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依赖树特征提取是自然语言处理中常用的技术，用于从文本中提取有用的特征。依赖树是一种表示句子中单词间语法依赖关系的工具。本文将介绍依赖树特征提取的概念、应用和技术。依赖树是一种有向无环图，表示单词之间的依赖关系。在依赖树中，每个单词是一个节点，每个依赖关系是一条有向边。依赖关系可以是词性标注、命名实体识别、句法分析等任务中的结果。依赖树可以用于表示句子中单词之间的语法结构，包括主谓关系、动宾关系、定语从句等。通过分析依赖树可以提取句子中的语法特征，这些特征可以用于自然语言处理中的各种任务，如文本分类、情感分
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找商品平替AI网站引热议：3A大作平替全是《原神》最近，有人发现了一个名为“最佳平替”的网站，输入商品名称后，AI会计算出更便宜的替代品。不同于官网描述，该网站不仅支持商品名称的输入，还可输入人物、游戏等其他物品，引发了网友们的创意发挥。娱乐网站，切勿当真，大家当个乐呵就好。点此跳转网页链接>>>>>>>>>>
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使用AI进行人脸特征点提取可以显著提高人工标注的效率和准确性。此外，该技术还可应用于人脸识别、姿态估计和面部表情识别等领域。然而，人脸特征点提取算法的准确性和性能受到多种因素的影响，因此需要根据具体场景和需求选择合适的算法和模型，以达到最佳效果。一、人脸特征点人脸特征点是人脸上的关键点，用于人脸识别、姿态估计和面部表情识别等应用。在数据标注中，人脸特征点的标注是常见工作，旨在帮助算法准确识别人脸上的关键点。在实际应用中，人脸特征点是重要信息，如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部位。包括以下几个特征点：眉毛：左右两
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在神经网络中，滤波器通常指的是卷积神经网络中的卷积核。卷积核是一个小矩阵，用于对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的特征。卷积操作可以看作一种滤波操作，通过对输入数据进行卷积操作，可以捕获数据中的空间结构信息。这种操作在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用，可用于边缘检测、特征提取以及目标识别等任务。通过调整卷积核的大小和权重，可以改变滤波器的特性，从而适应不同的特征提取需求。在卷积神经网络中，每个卷积层都包含多个滤波器，每个滤波器负责提取不同的特征。这些特征可以用于识别图像中的物体、纹理、边缘等信息。在训
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春节期间，OpenAI的Sora大火，我也看了下，说实话，这次对我的震撼根本比不上GPT4出来的时候。我是程序员，对于我来说，这个文本生成视频的功能并不实用，更希望看到GPT的编程能力得到加强。即使是抛开程序员群体，Sora的用途也被一些搞流量的自媒体给过分地夸大了。甚至发生了Sora还没有真正上线，就出现Sora课程这样的怪事，镰刀高高举起，准备开始割了。文生图在过去一年中备受炒作，但AI生成图片间风格一致性问题未得到有效解决，制作风格一致、高质量的长篇漫画依然困难。将多个1分钟的视频拼接成电影是不现实
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写在前面自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，并且对于提取通用表达式以视觉为中心的自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，并且对于提取通用表达式以视觉为中心的自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，而预训练对于提取通用表达式以视觉为中心的重要。然而，当前的视觉为中心的预训练通常依赖于2D到3D预训练任务，忽视了自动驾驶作为4D场景理解任务的时序特征。这里通过引入一个基于世界模型的自动驾驶4D表达学习框架"DriveWorld"来解决这一挑战，该框架能够够从多摄像头驱动视频中以时空
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大家好，我是老渡。昨天在公司听了清华大学智能产业研究院现场分享的AI医院小镇。图片这是一个虚拟世界，所有的医生、护士、患者都是由LLM驱动的Agent智能体，可以自主交互。它们模拟了整个诊病看病的过程，在浸盖主要呼吸道疾病的MedQA数据集子集上，实现了高达93.06%的最新准确率。一个优秀的智能体，离不开优秀的设计模式。看完这个案例，我赶紧拜读了吴恩达老师最近发表的4种主要的Agent设计模式。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一然后，赶紧整理出来，跟大家分享一下。模式一、反思（Refl
