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電子發(fā)燒友網(wǎng)>觸控感測(cè)>多模態(tài)融合的識(shí)別方式更安全 抗偽造能力更強(qiáng)

多模態(tài)融合的識(shí)別方式更安全 抗偽造能力更強(qiáng)

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用labview進(jìn)行模態(tài)分析,有很多問(wèn)題,望高手指點(diǎn)一二力錘激勵(lì)信號(hào)+加速度傳感器信號(hào),請(qǐng)問(wèn)下,labview什么控件可以計(jì)算系統(tǒng)的模態(tài)還是說(shuō)僅僅兩路信號(hào)是分析不了模態(tài)的。
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sense-id:碾壓地標(biāo)標(biāo)簽

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2021-04-06 06:12:20

刷臉支付安全隱患引人深思,聲紋識(shí)別“動(dòng)態(tài)”優(yōu)勢(shì)凸顯

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2020-10-09 14:00:16

汽車(chē)傳感器融合系統(tǒng)淺析

是對(duì)處理器的要求高,可 靠性較低,數(shù)據(jù)量大,故難于實(shí)現(xiàn)。 3)混合式?;旌鲜?b class="flag-6" style="color: red">多傳感器信息融合框架中,部分傳感器采用集中式融合方式,剩 余的傳感器采用分布式融合方式?;旌鲜?b class="flag-6" style="color: red">融合框架具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力,兼顧了
2020-07-31 06:35:12

物聯(lián)網(wǎng)四大技術(shù)之二如何融合

融合前WSN的路由器節(jié)點(diǎn),智能節(jié)點(diǎn)很小,可以較密散布在待測(cè)區(qū)域,每個(gè)智能節(jié)點(diǎn)讀取少量標(biāo)簽。由于標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似性,智能節(jié)點(diǎn)可以獲得較高的數(shù)據(jù)壓縮率。智能節(jié)點(diǎn)自動(dòng)工作,最終識(shí)別數(shù)據(jù)以自組網(wǎng)跳的方式傳輸
2019-08-07 07:19:20

用SOI技術(shù)提高CMOSSRAM的單粒子翻轉(zhuǎn)能力

【作者】:趙凱;高見(jiàn)頭;楊波;李寧;于芳;劉忠立;肖志強(qiáng);洪根深;【來(lái)源】:《信息與電子工程》2010年01期【摘要】:提高靜態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器(SRAM)的單粒子能力是當(dāng)前電子元器件輻射加固領(lǐng)域
2010-04-22 11:45:13

簡(jiǎn)單的模型進(jìn)行流固耦合的模態(tài)分析

。聲腔的第一階自由模態(tài)為剛體模態(tài),聲腔內(nèi)各點(diǎn)的聲壓幅值相同;結(jié)構(gòu)自由模態(tài)前6階為6個(gè)自由度的剛體模態(tài)。要注意,在這里我們使用nastran求解器中EIGRL的方式進(jìn)行模態(tài)提取,把聲腔與結(jié)構(gòu)模型分開(kāi)
2020-07-07 17:15:39

聯(lián)鎖安全房門(mén)中磁卡識(shí)別原理圖

磁卡是一種利用特殊磁體來(lái)記錄數(shù)字與字符信息的片狀載體,能夠用來(lái)識(shí)別有效身份以提供相關(guān)服務(wù)或進(jìn)行安全控制。磁卡不僅攜帶方便,而且簡(jiǎn)單易用,因此,在生活中大受歡迎。而在使用磁卡時(shí)最為首要的是需要相應(yīng)
2020-03-20 10:54:05

致力于從***系統(tǒng)應(yīng)用根除偽造集成電路的問(wèn)題

預(yù)期的更為有利,也超過(guò)了其他技術(shù)領(lǐng)域。自1968第一次GOMACTech Conference會(huì)議以來(lái),它為***微電子提供了共享新技術(shù)、能力和方法的重要環(huán)境。偽造的集成電路(IC)越來(lái)越多,這可
2018-10-24 09:05:56

航空電子設(shè)備PCB組件的實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析

就是通過(guò)求解系統(tǒng)的特征方程,一般自由度系統(tǒng)的特征方程可以成式(1)所示的形式,來(lái)得到系統(tǒng)的特征值和特征向量,亦即振動(dòng)系統(tǒng)固有頻率和振型?! ∈街?,[M]-系統(tǒng)的質(zhì)量矩陣,有限元模態(tài)分析中由單元質(zhì)量矩陣
2018-09-13 16:40:12

