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3D實例分割（3DIS）是3D領域深度學習的核心問題。給定由點云表示的 3D 場景，我們尋求為每個點分配語義類和唯一的實例標簽。 3DIS 是一項重要的 3D 感知任務，在自動駕駛、增強現(xiàn)實和機器人導航等領域有著廣泛的應用，其中可以利用點云數(shù)據來補充 2D 圖像提供的信息。...
GPU前面加一個“GP”，就變?yōu)镚eneral-Purpose Computing on Graphics Processing Units，即通用計算圖形處理器。我們去術語化，可以直接說這是一種用于處理非特定需求（通用類型）計算目的的算力單元（芯片）。通常，它們也被簡稱為通用GPU。...
相似度算法用于衡量成對的記錄、節(jié)點、數(shù)據點或文本之間的相似度。這些算法可以基于兩個數(shù)據點之間的距離（例如歐氏距離）或基于文本的相似性（例如 Levenshtein 算法）。...
不同于單模態(tài)模型編輯，多模態(tài)模型編輯需要考慮更多的模態(tài)信息。文章出發(fā)點依然從單模態(tài)模型編輯入手，將單模態(tài)模型編輯拓展到多模態(tài)模型編輯，主要從以下三個方面：可靠性（Reliability），穩(wěn)定性（Locality）和泛化性（Generality）。...
MathOctopus在多語言數(shù)學推理任務中，表現(xiàn)出了強大的性能。MathOctopus-7B 可以將LLmMA2-7B在MGSM不同語言上的平均表現(xiàn)從22.6%提升到40.0%。更進一步，MathOctopus-13B也獲得了比ChatGPT更好的性能。...
在使用卷積神經網絡進行特征提取時，不同的網絡深度對應不同層次的特征。低層特征的分辨率更高，像素更豐富，包含更多的細節(jié)信息和位置信息，對于目標的定位有極大幫助，但包含的語義信息較少。...
人工智能行業(yè)現(xiàn)處于核心硬件發(fā)展階段，數(shù)據、算力、算法是三大核心發(fā)展要素，推動著人工智能的技術迭代和商業(yè)化落地。中國人工智能企業(yè)處于發(fā)展初期，大多數(shù)企業(yè)對于人工智能的發(fā)展主要以框架搭建和應用解決方案為主，在打造高質量產品和降低成本方面持續(xù)創(chuàng)新。...
深度學習是指在大部分未處理或“原始”數(shù)據上運行的非常大的神經網絡模型。深度學習通過將特征提取操作拉入模型本身，對計算機視覺產生了巨大影響，從而使算法根據需要學習信息量最大的特征。...
Numenta成立于2005年，由Jeff Hawkins和Donna Dubinsky創(chuàng)立，公司的目標是將更多的大腦工作方式應用于人工智能問題。提出的方法受到了神經科學的啟發(fā)，尤其是大腦中稀疏計算的特性。...
本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計框架，名為GasMono，專門設計用于室內場景。本方法通過應用多視圖幾何的方式解決了室內場景中幀間大旋轉和低紋理導致自監(jiān)督深度估計困難的挑戰(zhàn)。...
多種LLM Transformer都可以提升Visual Encoding。例如用LLaMA和OPT的不同Transformer層都會有提升，而且不同層之間也會體現(xiàn)不同的規(guī)律。...
從支持人工智能的決策系統(tǒng)（為不斷發(fā)展的勞動力提供支持）到優(yōu)化運營的自主系統(tǒng)，AI/ML正在引領制造業(yè)的新時代。Nagabhairava認為，值得注意的是，人工智能在推動工業(yè)制造商的自動化實現(xiàn)自主化方面發(fā)揮著關鍵作用，類似于自動駕駛汽車改變汽車領域的變革性影響。...
幾乎所有的機器學習算法最后都歸結為求一個目標函數(shù)的極值，即最優(yōu)化問題，例如對于有監(jiān)督學習，我們要找到一個最佳的映射函數(shù)f (x)，使得對訓練樣本的損失函數(shù)最小化（最小化經驗風險或結構風險）。...
IDC 在其報告中表示：“從2022年開始的每個季度，通貨膨脹對于服務器的直接影響都會進一步加劇。服務器銷售價格的同比增長率在2023年第二季度上漲了29%；而在2022年內長期保持在百分之十幾的出貨單位量，則在2022年第四季度下降至可憐的1.4%，到2023年第一季度又同比下降10%，第二季度更...
將一級的輸出傳遞給另一級且不構成循環(huán)的神經網絡被稱為前饋神經網絡 (FNN)，而那些有反饋、內含定向循環(huán)的神經網絡則被稱為遞歸神經網絡 (RNN)。...
為了進行機器學習和數(shù)據挖掘任務，數(shù)據科學家們提出了各種模型，在眾多的數(shù)據挖掘模型中，國際權威的學術組織 ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）評選出了十大經典的算法。...
在機器學習中，機器學習的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據集，數(shù)據集的大小和豐富程度也決定了最終預測的結果質量。目前在算力方面，量子計算能超越傳統(tǒng)二進制的編碼系統(tǒng)，利用量子的糾纏與疊加特性拓展其對大量數(shù)據的運算處理能力，從而能得出更準確的模型參數(shù)以解決一些或工業(yè)或網絡的現(xiàn)實問題。...
機器學習把這個過程反了過來：機器讀取輸入數(shù)據和相應的答案，然后找出應有的規(guī)則。機器學習系統(tǒng)是訓練出來的，而不是明確的用程序編寫出來。...
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