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在离开谷歌五个月后，"AI教父"杰弗里·辛顿博士加入了一家创业公司，担任顾问委员的职务近日，辛顿博士在社交平台上宣布即将正式履新。辛顿博士表示：“离开谷歌后，我收到了许多初创公司邀请我加入咨询委员会的请求，但直到现在，我都拒绝了这些邀请。”他表示：“我已经决定加入Vayu机器人公司的顾问委员会，因为我看到了他们在人工智能机器人领域有着巨大的潜力。”据报道，辛顿博士在今年五月突然离开了谷歌，原因是为了能够公开讨论人工智能的危险性。他表示：“在我看来，Vayu正在积极开拓一个潜力巨大的细分市场，与其他很多人工
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2023年10月14日，2023人工智能与产业链创新高层论坛（宁波）在宁波市泛太平洋大酒店顺利召开。中国工程院院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤作闭幕致辞，宁波市政府党组成员、宁波经济技术开发区管委会主任奚明致开幕辞。宁波市经济与信息化局副局长、党组副书记谷霞，宁波市科学技术局副局长陈善福，宁波高新技术产业开发区管理委员会副主任林贻泉，宁波高新区工业和信息化局局长蔡志锋出席论坛，浙江大学人工智能研究所副所长、浙江省计算机学会秘书长肖俊主持论坛。论坛以“大数据智能驱动四链融合”为主题。特别邀请了政府领导、人
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Gartner发布对2024年及以后的十大战略预测。Gartner探讨了生成式人工智能（AI）如何改变企业高管对各个领域的思维方式，以及应如何提高企业机构的灵活性和适应能力并针对未来做好更充分的准备。Gartner杰出研究副总裁DarylPlummer表示：“生成式AI带来了新的可能性，可帮助人类做到以前无法胜任的事情。首席信息官（CIO）和企业高管将接受使用生成式AI所带来的风险，以便获得前所未有的收益。”从今年开始，生成式人工智能将成为所有战略决策的核心要素，使其他技术驱动的创新相形见绌。生成式人工智
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前不久，美国政府刚刚收紧了半导体和人工智能领域对中国的技术封锁，但美国的盟友们显然不买账，一向对华强硬的重写内容为：中国首相苏纳克，甚至还强烈邀请中国技术人员参加近日在英国举行的世界人工智能安全峰会。在此次峰会上，包括中美欧在内的25个国家签署了“布莱切利宣言”，就建立人工智能（AI）监管机制达成共识。也就是说，未来在AI技术领域上，不再由美国一家说了算，中国也有了发言权。美国商务部长雷蒙多（左一）、中国科技部副部长吴朝晖（右一）中国科技部副部长吴朝晖在这次峰会上强调，人工智能涉及人类发展的前途和命运。在
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随着天文数据的爆炸式增长以及计算技术的飞速发展，天文学领域正在发生一场科研范式的变革。11月6日至7日，之江实验室计算天文（杭州）国际会议举行，来自澳大利亚、法国、德国、日本、中国等五个国家的300余名“仰望星空者”相聚杭州，共同研讨智能计算和天文学如何实现更好的融合发展，以推动科学发现和技术创新。“之江实验室一直致力于用计算推动创新。我们希望天文学家和计算科学家能够紧密合作，探索计算技术如何助力科研，实现计算驱动的科学发现和技术创新。”之江实验室主任、中国
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2023年11月22日，在MEET教育科技创新峰会上，腾讯云与高途教育宣布达成战略合作。双方将充分利用腾讯云领先的人工智能技术和云产品能力，结合高途在教育行业的丰富经验，展开全面合作，包括教育行业模型建设和教育生态建设等方面。双方致力于共同探索和实施人工智能大模型在教育领域的多维应用，以推动智慧教育的创新发展为了在教育行业模型建设方面满足高途的模型训练需求，腾讯云将提供云计算服务器、TI平台等产品服务，全面支持高途AI行业场景的构建。例如，利用腾讯云的TI平台，高途将结合腾讯云MaaS能力和自身的内容积累
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微软研究院（MicrosoftResearch）和普林斯顿大学的研究人员于11月13日提出了一个通用框架，用于设计无监督学习问题的有效算法，如高斯分布和子空间聚类的混合研究人员提出的框架，使用了一种元算法来解决噪声问题，该元算法采用下界学习计算公式的计算方法。这个框架是基于Garg、Kayal和Saha（FOCS'20）最近的工作而设计的，他们提出了这个框架，用于在没有任何噪声的情况下学习算术公式。元算法的一个关键因素是有效算法，用于解决称为“稳健向量空间分解”的新问题研究证明，当某些矩阵具有足够大的最小