還在爭(zhēng)主被動(dòng)優(yōu)劣?主被動(dòng)一體架構(gòu)的指紋識(shí)別芯片來(lái)了

模式6mA·供電方式靈活,支持單電源供電,支持電源供電·ESD能力強(qiáng),有環(huán)接觸8KV,空氣15KV,無(wú)環(huán)空氣12KV·安全性高,支持AES加密·創(chuàng)新的主被動(dòng)式一體架構(gòu)·支持虛擬按鍵作為崛起于
2016-12-07 14:28:01

鑫保泰手指靜脈識(shí)別技術(shù)

識(shí)別技術(shù)安全、高效的技術(shù)?!   ≈胳o脈相對(duì)于其他生物識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)    現(xiàn)有的生物主要有指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、面部識(shí)別技術(shù)、簽名識(shí)別技術(shù)、聲音識(shí)別技術(shù)、掌形識(shí)別技術(shù)、指靜脈識(shí)別技術(shù)、掌靜脈識(shí)別技術(shù)等
2019-01-27 11:19:02

基于曲率模態(tài)振型的損傷識(shí)別方法研究

基于曲率模態(tài)振型的損傷識(shí)別方法研究 研究了適用于橋梁和連續(xù)梁結(jié)構(gòu)的基于曲率模態(tài)振型的損傷識(shí)別方法。以一2D 框架結(jié)構(gòu)有限元模型為數(shù)值算例,比較了使用不同振型、不同
2008-10-24 14:55:4317

基于應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯方法的桿件損傷識(shí)別

基于應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯方法的桿件損傷識(shí)別 提出了一種基于空間桿系結(jié)構(gòu)應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法的損傷識(shí)別方法。對(duì)于空間桿系結(jié)構(gòu),認(rèn)為其桿件只承受軸向應(yīng)力,因此,由節(jié)
2008-10-24 15:02:4715

生物特征識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)與安全性思考

簡(jiǎn)要的介紹生物特征識(shí)別系統(tǒng)的工作模式,闡述多模態(tài)生物特征識(shí)別系統(tǒng)的模型和各種數(shù)據(jù)融合技術(shù),分析了生物識(shí)別系統(tǒng)被易于攻擊的環(huán)節(jié),提出了一種綜合提高系統(tǒng)安全性能的
2009-08-31 09:43:2823

基于曲率模態(tài)振型的損傷識(shí)別方法研究

基于曲率模態(tài)振型的損傷識(shí)別方法研究: 研究了適用于橋梁和連續(xù)梁結(jié)構(gòu)的基于曲率模態(tài)振型的損傷識(shí)別方法。以一2D 框架結(jié)構(gòu)有限元模型為數(shù)值算例,比較了使用不同振型、不同損
2009-11-08 16:46:0414

SVM與歸一化方法結(jié)合的人臉和指紋融合識(shí)別

基于歸一化的融合識(shí)別方法與基于分類(lèi)器的融合識(shí)別方法是多模態(tài)生物特征識(shí)別中的兩類(lèi)基本匹配層融合識(shí)別方法。前者把來(lái)自不同的生物特征識(shí)別系統(tǒng)的匹配打分轉(zhuǎn)化到可以比
2009-12-16 12:48:2414

基于自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識(shí)別

傳統(tǒng)多模態(tài)生物特征識(shí)別方法當(dāng)出現(xiàn)生物特征缺失時(shí),識(shí)別性能會(huì)明顯下降。針對(duì)此問(wèn)題,提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)多模態(tài)生物識(shí)別方法。該方法在設(shè)計(jì)融合
2012-11-09 16:12:1934

自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識(shí)別

自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識(shí)別
2017-10-16 11:06:0411

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)信號(hào)模態(tài)參數(shù)識(shí)別

針對(duì)現(xiàn)有的時(shí)域模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法大多存在難定階和抗噪性差的問(wèn)題,提出一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的振動(dòng)信號(hào)模態(tài)識(shí)別方法。該算法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。首先,將應(yīng)用于二維圖像處理的卷積
2017-12-05 14:39:135

多文化場(chǎng)景下的多模態(tài)情感識(shí)別

學(xué)習(xí)的特征,并通過(guò)多模態(tài)融合方法結(jié)合不同的模態(tài)。比較不同單模態(tài)特征和多模態(tài)特征融合的情感識(shí)別性能.我們?cè)贑HEAVD中文多模態(tài)情感數(shù)據(jù)集和AFEW英文多模態(tài)情感數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過(guò)跨文化情感識(shí)別研究,我們驗(yàn)證了文化因素
2017-12-18 14:47:310

