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標(biāo)簽 > 模型
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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入產(chǎn)出應(yīng)如何衡量?
基于新型能力的價(jià)值獲取體系給出基于新型能力的價(jià)值效益獲取參考架構(gòu),從價(jià)值點(diǎn)、價(jià)值鏈、價(jià) 值網(wǎng)絡(luò)、價(jià)值生態(tài)等方面,明確基于能力節(jié)點(diǎn)、能力流、能力網(wǎng)絡(luò)、能力...
JSR 303校驗(yàn)規(guī)范及其實(shí)現(xiàn)
為了保證數(shù)據(jù)語(yǔ)義的正確,我們需要進(jìn)行大量的判斷來(lái)處理驗(yàn)證邏輯。而且項(xiàng)目的分層也會(huì)造成一些重復(fù)的校驗(yàn),產(chǎn)生大量與業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的代碼。不利于代碼的維護(hù),增加了開(kāi)...
2022-12-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型 807 0
加速ViT模型新思路!Meta推出Token Merging
更重要的是,token剪枝是動(dòng)態(tài)的過(guò)程,需要根據(jù)不同的圖像或句子確定token剪枝的不同數(shù)量。雖然這有利于提高準(zhǔn)確性,但卻不夠?qū)嵱脤?shí)用性,因?yàn)檫@種情況下...
2022-12-06 標(biāo)簽:模型Meta自然語(yǔ)言處理 1.3k 0
PSpice中的定值電阻模型主要包括3種,分別是Analog庫(kù)中的R、BreakOut庫(kù)中的Rbreak和PSPICE_ELEM庫(kù)中的Resisitor...
CLIP-Chinese:中文多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型
CLIP模型主要由文本編碼器和圖片編碼器兩部分組成,訓(xùn)練過(guò)程如下圖所示。對(duì)于batch size為N的圖文對(duì)數(shù)據(jù),將N個(gè)圖片與N個(gè)文本分別使用圖片編碼器...
擴(kuò)散模型再下一城! 故事配圖這個(gè)活可以交給AI了
生成具有故事性的漫畫(huà)可不是那么簡(jiǎn)單,不光要保證圖像質(zhì)量,畫(huà)面的連貫性也占有非常重要的地位,如果生成的圖像前后連貫性較差,故事中的人物像素成渣,給人一種看...
也是在這樣的共識(shí)下,前不久阿里巴巴達(dá)摩院在云棲大會(huì)上推出的中文模型開(kāi)源社區(qū)“魔搭”(ModelScope)在AI界引起了很大的關(guān)注,目前國(guó)內(nèi)的一些機(jī)構(gòu)已...
ChatGPT能否取代Google、百度等傳統(tǒng)搜索引擎
說(shuō)回ChatGPT,例子就不舉了,在網(wǎng)上漫山遍野都是,我們主要從技術(shù)角度來(lái)聊聊。那么,ChatGPT到底是采用了怎樣的技術(shù),才能做到如此超凡脫俗的效果?...
2022-12-06 標(biāo)簽:引擎模型強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.6k 0
OpenAI chatGPT太強(qiáng)了:是程序猿失業(yè)還是Google搜索被代替?
這將確保 resultWorkerErr channel 總是關(guān)閉的,即使 b.c retworker 從未返回錯(cuò)誤。同樣,如果沒(méi)有更多關(guān)于你所看到的問(wèn)...
大模型,已經(jīng)變成今天AI產(chǎn)業(yè)最為關(guān)注、最受期待的技術(shù)方向,甚至沒(méi)有之一。 其原因在于,大模型帶來(lái)了強(qiáng)大的泛化能力以及優(yōu)異的效果,并且能夠?qū)崿F(xiàn)AI模型研發(fā)...
自制機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型技術(shù)原理詳解
我也是眾多想要知道今年誰(shuí)會(huì)奪冠的球迷之一。想到就要去做!于是我花了 2 天時(shí)間,用 DolphinScheduler 制作了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè) ...
2022-11-30 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2.1k 0
BatPaC:電動(dòng)汽車(chē)用鋰離子電池性能和成本模型
電池比能量和能量密度對(duì)比如下,其中rated表示設(shè)計(jì)值,useable表示實(shí)際使用值,為設(shè)計(jì)值的85%。從2018年到2022年,電池比能量設(shè)計(jì)值從22...
2022-11-29 標(biāo)簽:電動(dòng)汽車(chē)鋰離子電池模型 3.1k 0
現(xiàn)有的工作已經(jīng)注意到了這個(gè)問(wèn)題,例如 IFM、DIFM 等,但是他們僅僅在不同的實(shí)例中為相同特征賦予不同的權(quán)重(vector-level weights...
谷歌提出Flan-T5,一個(gè)模型解決所有NLP任務(wù)
這里的Flan指的是(Instruction finetuning),即"基于指令的微調(diào)";T5是2019年Google發(fā)布的一個(gè)語(yǔ)...
GPT-3、Stable Diffusion一起助攻,讓模型聽(tīng)懂甲方修圖需求
這里給模型的輸入描述是「一只坐下的狗」,但是按照人們的日常交流習(xí)慣,最自然的描述應(yīng)該是「讓這只狗坐下」。有研究者認(rèn)為這是一個(gè)應(yīng)該優(yōu)化的問(wèn)題,模型應(yīng)該更符...
Stable Diffusion采樣速度翻倍!僅需10到25步的擴(kuò)散模型采樣算法
然而,擴(kuò)散模型在使用上最大的問(wèn)題就是其極慢的采樣速度。模型采樣需要從純?cè)肼晥D片出發(fā),一步一步不斷地去噪,最終得到清晰的圖片。在這個(gè)過(guò)程中,模型必須串行地...
2022-11-21 標(biāo)簽:算法模型深度學(xué)習(xí) 2.5k 0
聚焦“源1.0”背后的計(jì)算挑戰(zhàn)以及我們采取的訓(xùn)練方法
“源1.0”是一個(gè)典型的語(yǔ)言模型。語(yǔ)言模型通俗來(lái)講就是能夠完成自然語(yǔ)言理解或者生成文本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于“源1.0”,我們考慮語(yǔ)言模型(Languag...
2022-11-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型語(yǔ)言模型 1.3k 0
一種「?jìng)€(gè)性化」的文本到圖像擴(kuò)散模型 DreamBooth
一些大型文本到圖像模型基于用自然語(yǔ)言編寫(xiě)的文本提示(prompt)實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量和多樣化的圖像合成。這些模型的主要優(yōu)點(diǎn)是從大量的圖像 - 文本描述對(duì)中學(xué)到...
幫助弱者讓你變得更強(qiáng):利用多任務(wù)學(xué)習(xí)提升非自回歸翻譯質(zhì)量
沿著這個(gè)思路,我們希望能夠?yàn)镹AR模型提供更具信息量的學(xué)習(xí)信號(hào),以便更好地捕獲目標(biāo)端依賴(lài)。同時(shí),最好可以無(wú)需對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行特定的修改,適配多種不同的NA...
下面以COMSOL官網(wǎng)的“自然對(duì)流傳熱”二維模型為例子[2],用三種方法處理這個(gè)熱浮力流問(wèn)題,其中方法1為利用COMSOL內(nèi)置的“布辛涅斯克近似”進(jìn)行求...
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