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自然語言處理是人工智能中的重要領域之一，涉及計算機與人類自然語言的交互。NLP技術可以實現語音識別、文本分析、情感分析等任務，為智能客服、聊天機器人、語音助手等提供支持。...
為了改進LLM的推理能力，University of California聯合Meta AI實驗室提出將Contrastive Decoding應用于多種任務的LLM方法。實驗表明，所提方法能有效改進LLM的推理能力。讓我們走進論文一探究竟吧！...
文本摘要，作為自然語言生成（NLG）中的一項任務，主要用來將一大段長文本壓縮為簡短的摘要，例如新聞文章、源代碼和跨語言文本等多種內容都能用到。...
數據標注（Data Annotations）是指對收集到的、未處理的原始數據或初級數據，包括語音、圖片、文本、視頻等類型的數據進行加工處理，并轉換為機器可識別信息的過程。我們日常工作中常見的數據標注方法有以下幾種。...
涵蓋“可信賴的人工智能、機器學習的基礎、人工智能的神經和認知基礎、加強人工智能（較強的弱人工智能和強人工智能）”等可能實現基礎科學突破的關鍵主題。...
面對推測性解碼的復雜性，研究人員推出了Medusa技術，這個框架回歸了Transformer模型的本質，減少了復雜度，增強了效率，讓每個生成階段都能快速產出結果。當將Medusa與基于樹的注意機制結合時，生成速度提高了2到3倍。...
圖像處理 (Image Processing) 圖像處理通常是把一幅圖像變換成另外一幅圖像，也就是說，圖像處理系統的輸入是圖像，輸出仍然是圖像，信息恢復任務則留給人來完成。...
作者在各種數據集上評估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 。此外，作者進行不確定性分析，探討模型性能和不確定性之間的關系。...
光流計算作為計算機視覺的一個長期基本任務，其重要性顯而易見。由于運動視覺處理的特殊性，光流作為后面高級視覺處理的輸入，對其準確度、實時性都有著極高的要求，光流計算的性能會直接影響其后的高級視覺處理。...
在驗證集的小規模的 Setting（ResNet50，704x256）下，SparseBEV 能取得 55.8 NDS 的性能，同時保持 23.5 FPS 的實時推理速度，充分發揮了 Sparse 設計帶來的優勢。...
由于數碼相機做過了寬動態處理，對普通數碼照片進行歸一化，可以簡單的將0-255線性映射到0-1。而醫學圖像、遙感圖像則不能簡單的利用最小最大像元值歸一化到0-1。...
對人工智能技術在軍事情報領域應用與研究現狀進行了分析梳理,以期為后續軍事情報研究提供借鑒。從情報智能分析與軍事指揮決策方面,梳理總結了人工智能在軍事情報工作中的發展與應用現狀。基于情報工作流程,分析了人工智能技術下的軍事情報服務模型。系統梳理了美國智能情報系統典型項目研究發展狀況,并對人工智能在軍事...
請注意，所有剩余的命令都將從Darknet目錄執行。因此，所有路徑都將相對于該目錄，并且數據集目錄應該是相對于Darknet目錄的一個文件夾。...
數據驅動意味著在數據和模型的天平上側重于數據，例如大數據分析、數據科學、機器學習等。數據驅動方法（圖3）的本質是在沒有對應模式的情況下，通過數據進行映射的學習，建立輸入和輸出之間的映射關系，現在的人工智能大多都是依靠數據驅動。...
根據我們的實驗分析，我們認為實現這一目標的關鍵在于提升檢測器在 BEV 空間和 2D 空間的適應性。這種適應性是針對 query 而言的，即對于不同的 query，檢測器要能以不同的方式來編碼和解碼特征。...
語言大模型（如 GPT-3/4、LLaMA 和 PaLM）使用 token 作為基本單位進行工作。它們接受文本作為輸入，將其轉換為 token（整數），然后預測接下來應該出現哪些 token。 通過操作這些 token，可以更好地了解它們在語言模型內部的工作原理。...
將統一的人體姿態分析框架解耦成不同的模塊組件，通過組合不同的模塊組件，可以便捷地構建自定義人體姿態分析模型。 本文主要對動物關鍵點檢測模型進行微調與測試，從數據集構造開始，詳細解釋各模塊作用。對一些新手可能會犯的錯誤做一些說明。...
自動語音識別技術，簡單來說其實就是利用計算機將語音信號自動轉換為文本的一項技術。這項技術同時也是機器理解人類言語的第一個也是很重要的一個過程。...
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