模態(tài)生物特征識(shí)別系統(tǒng)框架

針對(duì)多模態(tài)生物特征識(shí)別系統(tǒng)并行融合模式中使用方便性和使用效率方面的問(wèn)題,在現(xiàn)有序列化多模態(tài)生物特征識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合并行融合和序列化融合的多生物特征識(shí)別系統(tǒng)框架。框架中首先采用步態(tài)
2018-01-02 18:47:310

康佳發(fā)布了全新的AI人臉識(shí)別電視 主打數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析與多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)

近日,康佳發(fā)布了全新的AI人臉識(shí)別電視,主打數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析與多模態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。相關(guān)產(chǎn)品可以結(jié)合人臉識(shí)別的個(gè)人ID以及性別、年齡等屬性,可以為用戶(hù)提供個(gè)性化的內(nèi)容推送和更加便利的操控體驗(yàn)。
2019-01-02 10:14:541194

模態(tài)生物識(shí)別成趨勢(shì)

模態(tài)生物識(shí)別是指整合或融合兩種及兩種以上生物識(shí)別技術(shù),利用其多重生物識(shí)別技術(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),并結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù),使得認(rèn)證和識(shí)別過(guò)程更加精準(zhǔn)、安全。
2020-03-11 14:26:403226

模態(tài)成AI行業(yè)發(fā)展新風(fēng)向 新基建行業(yè)進(jìn)入快車(chē)道

近日,由螞蟻金服牽頭制定的“生物特征識(shí)別模態(tài)融合國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)”正式立項(xiàng),這一標(biāo)準(zhǔn)的制定,對(duì)于多模態(tài)領(lǐng)域發(fā)展與技術(shù)規(guī)范產(chǎn)生了重大影響。
2020-03-31 11:46:472811

5G云端智能機(jī)器人擁有多模態(tài)AI能力

云端機(jī)器人由云端大腦、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VBN和及機(jī)器人本體等組成。其中,云端大腦提供機(jī)器人所需要的智能視覺(jué)、智能聽(tīng)覺(jué)、智能運(yùn)動(dòng)等多模態(tài)AI能力,通過(guò)遍布全球的移動(dòng)通信安全高速網(wǎng)絡(luò),將能力傳輸給遠(yuǎn)端的機(jī)器人控制器和各種機(jī)器人、智能設(shè)備本體上。
2020-07-01 09:50:462482

的盧深視利用3D識(shí)別的優(yōu)勢(shì)提供“三維全?!奔夹g(shù)支撐

總結(jié)一下的盧深視大庫(kù)識(shí)別方案。精準(zhǔn),可以做到萬(wàn)億分之一誤識(shí)別率;具備千萬(wàn)級(jí)別底庫(kù)前提下精準(zhǔn)識(shí)別能力;高效,魯棒性好,快速且安全;支持多模態(tài),兼容性好;具有切實(shí)可行的建設(shè)方案,可利舊,性?xún)r(jià)比高。
2020-09-24 16:13:142140

模態(tài)生物識(shí)別系統(tǒng)的原理及局限性

隨著技術(shù)的發(fā)展,使用生物識(shí)別技術(shù)實(shí)施安全個(gè)人識(shí)別協(xié)議的挑戰(zhàn)正在增加,并且在世界上幾乎每個(gè)市場(chǎng)中對(duì)于準(zhǔn)確的人類(lèi)識(shí)別的需求都比以往更高。生物識(shí)別管理市場(chǎng)的并行發(fā)展已經(jīng)確定,用于識(shí)別目的的單個(gè)硬件模態(tài)的使用可能不再是許多行業(yè)的最明智的選擇,那多模態(tài)生物識(shí)別系統(tǒng)有哪些優(yōu)勢(shì)?
2020-10-09 15:30:392580

一文解析多模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)的安全

模態(tài)生物特征識(shí)別是指在識(shí)別系統(tǒng)中使用兩種或更多種生物特征的組合,例如,結(jié)合人臉識(shí)別和虹膜識(shí)別的系統(tǒng)可以被認(rèn)為是多模態(tài)生物識(shí)別系統(tǒng),那多模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)安全嗎?
2020-10-13 09:45:56770

模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)有何優(yōu)勢(shì)?

在當(dāng)今信息化時(shí)代,如何準(zhǔn)確鑒定一個(gè)人的身份、保護(hù)信息安全,已成為引起社會(huì)各界人士普遍關(guān)注的熱點(diǎn)話(huà)題。傳統(tǒng)的身份認(rèn)證由于容易偽造和丟失,越來(lái)越難以滿(mǎn)足實(shí)際需求,目前較為便捷與安全的解決方案無(wú)疑就是生物識(shí)別技術(shù)。
2020-12-09 14:09:312253

模態(tài)中NLP與CV融合方式有哪些?

