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编辑|紫罗可合成分子的化学空间是非常广阔的。有效地探索这个领域需要依赖计算筛选技术，比如深度学习，以便快速地发现各种有趣的化合物。将分子结构转换为数字表示形式，并开发相应算法生成新的分子结构是进行化学发现的关键。最近，英国格拉斯哥大学的研究团队提出了一种基于电子密度训练的机器学习模型，用于生成主客体binders。这种模型能够以简化分子线性输入规范（SMILES）格式读取数据，准确率高达98%，从而实现对分子在二维空间的全面描述。通过变分自编码器生成主客体系统的电子密度和静电势的三维表示，然后通过梯度下降
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概述LLaMA-3（LargeLanguageModelMetaAI3）是由Meta公司开发的大型开源生成式人工智能模型。它在模型结构上与前一代LLaMA-2相比没有大的变动。LLaMA-3模型分为不同规模的版本，包括小型、中型和大型，以适应不同的应用需求和计算资源。小型模型参参数规模为8B，中型模型参参数规模为70B，而大型模型参参数规模则达到400B。然而在训练中，目标是实现多模态、多语言的功能，预计结果将与GPT4/GPT4V相当。安装OllamaOllama是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工
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组织、政府、学者和许多其他人都在探索利用GenAI技术的变革力量的方法。大多数IT领导者（67%）将在未来18个月内优先考虑GenAI。虽然人们对GenAI的前景感到非常兴奋，但也有一些担忧，包括GenAI对多个方面的网络安全影响的不确定性。为了帮助我们更好地理解网络安全的主要趋势，并让我们能够做出明智的决策来降低网络安全风险，市场研究公司高德纳（Gartner）在最近举行的Gartner安全与风险管理峰会上公布了其网络安全预测和建议。预计2024年将是GenAI的又一个丰收年，因此Gartner的许多预
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随着数字经济的发展，“连接—在线—数据”将是数字社会的永恒主题。连接和在线的结果是所有人类行为和经济活动数据化，数据既是过去人类行为的结果，也是预测未来人类行为的基础。于是，打车公司会收集用户出行数据，音乐公司收集用户听音乐的习惯数据，搜索引擎收集用户搜索数据，移动支付厂商收集用户的支付数据等等。数据这种资源和其他资源最大的区别在于，它具有非竞争性(Nonrivalry)，可以无限复制重复使用。非竞争性一方面意味着相比于传统的竞争性物质资本，数据资产能给社会带来更多的经济价值，但一方面也产生了大量的隐私问
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动漫作品如《龙珠》、《神奇宝贝》、《新世纪福音战士》等上个世纪开播的动漫是许多人童年回忆的一部分，它们曾给我们带来了充满了热血、友情与梦想的视觉之旅。某些时候，我们会突然有重温这些童年回忆的冲动，但我们却可能会遗憾地发现这些童年回忆的辨识率非常低，根本无法在宽屏电视上创建出良好的视觉体验，以至于阻碍我们与在高清分辨率数字世界中成长的孩子分享这些童年回忆。对于这种的恶性竞争（以及潜在的市场），一种做法是由动画公司制作重制版。这项任务的人力和资金成本都不低，但可能比忽视此问题和失去市场份额更加值得。多模态人工
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商业智能(BI)使企业能够从大量数据中获得见解。但这样做需要克服一系列战略和战术挑战。目前，各种类型的组织都被来自各种来源的数据淹没，试图理解所有这些数据不堪重负。因此，强大的商业智能（BI）策略可以帮助组织流程，并确保业务用户能够够访问和操作的业务见解。通过BI策略，可以将各种数据源整合在一起，为用户提供准确、有用的信息。BI策略的好处是多方面的。首先，它可以帮助组织更好地理解其业务数据，并提供深入的洞察力。其次，BI策略还可以帮助组织管理和分析大量数据，从总部位于西雅图的Launch咨询集团良好行业数
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什么是建筑业的供应链管理?首先，什么是供应链管理?供应链管理(SCM)是对整个流程中的材料、信息和财务的监督，从供应商到制造商、批发商、零售商，最终到消费者。供应链中的主要流程包括产品流、信息流和资金流。SCM包括协调和整合企业内部和企业之间的这些流程。它是建筑价值链中最复杂的领域之一。人工智能、数据分析和机器学习等创新的推动下，供应链管理行业目前处于高增长阶段。据预计，到2023年，其全球市场价值为2300万美元，预计从2024年到2030年将增长11.2%。建筑行业中，供应链管理（SCM）在改善利益相
