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图学习领域的数据饥荒问题，又有能缓解的新花活了！OpenGraph，一个基于图的基础模型，专门用于在多种图数据集上进行零样本预测。港大数据智能实验室的负责人ChaoHuang团队，他们也针对模型提出了提升调整技术，以提高模型对新任务的适应性。目前，这项工作已经挂上了GitHub。介绍数据增强技术，此工作主要是深入探讨增强图模型泛化能力的策略（特别是在训练和测试数据存在显著差异时）。OpenGraph是一种通用的图结构模式，通过传播预测进行前向传播，实现对全新数据的零样本预测。为了实现目标，团队解决了以下3
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光真实感模拟在自动驾驶等应用中发挥着关键作用，其中神经网络辐射场（NeRFs）的进步可能通过自动创建数字3D资产来实现更好的可扩展性。然而，由于街道上相机运动的高度共线性和在高速下的稀疏采样，街景的重建质量受到影响。另一方面，该应用通常需要从偏离输入视角的相机视角进行渲染，以准确模拟如变道等行为。LidaRF提出了几个见解，允许更好地利用激光雷达数据来改善街景中NeRF的质量。首先，框架从激光雷达数据中学习几何场景表示，这些表示与基于隐式网格的解码器相结合，从而提供了由显示点云提供的更强的几何信息。其次，
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一、技术革新，DeDoDev2应运而生在图像处理和计算机视觉领域，关键点检测是许多应用的基础，如目标识别、图像匹配、三维重建等。然而，传统的关键点检测技术往往存在着在检测不准确、易受噪声干扰等问题。为了解决这些问题，Linköping大学等科研团队推出了DeDoDev2，这款全新的关键点检测器，通过深入分析DeDoDe的不足之处，并针对性地进行改进和优化。二、突破瓶颈，DeDoDev2的三大创新点解决关键点聚类问题在DeDoDe中，研究人员发现关键点往往容易在特定区域聚集，导致在其他区域检测不足，从而影响
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一、58画像平台建设背景首先和大家分享下58画像平台的建设背景。1.传统的画像平台传统的思路已经不够，建设用户画像平台依赖数据仓库建模能力，整合多业务线数据，构建准确的用户画像；还需要数据挖掘，理解用户行为、兴趣和需求，提供算法侧的能力；最后，还需要具备数据平台能力，高效存储、查询和共享用户画像数据，提供画像服务。业务自建画像平台和中台类型画像平台主要区别在于，业务自建画像平台服务单条业务线，按需定制；中台平台服务多条业务线，建模复杂，提供更为通用的能力。2.58中台画像建设的背景58的用户画像平台建设主
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今年共评选出5篇杰出论文奖以及11篇荣誉提名。ICLR全称为国际学习表征会议（InternationalConferenceonLearningRepresentations），今年是第十二届会议，于5月7日至11日在奥地利维也纳举办。在机器学习社区中，ICLR是较为「年轻」的顶级学术会议，它由深度学习巨头、图灵奖获得者YoshuaBengio和YannLeCun主办，2013年才刚举办第一届。不过ICLR很快就获得了学术研究者们的广泛认可，被认为是深度学习的顶级学术会议。本届会议共收到了7262篇提交论
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在我们寻求克服当今世界紧迫的环境挑战的过程中，人工智能（AI）脱颖而出，成为一股变革力量。被称为“绿色智能”的人工智能驱动技术，不仅重塑了我们在全球范围内解决污染、废物管理和自然资源保护的方式，而且正处在彻底改变这种方式的过程中。通过利用人工智能的能力，我们可以分析大量数据集、预测环境风险，并以前所未有的精度和速度实施解决方案。这种技术的实践证明，在我们追求更可持续、更具弹性未来的过程中至关重要，使我们能够更有效地应对地球上最关键的问题。当我们采用人工智能来应对环境挑战时，我们不仅改善了今天的应对策略，而
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最快5分钟，打造一个直接上岗工作的3D数字人。这是大模型给数字人领域带来的最新震撼。就像这样，一句话描述需求：生成的数字人直接就能进驻直播间当主播。跳起女团舞也不在话下。整个制作过程中，想到什么说什么就行，大模型都能自动拆解需求，瞬间get设计、修改思路。△2倍速再也不怕老板/甲方的想法太新奇。这样的文生数字人技术，来自百度智能云最新发布。该说不说，是要把数字人的使用门槛一口气砍没的节奏了。听闻如此神器，我们照例第一时间争取到了内测资格，更多细节，一起先睹为快~一句话5分钟，3D数字人直接上岗从Chatb
