序列标注是对输入序列中的每个标记进行标注标签的过程，常用于信息抽取任务，如分词、词性标注和命名实体识别。其中，命名实体识别是其中的一种任务。

自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用，广泛应用于智能助手、客服机器人等领...

Pix2Pix是一种基于条件生成对抗网络的深度学习图像转换模型，可以实现多种图像之间的转换，如语义/标签到真实图片、灰度图到彩色图等。该模型由Phillip I...

调用对应的服务，在0.5B大模型的情况下，Qwen模型还是可以通过深圳关联到大梅沙、莲花山，效果还是值得认可的

北美时间7月9日，Anthropic（开发Claude模型的公司）官方宣布，在Anthropic控制台新增了一系列提示词功能，包括一键生成提示词、一键生成测试用...

Matlab是一个由MathWorks公司开发的高性能语言和交互式环境，主要用于技术计算。它被广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发以及模型构建等领域。以下是M...

语音合成和语音转换是语音处理中的重要任务，广泛应用于语音助手、语音导航、语音翻译等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的语音合成与语音...

扩散模型是一种基于噪声逐步去噪的生成模型,与其他生成模型如变分自编码器、生成对抗网络等相比,扩散模型较为简单,但在图像、音频、视频等领域取得了较好的效果。解释了...

国家“十四五”规划纲要明确提出“构建智慧水利体系，以流域为单元提升水情测报和智能调度能力”。为统一要求、明确标准，避免重复建设、信息孤岛，2022年3月，水利部...

该项目是美国国家航空航天局 ICESCAPE 大型项目的一部分，旨在研究浮游植物丰度的长期季节性变化与整个生长季节在波弗特海和楚科奇海测量到的海冰覆盖、分层和温...

Li, Y., Guan, Q.*, Gu, J. & Jiang. X. (2024) A deep reinforcement learning with ...

注：OSI模型（Open System Interconnection Model）是一个由国际标准化组织（ISO）在20世纪80年代早期制定的用于计算机或通信...

状态空间模型（SSM）：为了解决这一挑战，研究者引入了 SSM。SSM 是一种将GP转换为线性时不变随机微分方程（LTI-SDE）的方法，这使得在任意时间戳集合...

研究者的研究结果表明，需要探索和发展简单和可解释的 TAD 方法。在目前先进的基于深度学习的模型中，模型复杂性的增加几乎没有提供任何改进。

开源意味着创作者将软件、硬件甚至是大语言模型免费提供给社区使用。开源项目通常由社区中来自不同公司的开发者共同努力开发和维护。产品或软件的许可证类型明确规定了可以...

在了解学习型稀疏向量的众多优势后，您可能会好奇哪些模型能生成这类 Embedding 向量。因此，本文将探索两种先进的 Embedding 模型——BGE-M3...

与稠密向量不同，学习得到的稀疏 embedding 采取更为简洁的方式，只保留文本信息中的关键内容。这种简化有助于防止模型过拟合（over-fitting）训练...

Ollama 是一个开源的机器学习模型部署工具，它可以帮助您将模型部署到生产环境中，简化大型语言模型 (LLM) 的管理和交互。Ollama 拥有各种一流的开源...

图像文本数据在各个领域的数量激增以及视觉语言建模的进步为生成式预训练领域的研究开辟了道路。这个创新时代以GPT-4（Achiam等人，2023）和Gemini（...

预训练的视觉-语言模型（VLMs），例如CLIP [26]和ALIGN [15]，在各种下游任务中已经取得了卓越的零样本性能。这些模型在大规模图像-文本数据集上...