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液体都有“智能”、可编程了？最近，一种被称为“智能"液体的多功能可编程的新型超材料——Metafluid，登上了Nature。它由哈佛大学SEAS的研究团队研发，据说可自由调节弹性、光学特性、粘度。甚至能够在牛顿流体和非牛顿流体之间转换。这些buff属性是研究人员表现出的，该流体在编程液压机器人、智能减震器、光学设备中都有巨大的应用潜力。可编程的“智能液体”为什么说可用于编程液压机器人等技术？奥秘就在这张图中：来看研究人员的展示。研究人员设计了一个抓取器，用空气和水作对照，通过抓取玻璃瓶、鹌鹑蛋、蓝莓，来
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本文早在揭开语言模型的神秘面纱，阐明其处理原始文本数据的基本概念和机制。它涵盖了几种类型的语言模型和大型语言模型，重点关注基于神经网络的模型。语言模型定义语言模型专注于生成类似人类类的文本的能力。通用语言模型本质上是单词序列的统计模型或概率分布，用于解释单词在每个序列中出现的可能性。这有助于根据句子中的前一个单词预测下一个单词或单词。简化的概率语言模型可用于机器翻译、自动纠错、语音识别和自动完成等各种应用，为用户填写以下单词或建议可能的单词序列。该类型模型已经发展成为更先进的模型，包括变换器模型，通过考虑
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如果试题太简单，学霸和学渣都能考90分，拉不开差距……随着Claude3、Llama3甚至之后GPT-5等更强模型发布，业界急需一款更难、更有区分度的基准测试。大模型竞技场背后组织LMSYS推出下一代基准测试Arena-Hard，引起广泛关注。Llama3的两个指令微调版本实力到底如何，也有了最新参考。与之前大家分数都相近的MTBench相比，Arena-Hard区分度从22.6%提升到87.4%，孰强孰弱一目了然。Arena-Hard利用竞技场实时人类数据构建，与人类偏好一致率也高达89.1%。除了上面
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元象发布XVERSE-MoE-A4.2B大模型，采用业界最前沿的混合专家模型架构（MixtureofExperts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，让海量中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。GPT3、Llama与XVERSE等主流大模型发展遵循规模理论（ScalingLaw），在模型训练和推理的过程中，单次前向、反向计算时，所有参数都被激活，这被称为稠密激活（denselyactivated）。当模型
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对3D场景的全面理解在自动驾驶中至关重要，最近的3D语义占用预测模型已经成功地解决了描述具有不同形状和类别的真实世界物体的挑战。然而，现有的3D占用预测方法在很大程度上依赖于全景相机图像，这使得它们容易受到照明和天气条件变化的影响。通过集成激光雷达和环视雷达等附加传感器的功能，本文的框架提高了占用预测的准确性和稳健性，从而在nuScenes基准上获得了顶级性能。此外，在nuScene数据集上进行的广泛实验，包括具有挑战性的夜间和雨天场景，证实了我们的传感器融合策略在各种感知范围内的卓越性能。论文链接：ht
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这篇论文探讨了在自动驾驶中，从不同视角（如透视图和鸟瞰图）准确检测物体的问题，特别是如何有效地从透视图（PV）到鸟瞰图（BEV）空间转换特征，这一转换是通过视觉转换（VT）模块实施的。现有的方法大致分为两种策略：2D到3D和3D到2D转换。2D到3D的方法通过预测深度概率来提升密集的2D特征，但深度预测的固有不确定性，尤其是在远处区域，可能会引入不准确性。而3D到2D的方法通常使用3D查询来采样2D特征，并通过Transformer学习3D和2D特征之间对应关系的注意力权重，这增加了计算和部署的复杂性。论
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引言如图1所示，现有的三阶段RGB-T单目标跟踪网络通常采用两个独立的特征提取分支，分别负责提取两个模态的特征。然而，相互独立的特征提取分支会导致两个模态在特征提取阶段存在缺乏有效的信息交互。因此，一旦网络完成离线训练，其只能从每个模态图像中提取固定的特征，无法根据实际的模态状态动态调整，以提取更具针对性的动态特征。这一局限性约束了网络对多样的目标双模态外观，以及模态外观之间动态对应关系的适应能力。如图2所示，这种特征提取方式并不适合RGB-T单目标跟踪的实际应用场景，特别是在复杂环境下，因为被跟踪目标的
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人工智能（AI）在各个领域持续快速发展，其在各个领域的应用日益明显。预计到2030年，人工智能领域将彻底改变众多行业，改变企业运营方式，提高效率、生产力和创新。本文将探讨一些准备在未来十年利用人工智能力量的顶级行业。医疗保健：到2030年，医疗保健行业将从人工智能驱动的技术中受益匪浅。人工智能驱动的诊断工具可以分析医学图像，例如X射线和MRI扫描，其准确性和速度比人类放射科医生更高，从而可以更早地检测到疾病并改善患者的治疗结果。此外，人工智能算法可以帮助医疗保健提供者根据患者的基因图谱和病史制定个性化的治