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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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编辑|绿罗抗生素在过去十年里显著延长了人类的平均寿命。但抗生素的作用已不如以前，部分原因是抗生素的广泛使用。“世界各地的卫生机构一致认为，我们正处于进入后抗生素时代。”克利夫兰诊所（ClevelandClinic）医学博士JacobScott解释道。“如果我们不改变追踪细菌的方式，到2050年，死于抗生素耐药性感染的人数将超过死于癌症的人数。”克利夫兰诊所的研究人员开发了一种人工智能（AI）模型，该模型可根据细菌在特定环境下生长的速度，确定治疗细菌感染的最佳药物组合和时间表。相关研究以「Reinforce
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并非所有人都能理解TeslaV12在北美大范围推送以及凭借其优良的表现开启获得越来越多用户认同的局面，端到端自动驾驶也成为自动驾驶行业里大家最为关注的技术方向。最近有机会和很多行业中的一流工程师、产品经理、投资者、媒体人进行了一些交流，发现大家对端到端自动驾驶很感兴趣，但甚至在一些对端到端自动驾驶的基本理解上还存在着这样那样的误区。作为有幸体验过国内一线品牌有图无图城市功能，同时又体验过FSDV11和V12两个版本的人，在这里我想结合自己专业背景和对TeslaFSD常年的进展跟踪，谈谈几个现阶段大家谈及端
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随着人工智能能力的不断发展，对强大的光纤网络的需求变得越来越迫切。技术领域正处于迅速发展，人工智能和机器学习工作负载推动了对连接基础设施的前所未有的需求。随着人工智能时代的到来，企业运营模式以及与数据的交互方式正在发生微妙变化。技术进步凸显了光纤网络的重要性，光纤网络以其独特的带宽能力和低延迟而著名，已成为企业网络架构的主流。光纤网络已成为现代通信系统的核心，支持人工智能应用的海量数据需求。集成人工智能和光纤网络的好处人工智能和光纤网络之间的关系是互利的，因此推动对方的进步。随着人工智能应用变得越来越复杂
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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com多模态融合是多模态智能中的基础任务之一。多模态融合的动机在于联合利用来自不同模态的有效信息提升下游任务的准确性和稳定性。传统的多模态融合方法往往依赖高质量数据，难以适应现实应用中的复杂低
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在快节奏的商业世界里，效率和生产力是最重要的。为了保持领先地位，组织越来越多地转向自动化工作管理工具。但这些工具到底是什么，它们如何在2024年为企业带来好处?自动化工作管理工具包含一系列软件解决方案，旨在简化和优化组织工作流程的各个方面。这些工具自动执行重复性任务，促进协作，并提供洞察力以增强决策过程。在当今竞争激烈的环境中，企业面临着用更少的资源做更多事情的挑战。自动化工作管理工具通过消除人工效率低下和最大化资本利用，提供了实现这一目标的方法。它们使团队能够在自动化日常活动的同时专注于高价值的任务。自
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机器人的使用通常与追求效率和生产力有关。根据国际贸易管理局的数据，在所有行业中，机器人密度每增加1%，生产力就会增加0.8%。如今，制造业中的机器人技术是这一持续发展故事的亮点。如今所有行业的制造过程的每个阶段都有机器人的身影。虽然机器人技术在制造业中并非一项新事物，但近年来，这些技术的应用呈爆炸式增长。在机器人技术的早期，主要是汽车制造商等大型制造商使用移动机器人和喷涂机器人等任务。然而，快速变化的商业环境导致不同规模的企业在制造业中采用机器人技术的数量急剧增加。在制造业中采用机器人技术的数量不断增加，
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编辑|ScienceAI在基因组编辑领域，单碱基编辑器通过将可编程的DNA结合蛋白与碱基修饰酶融合，实现在不引起DNA双链断裂的情况下，对基因组中特定碱基进行精确修改。尽管尽管尖管依赖于胞嘧啶（C）碱基编码器（CBE）或腺嘌呤（A）碱基编码器（ABE）介导的脱氨酶反应，这些编码器能够实现C到胞腺嘧啶（T）或A到鸟嘌呤（G）的突变，但它们在诱导所有类型的点突变方面仍存在局限性。近期，西湖大学团队在《MolecularCell》上发表了一篇题为「Proteinlanguagemodels-assistedop