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自2023年3月14日开始，ChatGLM-6B以来，GLM系列模型受到了广泛的关注和认可。特别是在ChatGLM3-6B开源之后，开发者对智谱AI推出的第四代模型充满了期待。而这一期待，随着GLM-4-9B的发布，终于得到了充分的满足。GLM-4-9B的诞生为了赋予小模型（10B及以下）更加强大的能力，GLM技术团队经过近半年的探索，推出了这一全新的第四代GLM系列开源模型：GLM-4-9B。这一模型在保证精度的同时，大幅度压缩了模型大小，具有更快的推理速度和更高的效率。GLM技术团队的探索没有止境，我
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当前，采用下一token预测范式的自回归大型语言模型已经风靡全球，同时互联网上的大量合成图像和视频也早已让我们见识到了扩散模型的强大之处。近日，MITCSAIL的一个研究团队（一作为MIT在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一token模型的强大能力统合到了一起，提出了一种训练和采样范式：DiffusionForcing（DF）。论文标题：DiffusionForcing:Next-tokenPredictionMeetsFull-SequenceDiffusion论文地址：https://arxi
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北京大学与EVLO创新团队共同提出面向自动驾驶的四维时空预训练算法DriveWorld。该方法采用世界模型进行预训练，设计记忆状态空间模型进行四维时空建模，通过预测场景的占据栅格，降低自动驾驶面临的随机不确定性和知识不确定性。该论文已被CVPR2024接收。论文题目：DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.04390一、动机自动驾驶
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2024年是极端天气事件高发的一年。3月，江西南昌持续遭遇强对流天气，大树被连根拔起，民宅玻璃被吹落；9月，上海的小伙伴在一周之内迎来了两次台风，高呼「活久见」。十一假期之前，内蒙古呼伦贝尔突降暴雪，前去「赏秋」的游客被打得措手不及。而且，Nature子刊的一篇文章显示，在未来的20年，这种极端天气有迅速加强的趋势。其实，对「风云突变」的威力，有些行业早就深有感受，甚至是深受其苦。电网就是这样一个场景。无论是从发电端还是用电端来看，天气的剧烈变化都会直接影响电力供需平衡，给电网运行带来意想不到的挑战。好在
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12月12日，先锋精科（证券代码：688605）在上海证券交易所科创板成功上市，发行市盈率为28.64倍。首日收盘价为71.56元/股，涨幅达533.8%，总市值达到144.8亿元。先锋精科成立于2008年，是国家级专精特新“小巨人”企业。公司主要为半导体刻蚀设备和薄膜沉积设备提供关键零部件，其产品已应用于7nm及以下制程的国产刻蚀设备，并与国际厂商展开直接竞争。除了半导体领域，先锋精科还积极拓展光伏和医疗等市场。公司拥有精密机械制造、表面处理、焊接等五大核心技术平台，并持续进行工艺迭代，以满足先进装备制
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中国汽车行业一周要闻速览本周中国汽车行业动态频传，从比亚迪App故障到宝马全新智能座舱系统发布，精彩纷呈。以下是本周行业重点事件回顾：1.比亚迪App短暂故障，迅速恢复正常1月9日，比亚迪App出现大面积无法登录的情况，影响了用户车辆解锁、语音唤醒等功能。比亚迪官方回应称系系统故障，技术团队已迅速修复。虽然此类事件偶有发生，但仍提醒厂商需加强系统稳定性。值得注意的是，比亚迪App于2023年8月31日分拆为王朝网和海洋网两套独立系统。比亚迪2024年12月新能源汽车产量达466,441辆，全年累计产量突破
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奥特曼发布年终总结：OpenAI的非凡旅程与AGI的未来展望OpenAI掌门人奥特曼近日发布了其年终总结，回顾了公司过去几年的发展历程，并对未来发展方向进行了展望。总结中，他既分享了创业过程中的心路历程，也阐述了OpenAI对AGI（通用人工智能）的坚定信念。奥特曼坦言，过去几年，特别是最近两年，是他人生中最有价值、最有趣，但也最累、最具挑战的时光。他回忆了一年前被意外解雇的经历，并将其归因于团队治理上的不足。然而，正是在这充满挑战的两年里，OpenAI从零开始构建，取得了相当于普通公司十年发展所达到的成