從a/b test 看文本部分在其中起到的作用為0... ( ) ? 現(xiàn)在看來(lái)還是wide and deep這種方式太粗暴了(對(duì)于復(fù)雜信息的融合),本文寫(xiě)寫(xiě)多模態(tài)掃盲基礎(chǔ)和最近大家精巧的一些圖像文本融合的模型設(shè)計(jì),主要是在VQA(視覺(jué)問(wèn)答)領(lǐng)域,也有一個(gè)多模態(tài)QA,因?yàn)樵谕扑]領(lǐng)域,你
2020-12-31 10:12:374584

人臉識(shí)別和指紋解鎖哪種方式安全?

現(xiàn)如今,手機(jī)的解鎖方式主要是以指紋和面部識(shí)別來(lái)解鎖屏幕的,但這兩種解鎖方式并不僅僅存在于手機(jī)解鎖,手機(jī)支付中也經(jīng)常用到它倆,這不僅僅為我們的生活帶來(lái)了便利,也會(huì)讓我們不禁思考,這兩種解鎖方式哪種更安全呢?
2021-01-26 11:06:459764

基于層次注意力機(jī)制的多模態(tài)圍堵情感識(shí)別模型

在連續(xù)維度情感識(shí)別任務(wù)中,每個(gè)模態(tài)內(nèi)部凸顯情感表達(dá)的部分并不相同,不同模態(tài)對(duì)于情感狀態(tài)的影響程度也有差別。為此,通過(guò)學(xué)習(xí)各個(gè)模態(tài)特征并采用合理的融合方式,提出一種基于層次注意力機(jī)制的多模態(tài)維度情感
2021-04-01 11:20:518

基于雙殘差超密集網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法

Networks, DRHDNS)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法。 DRHDNS分為特征提取和特征融合兩部分。特征提取部分通過(guò)將超密集連接與殘差學(xué)習(xí)相結(jié)合,構(gòu)造出雙殘差超密集塊,用于提取特征,其中超密集連接不僅發(fā)生在同一路徑的層之間,還發(fā)生在不同路徑的層之間,這種連接使特征提取更充分,細(xì)節(jié)
2021-04-14 11:18:3019

利用應(yīng)變模態(tài)識(shí)別彎管內(nèi)部損傷的研究

為研究利用應(yīng)變模態(tài)識(shí)別彎管內(nèi)部損傷的方法,以損傷前、后的應(yīng)變模態(tài)差作為彎管損傷識(shí)別的損傷指標(biāo)對(duì)其展開(kāi)研究。首先,基于位移模態(tài)和應(yīng)變模態(tài)模態(tài)疊加特性和正交性推導(dǎo)了應(yīng)變模態(tài)差公式;其次,利用有限元
2021-04-15 15:25:365

融合多尺度HOG特征和語(yǔ)義屬性的合成素描人臉識(shí)別

合成素描的人臉識(shí)別問(wèn)題屬于異質(zhì)人臉識(shí)別研究領(lǐng)域,在刑偵領(lǐng)域具有重要的實(shí)際應(yīng)用。由于合成素描與人臉照片屬于不同模態(tài),對(duì)不同模態(tài)人臉進(jìn)行魯棒的表征是識(shí)別的關(guān)鍵。針對(duì)合成素描人臉在某些區(qū)域缺乏紋理細(xì)節(jié)
2021-04-21 11:32:3220

可提高跨模態(tài)行人重識(shí)別算法精度的特征學(xué)習(xí)框架

化的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了模態(tài)間三元組損失及模態(tài)內(nèi)三元組損失,以配合全局三元組損失進(jìn)行模型訓(xùn)練。在改進(jìn)困難三元組損失的基礎(chǔ)上,首次在跨模態(tài)行人重識(shí)別模型中設(shè)計(jì)屬性特征來(lái)提高模型的特征提取能力。最后,針對(duì)跨模態(tài)行亼重
2021-05-10 11:06:149

模態(tài)MR和多特征融合的GBM自動(dòng)分割算法

模態(tài)MR和多特征融合的GBM自動(dòng)分割算法
2021-06-27 11:45:5432

渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)風(fēng)扇管道聲模態(tài)識(shí)別測(cè)量綜述

渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)風(fēng)扇管道聲模態(tài)識(shí)別測(cè)量綜述
2021-07-02 15:46:2212

