芹 【新智元导读】谷歌大脑团队的研究者发表题为《Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study》的论文，对MM GAN、NS GAN
动物界，不同物种之间的杂交产生出了很多新的物种。比如说马和驴杂交出现了骡子；狼和狗杂交出现了狼狗；狮和虎杂交出现了狮虎兽和虎狮兽；豹子和狮子杂交出现了豹狮兽等等。
在我的一篇文章中（我的第一份数据科学实习），我曾讨论过数据清理有多么重要，并且这项工作经常在整个数据科学的工作流中占到40%-70%。这个世界并不完美，数据也是如此。
1.AnomalyGPT: Detecting Industrial Anomalies using Large Vision-Language Models
人类梦想让文字说话已经有好几个世纪的历史了。你可能没想到，其实在1968年，日本的电机技术实验室由Noriko Umeda和他的同伴开发了第一个完整的英语语音转换系统（Text-To-Speech，简称TTS）。
【新智元导读】DeepMind的最新研究提出一种新的表示学习方法——对比预测编码。研究人员在多个领域进行实验：音频、图像、自然语言和强化学习，证明了相同的机制能够在所有这些领域中学习到有意义的高级信息，并且优于其他方法。
状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色，成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 机器之心报道 编辑：蛋酱 在这项研究中，斯坦福大学的一个研究小组提出了时间控制 (TC)，这种语言模型通过潜在的随机过程进行隐式计划，并生成与该潜在计划一致的文本，以提高长文本生成的性能。 近年来，包括 GPT-2 在内的大型语言模型在文本生成方面非常成功，然而，大型语言模型会生成不连贯的长文本。一个原因是不能提前计划或表征长段文本动态。因此，它们常常产生游离的内容，语篇结构差，关联性低 ; 文本在生成时似乎没有锚定目标。当自回归模型生成更长的文本时，这些连贯性问题进
一套完整的BI报表应该至少具备以下四个条件： 条件一：能够批量处理有一定规模的数据； 条件二：能够保证数据的时效性及准确性； 条件三：能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起，搭建统一的多维数据
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则，这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推（Operator push down）-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并（Operator combine）-
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是 t-SNE，但它的性能受到数据集规模的影响，并且正确使用它可能需要一定学习成本。
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
在3D医学影像中进行物体定位的标准方法是使用分割模型对感兴趣的目标进行 Voxel 到 Voxel 的标注。虽然这种方法使模型具有很高的准确性，但也存在一些缺点。为医学影像生成 Voxel 级准确的标注是一个耗时的过程，通常需要多个专家来验证标签的质量。由于标注者之间的变异性，器官或病变的医学术准确的分割可能会出现结构边界不确定的问题，这可能会导致附近组织中包含无关信息或排除相关信息。即使有高质量的标签，分割模型在准确标记目标结构边界时可能会遇到困难，通常需要后处理来填充缺失的内部体积并消除伪预测目标。总之，这使得分割模型的训练成本过高，同时可能会限制下游诊断或分类模型的预测能力。
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 在文生图领域，扩散模型似乎已经一统天下，让曾经也风头无两的 GAN 显得有些过时。但两相比较，GAN 依然存在不可磨灭的优势。这使得一些研究者在这一方向上持续努力，并取得了非常实用的成果。相关论文已被 CVPR 2023 接收。 图像生成是当前 AIGC 领域最热门的方向之一。近期发布的图像生成模型如 DALL・E 2、Imagen、Stable Diffusion 等等，开创了图像生成的新时代，实现了前所未有的图像质量和模型灵活性水平。扩散模型也成为目前占据主导地位的范式
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