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回归是统计学中最有力的工具之一，机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种。回归算法用于连续型分布预测，可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归分析在机器学习领域得到广泛应用，例如预测商品销量、交通流量、房价以及天气情况等回归算法是一种常用的机器学习算法，用于建立自变量X和因变量Y之间的关系。从机器学习的角度来看，它用于构建一个算法模型（函数），以实现属性X和标签Y之间的映射关系。在学习过程中，该算法试图找到最佳的参数关系，以使拟合程度最好在回归算法中，算法（函数）的最终结果是一个连续的数据值
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A03公司
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新京报讯商汤科技微信公众号12月16日发布讣告，商汤科技创始人、人工智能科学家、浦江实验室主任、上海人工智能实验室主任、香港中文大学教授汤晓鸥因病救治无效，于2023年12月15日23时45分离世。编辑辛婧
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决策树回归器是一种基于决策树算法的回归模型，用于预测连续型变量的取值。它通过构建一棵决策树，将输入的特征空间划分成若干个子空间，每个子空间对应一个预测值。在预测时，根据输入特征的取值，沿着决策树自顶向下递归地查找对应的叶节点，从而得到相应的预测值。决策树回归器具有简单易解释、可处理多维特征、适应非线性关系等优点，常被应用于房价预测、股票价格预测、产品销量预测等领域。决策树回归器算法基于特征空间划分预测连续型变量，具体步骤如下：1.根据数据集中的特征和目标变量，选择一个最优的特征作为根节点，将样本集分为不同
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PEFT（ParameterEfficientFine-tuning）是一种优化深度学习模型微调过程的参数高效技术，旨在在有限的计算资源下实现高效微调。研究人员通过采用一系列策略来减少微调所需的计算资源，从而在保持模型性能的同时提高微调效率。这些策略包括减少微调训练的迭代次数、降低训练数据的采样率以及减少模型参数的更新频率等。通过这些方法，PEFT能够在资源受限的情况下，有效地进行深度学习模型的微调，为实际应用中的计算资源节约提供了一种有效的解决方案。PEFT的应用广泛，包括图像分类和自然语言处理等领域。
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神经网络数据嵌入是一种将高维数据（如图像、文本、音频等）转换为低维稠密向量的方法。其意义在于将原始数据映射到一个连续的向量空间中，以便实现对相似特征的数据更近，不相似的数据更远的距离。这种嵌入方式在许多机器学习任务中很有应用，如分类、聚类、相似度计算等。通过神经网络数据嵌入，我们可以有效地捕捉到数据之间的相似性，并在进一步的分析和处理中获得更好的结果。神经网络数据嵌入通常使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络或Transformer模型。这些模型能够从原始数据中提取出有意义的特征，并将其编码为低维
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写在前面&笔者的个人理解近年来，自动驾驶因其在减轻驾驶员负担和提高驾驶安全方面的潜力而越来越受到关注。基于视觉的三维占用预测是一种新兴的感知任务，适用于具有成本效益且对自动驾驶安全全面调查的任务。尽管许多研究已经证明，与基于物体为中心的感知任务相比，3D占用预测工具具有更大的优势，但仍存在专门针对这一快速发展领域的综述。本文首先介绍了基于视觉的3D占用预测的背景，并讨论了这一任务中遇到的挑战。接下来，我们从特征增强、部署友好性和标签效率三个方面全面探讨了当前3D占用预测方法的现状和发展趋势。最后，
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研究背景与挑战在人工智能领域，赋予机器类人的图像文字感知、理解、编辑和生成能力一直是研究热点。目前，视觉文字领域的大模型研究主要聚焦于单模态生成任务。尽管这些模型在某些任务上实现了统一，但在OCR领域的多数任务上仍难以达成全面整合。例如，Monkey等视觉语言模型（VLM）擅长文字检测、识别和视觉问答（VQA）等文本模态生成任务，却无法胜任文字图像的生成、抹除和编辑等图像模态生成任务。反之，以AnyText为代表的基于扩散模型的图像生成模型则专注于图像创建。因此，OCR领域亟需一个能够统一多模态生成的大模