基于多模態(tài)智慧感知決策的S230芯片

提到多模態(tài)融合感知, 我們難免會(huì)覺(jué)得有些困惑 “模態(tài)”,可理解為“感官” 多模態(tài)即將多種感官融合 不夠直觀? 那今天我們就以一道競(jìng)猜題開(kāi)場(chǎng) 請(qǐng)根據(jù)以下線(xiàn)索猜猜這是什么物品?
2022-11-03 11:59:06479

如何設(shè)計(jì)更加小巧、續(xù)航能力更強(qiáng)的可穿戴設(shè)備

如何設(shè)計(jì)更加小巧、續(xù)航能力更強(qiáng)的可穿戴設(shè)備
2022-11-04 09:50:481

MAE再發(fā)力,跨模態(tài)交互式自編碼器PiMAE席卷3D目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域

MAE以其簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方式、強(qiáng)大的視覺(jué)表示能力,可以在很多基礎(chǔ)視覺(jué)任務(wù)中展現(xiàn)出良好的性能。但是目前的工作大多是在單一視覺(jué)模態(tài)中進(jìn)行,那MAE在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面表現(xiàn)如何呢?本文
2023-04-21 09:36:52545

ImageBind:跨模態(tài)之王,將6種模態(tài)全部綁定!

最近,很多方法學(xué)習(xí)與文本、音頻等對(duì)齊的圖像特征。這些方法使用單對(duì)模態(tài)或者最多幾種視覺(jué)模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓(xùn)練的模態(tài)對(duì)。因此,視頻 - 音頻嵌入無(wú)法直接用于圖像 - 文本任務(wù),反之亦然。學(xué)習(xí)真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個(gè)主要障礙是缺乏所有模態(tài)融合在一起的大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。
2023-05-11 09:30:44595

邱錫鵬團(tuán)隊(duì)提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT,為多模態(tài)LLM指明方向

大型語(yǔ)言模型(LLM)在各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時(shí),多模態(tài)大型語(yǔ)言模型,如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA,已經(jīng)探索了 LLM 理解多模態(tài)信息的能力。然而,當(dāng)前
2023-05-22 14:38:06416

更強(qiáng)更通用:智源「悟道3.0」Emu多模態(tài)大模型開(kāi)源,在多模態(tài)序列中「補(bǔ)全一切」

熱度。Flamingo 具備強(qiáng)大的多模態(tài)上下文少樣本學(xué)習(xí)能力。 Flamingo 走的技術(shù)路線(xiàn)是將大語(yǔ)言模型與一個(gè)預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)編碼器結(jié)合,并插入可學(xué)習(xí)的層來(lái)捕捉跨模態(tài)依賴(lài),其采用圖文對(duì)、圖文交錯(cuò)文檔、視頻文本對(duì)組成的多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,在少樣本上下文學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出強(qiáng)大能力。
2023-07-16 20:45:02379

以四點(diǎn)法為例講解模態(tài)識(shí)別方法

導(dǎo)讀:模態(tài)分析是研究結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性一種近代方法,是系統(tǒng)辨別方法在工程振動(dòng)領(lǐng)域中的應(yīng)用。模態(tài)是機(jī)械結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)特性,每一個(gè)模態(tài)具有特定的固有頻率、阻尼比和模態(tài)振型。這些模態(tài)參數(shù)可以由計(jì)算或試驗(yàn)分析取得,這樣一個(gè)計(jì)算或試驗(yàn)分析過(guò)程稱(chēng)為模態(tài)分析。
2023-08-24 11:42:151851

大模型+多模態(tài)的3種實(shí)現(xiàn)方法

我們知道,預(yù)訓(xùn)練LLM已經(jīng)取得了諸多驚人的成就, 然而其明顯的劣勢(shì)是不支持其他模態(tài)(包括圖像、語(yǔ)音、視頻模態(tài))的輸入和輸出,那么如何在預(yù)訓(xùn)練LLM的基礎(chǔ)上引入跨模態(tài)的信息,讓其變得更強(qiáng)大、更通用呢?本節(jié)將介紹“大模型+多模態(tài)”的3種實(shí)現(xiàn)方法。
2023-12-13 13:55:04525

從Google多模態(tài)大模型看后續(xù)大模型應(yīng)該具備哪些能力

前段時(shí)間Google推出Gemini多模態(tài)大模型,展示了不凡的對(duì)話(huà)能力和多模態(tài)能力,其表現(xiàn)究竟如何呢?
2023-12-28 11:19:52361

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