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AI和深度学习已经无处不在，现在它们有着重塑城市景观的潜力。通过分析景观图像的深度学习模型，可以帮助城市规划者可视化重建计划，提高美观度并避免代价高昂的错误。但是，为了使这些模型有效，它们需要准确地识别和分类图像中的元素，这是一个被称为实例分割的挑战。这一挑战的出现是由于缺乏合适的训练数据造成的，因为生成准确的“地面实况”图像标签涉及到劳动密集型的手动分割。然而，最近一篇论文表明，一个团队可能已经找到了答案通过人工智能生成创新的合成数据大阪大学的研究人员通过利用基于人工智能的计算机模拟，来训练需要大量数据
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当很多人担心AI会取代他们的工作时，已经有一家公司宣布将聘请全球首位AI人形机器人CEO。米卡（Mika）是汉森机器人公司和波兰朗姆酒生产商Dictador公司合作开发的一个研究项目，Dictador定制了代表其公司形象及其独特价值观的人型机器人CEO。Mika成为朗姆酒生产商Dictador公司官方代言人在Dictador公司发布的一段视频中，Mika说:“有了先进的AI和机器学习算法，我们可以快速准确地实现数据驱动。”汉森机器人公司的CEODavidHanson强调了“人性化AI”的重要性，他在Dic
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【环球网科技综合报道】第六届进博会于11月5日至10日在上海举办。在本届进博会期间，SAP携商业AI、汽车网络平台、绿色账本等创新技术应用亮相，展现了其利用数字化技术赋能高质量发展，助力中国企业实现智慧、协同和绿色发展的承诺。SAP参加第六届进博会在商业智能领域中，SAP商业智能可以嵌入企业的关键业务流程管理中，包括财务、供应链、人力资源管理、采购、客户体验和IT平台等方面。SAP全新的生成式人工智能助手Joule只需要简单的语言提问或描述问题，就能够快速整合来自多个系统的数据，并进行情境化处理，实现工作
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腾讯云官方账号今日发布消息，宣布推出高性能应用服务HAI（HyperApplicationInventor）根据我所了解，HAI支持多种算力连接方式，如JupyterLab、WebUI等。它提供图形化界面，使得开发变得更加简单。此外，HAI还支持"学术加速"功能，能够自动选择最优线路，大幅提升访问和下载主流学术资源平台的速度将计算能力和模型封装成不同形式，供企业和开发者在云端使用为了满足大型模型训练的需求，在基础设施即服务(IaaS)层面，我们提供经济实惠的HCC高性能计算集群和各类GPU算力在PaaS层
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状态转移模型是一种常见的机器学习模型，用于描述系统、过程或事件的状态变化规律。它可以预测未来的状态，或根据观测到的状态推断出之前的状态。因此，在时间序列预测、语言模型、自然语言处理、信号处理、机器翻译等领域广泛应用。状态转移模型在这些领域中发挥着关键作用，帮助我们理解和预测复杂的状态变化。通过学习模型中的状态转移概率，我们可以更好地理解和预测未来的事件。这对于决策制定和问题解决非常有帮助。因此，状态转移模型在机器学习中具有重要意义。状态转移模型是一种描述状态之间转移关系的方法，通常使用概率来表示。因此，它
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生成式人工智能(GenAI)的出现为工业过程分析带来了令人兴奋的新前景。这项变革性技术可以根据用户的提示生成新的文本、代码和图像等内容，从而为过程制造商提供了改变数据分析、优化运营和做出关键决策方式的可能性。这种创新能力使得企业能够更快速地获取所需的信息，并且能够利用这些生成的内容来指导决策和改进工业过程。因此，GenAI的引入为工业界带来了强大的工具，有望推动生产效率和质量的提升，从而实现更大的商业成功。对于生成式AI的兴趣来自于过程制造商在面对“数据丰富而信息贫乏”的情况时感到的困惑，尤其是随着工业物
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依据2024年1月1日开始生效的《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》，个人或组织在从事无人驾驶航空器的民用使用时，有必要进行实名登记。如果未经实名登记而进行飞行活动，将会受到罚款处罚。实名登记流程01登录网站登录UOM平台账号并进入网站首页。02点击进入“登记管理”03点击进入“实名登记”04点击无人机类别无人机为大疆、极飞等品牌无人机点击“注册品牌无人机”；非品牌无人机点击“注册自制无人机”。05注册品牌无人机①登记身份②人脸识别确认③进入申请表单，带“✱”为必填条目。④填写生产厂商。选择该无人机生产厂商
