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自然語言處理是人工智能中的重要領(lǐng)域之一，涉及計算機與人類自然語言的交互。NLP技術(shù)可以實現(xiàn)語音識別、文本分析、情感分析等任務(wù)，為智能客服、聊天機器人、語音助手等提供支持。...
為了改進LLM的推理能力，University of California聯(lián)合Meta AI實驗室提出將Contrastive Decoding應(yīng)用于多種任務(wù)的LLM方法。實驗表明，所提方法能有效改進LLM的推理能力。讓我們走進論文一探究竟吧！...
文本摘要，作為自然語言生成（NLG）中的一項任務(wù)，主要用來將一大段長文本壓縮為簡短的摘要，例如新聞文章、源代碼和跨語言文本等多種內(nèi)容都能用到。...
數(shù)據(jù)標注（Data Annotations）是指對收集到的、未處理的原始數(shù)據(jù)或初級數(shù)據(jù)，包括語音、圖片、文本、視頻等類型的數(shù)據(jù)進行加工處理，并轉(zhuǎn)換為機器可識別信息的過程。我們?nèi)粘９ぷ髦谐Ｒ姷臄?shù)據(jù)標注方法有以下幾種。...
涵蓋“可信賴的人工智能、機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)、人工智能的神經(jīng)和認知基礎(chǔ)、加強人工智能（較強的弱人工智能和強人工智能）”等可能實現(xiàn)基礎(chǔ)科學(xué)突破的關(guān)鍵主題。...
面對推測性解碼的復(fù)雜性，研究人員推出了Medusa技術(shù)，這個框架回歸了Transformer模型的本質(zhì)，減少了復(fù)雜度，增強了效率，讓每個生成階段都能快速產(chǎn)出結(jié)果。當將Medusa與基于樹的注意機制結(jié)合時，生成速度提高了2到3倍。...
圖像處理 (Image Processing) 圖像處理通常是把一幅圖像變換成另外一幅圖像，也就是說，圖像處理系統(tǒng)的輸入是圖像，輸出仍然是圖像，信息恢復(fù)任務(wù)則留給人來完成。...
作者在各種數(shù)據(jù)集上評估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 。此外，作者進行不確定性分析，探討模型性能和不確定性之間的關(guān)系。...
光流計算作為計算機視覺的一個長期基本任務(wù)，其重要性顯而易見。由于運動視覺處理的特殊性，光流作為后面高級視覺處理的輸入，對其準確度、實時性都有著極高的要求，光流計算的性能會直接影響其后的高級視覺處理。...
在驗證集的小規(guī)模的 Setting（ResNet50，704x256）下，SparseBEV 能取得 55.8 NDS 的性能，同時保持 23.5 FPS 的實時推理速度，充分發(fā)揮了 Sparse 設(shè)計帶來的優(yōu)勢。...
由于數(shù)碼相機做過了寬動態(tài)處理，對普通數(shù)碼照片進行歸一化，可以簡單的將0-255線性映射到0-1。而醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像則不能簡單的利用最小最大像元值歸一化到0-1。...
對人工智能技術(shù)在軍事情報領(lǐng)域應(yīng)用與研究現(xiàn)狀進行了分析梳理,以期為后續(xù)軍事情報研究提供借鑒。從情報智能分析與軍事指揮決策方面,梳理總結(jié)了人工智能在軍事情報工作中的發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)狀?；谇閳蠊ぷ髁鞒?分析了人工智能技術(shù)下的軍事情報服務(wù)模型。系統(tǒng)梳理了美國智能情報系統(tǒng)典型項目研究發(fā)展狀況,并對人工智能在軍事...
請注意，所有剩余的命令都將從Darknet目錄執(zhí)行。因此，所有路徑都將相對于該目錄，并且數(shù)據(jù)集目錄應(yīng)該是相對于Darknet目錄的一個文件夾。...
數(shù)據(jù)驅(qū)動意味著在數(shù)據(jù)和模型的天平上側(cè)重于數(shù)據(jù)，例如大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)等。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法（圖3）的本質(zhì)是在沒有對應(yīng)模式的情況下，通過數(shù)據(jù)進行映射的學(xué)習(xí)，建立輸入和輸出之間的映射關(guān)系，現(xiàn)在的人工智能大多都是依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動。...
根據(jù)我們的實驗分析，我們認為實現(xiàn)這一目標的關(guān)鍵在于提升檢測器在 BEV 空間和 2D 空間的適應(yīng)性。這種適應(yīng)性是針對 query 而言的，即對于不同的 query，檢測器要能以不同的方式來編碼和解碼特征。...
語言大模型（如 GPT-3/4、LLaMA 和 PaLM）使用 token 作為基本單位進行工作。它們接受文本作為輸入，將其轉(zhuǎn)換為 token（整數(shù)），然后預(yù)測接下來應(yīng)該出現(xiàn)哪些 token。 通過操作這些 token，可以更好地了解它們在語言模型內(nèi)部的工作原理。...
將統(tǒng)一的人體姿態(tài)分析框架解耦成不同的模塊組件，通過組合不同的模塊組件，可以便捷地構(gòu)建自定義人體姿態(tài)分析模型。 本文主要對動物關(guān)鍵點檢測模型進行微調(diào)與測試，從數(shù)據(jù)集構(gòu)造開始，詳細解釋各模塊作用。對一些新手可能會犯的錯誤做一些說明。...
線性代數(shù)是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一，它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，線性代數(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、特征提取和模型訓(xùn)練等方面。...
自動語音識別技術(shù)，簡單來說其實就是利用計算機將語音信號自動轉(zhuǎn)換為文本的一項技術(shù)。這項技術(shù)同時也是機器理解人類言語的第一個也是很重要的一個過程。...
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