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梯度提升树是一种集成学习算法，通过迭代训练决策树模型，然后将多个决策树模型加权融合，构建更强大的分类或回归模型。这个算法基于加法模型，每个新的决策树模型都是为了最小化前一个模型的残差。最终模型的预测结果是所有决策树模型的加权平均。梯度提升树因其高准确性和鲁棒性而被广具体而言，梯度提升树的原理如下：首先，将训练数据集划分为训练集和验证集。使用训练集训练基础决策树模型作为初始模型。首先，计算训练集上的残差，即真实值与预测值之差。然后，使用残差作为新的目标变量，在其上训练一个新的决策树模型。最后，将新模型与初始
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深度学习模型自定义扩散是一种通过利用随机游走等方法将信息从一个点扩散到整个图像、文本、语音等领域中的技术。它的目的是对整体信息进行建模和预测。具体而言，它涉及到在图像、文本、语音等领域中的信息传播和建模问题。通过这种扩散过程，深度学习模型可以更好地理解和处理复杂的图像、文本、语音等数据。这种方法的优势在于能够捕捉到数据中的全局信息，从而提高了模型的预测和建模的准确性。1.图像领域的自定义扩散在图像领域中，扩散过程可以被视为在图像中进行随机游走，以此将信息从一个点扩散至整个图像。这一随机游走过程可以通过定义
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时间序列预测是一个长盛不衰的研究领域。受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型在时间序列预测方面取得了重大突破。本文可作为学习使用Transformer模型进行时间序列预测的起点。数据集这里我们直接使用kaggle中的StoreSales—TimeSeriesForecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的销售情况，总共创建1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日，目标是预测接下来16天的销售情况。虽然为了简洁起见，我们做了简化
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原标题：ProducingandLeveragingOnlineMapUncertaintyinTrajectoryPrediction论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.16439.pdf代码链接：https://github.com/alfredgu001324/MapUncertaintyPrediction作者单位：多伦多大学VectorInstituteNVIDIAResearch斯坦福大学论文思路：高精（HD）地图在现代自动驾驶汽车（AV）技术栈的发展中扮演了不可或
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世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态结构分布是揭示生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的结构分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。近年来的深度学习蛋白质结构预测模型在这个问题上也同样碰壁，往往只能预测静态单一结构，包括最近再次登上Nature的AlphaFold3，Dee
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1.10月8日，小鹏汽车宣布，小鹏P7+将于10月10日全球首秀，宣传语为“因AI而生，越级登场”。新车预计四季度上市，将成为“全球首款AI汽车”。在9月举行的2024云栖大会上，小鹏汽车董事长何小鹏驾驶全新车型小鹏P7+亮相。小鹏P7+定位为全球首款AI汽车，具备自主学习能力，采用端到端大模型与视觉系感知方案，支持100%无图智驾。提供180kW和230kW两种动力版本，续航里程为575km-710km。
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全球新能源汽车市场增速放缓，但中国市场持续强劲。2023年全球汽车销量达8901万辆，其中新能源汽车销量为1429万辆。2024年前10个月，全球汽车销量为7421万辆，新能源汽车销量为1407万辆，市场份额达到19%。纯电动车占比12.2%，插电式混合动力车占比6.8%，混合动力车占比6.4%。10月全球新能源乘用车销量达180万辆，同比增长37%，环比增长5%；前10个月销量达1345万辆，同比增长23%。然而，欧美市场新能源汽车增速放缓，主要原因是早期采用者和环保人士已完成购车，主流消费者对充电基础
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中国法学会和中国政法大学联合发布蓝皮书，批评欧盟“绿色转型”补贴政策12月14日，在广州举行的“第十七届WTO法与中国论坛”暨2024年WTO法学术年会上，一份中英文双语版蓝皮书《欧盟以绿色转型为名实施“新三样”产业补贴政策》正式发布。该蓝皮书指出，欧盟以绿色转型为幌子，实际上实施了大规模的“新三样”（锂电池、光伏产品和电动汽车）产业补贴政策，旨在巩固其全球领先地位，此举损害了其他国家利益并违反了世贸规则。蓝皮书详细阐述了欧盟的补贴策略，包括设立多个补贴基金以及成员国财政预算支持，通过“双渠道”补贴来提升
