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#架构

基于深度学习的直线检测算法

小白学视觉

直线检测是经典的底层视觉任务,对一些视觉任务,如自动驾驶、场景3D建模、无人机地平线检测等不可或缺。我们熟知的霍夫变换,就是解决直线检测问题的经典算法。然而,传...

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LSTM依然能打!最新xLSTM架构:怒超先进Transformer和状态空间模型(SSM)

ShuYini

xLSTM的架构通过将这些新变体(sLSTM、mLSTM)集成到残差块模块中,形成了xLSTM块,然后将这些块以残差堆叠的方式构建成完整的xLSTM架构。这种架...

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榕树集--AlphaFold 3: 解锁生命密码!预测各类分子结构与互作!

DrugSci

人类是一个精密的工具,其内部由无数的分子机器,不断的运转,提供能量,修饰,翻译,等等作用。这些机器主要由蛋白质,核酸,以及其余分子等等组成。如何预测,观察他们的...

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Nat Chem Eng|化学工程中的生成式人工智能

智药邦

2024年3月8日,来自荷兰代尔夫特理工大学化学工程系过程智能研究小组的Artur M. Schweidtmann在Nature Chemical Engine...

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AutoDev for VSCode 预览版:精准 AI 编程提示词与编辑器的完美融合

Phodal

ThoughtWorks · 高级咨询师 (已认证)

与 Intellij IDEA 平台封闭的 API 相比(我们经常不得不参考一些官方的实现),VSCode 的开放式带来了更多的可能性。借助于我们在 Intel...

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Apache Paimon毕业,湖仓架构的未来发展趋势!

王知无-import_bigdata

并且如果湖仓的框架想要取代Kafka的部分能力,这个RPS要求在千万级别,但是明显目前是达不到的。在高RPS的业务场景中,湖仓架构不是一个很好的选择,因为性能瓶...

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五一假期学习总结:从DevOps到SRE

Edison Zhou

总的来说,如果我们的技术架构朝着微服务和分布式的方向演进,那我们可以考虑落地 SRE,这时候,我们的组织架构就要匹配我们的技术架构,也就是说,要想在组织内引入并...

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Xilinx ZYNQ的应用开发介绍

二哈侠

Zynq这个词很容易让人联想到zinc,也就是电池、日光屏、合金制品和药品中最常见的化学元素锌。锌与其他金属的合金可实现增强型功能,根据合金的不同对象表现为不同...

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直接生成16秒高清视频 我国自研视频大模型Vidu在京发布

万猫学社

今年初,全球人工智能领域掀起了一场关于文生视频大模型Sora的热议,这是一款仅需一段文字指令就能生成逼真视频的模型。最近,我国自主研发的另一款文生视频大模型Vi...

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Unimore| 提出多模态大模型检索生成架构:Wiki-LLaVA,大幅提升视觉QA性能!

ShuYini

本文作者却专注研究了多模态大模型的检索增强生成,并提出了Wiki-LLaVA架构,将外部知识检索与MLLMs结合,显著提升在视觉QA任务中的性能,不仅增强了ML...

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蜂窝架构:一种云端高可用性架构

深度学习与Python

部署可能是应用程序架构需要解决的最具挑战性的问题,蜂窝架构尤其如此。所幸的是,在最近几年,基础设施即代码工具所取得的重大进展使这些挑战变得更容易解决。

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Yelp 使用 Apache Beam 和 Apache Flink 彻底改造其流式架构

深度学习与Python

Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解...

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架构师会被 AI 秒了吗?

深度学习与Python

对于一名架构师,最能让其感到兴奋的词汇莫过于“重构”。只要有重构的需求,就意味着有工作可做。

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OpenAI神秘搞事,GPT-4.5默默上线?推理碾压GPT-4网友震惊,奥特曼笑而不语

新智元

在LLM竞技场chat.lmsys.org上,这个神秘模型展现出了莫名强大的能力,甚至直接超越GPT-4,实在令人震惊。

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全球首个自主进化多模态MoE震撼登场!写真视频击败Sora,人大系团队自研底座VDT

新智元

相对于智子引擎前代的ChatImg序列模型,Awaker 1.0采用全新的MOE架构并具备自主更新能力,是业界首个实现「真正」自主更新的多模态大模型。

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LLM上下文窗口突破200万!无需架构变化+复杂微调,轻松扩展8倍

新智元

通过 LongRoPE 扩展的模型保留了原始架构,只对位置嵌入稍作修改,并且可以重复使用大部分已有的优化。

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【他山之石】Transformer解码真实场景!Meta推出70M参数SceneScript模型!!!

马上科普尚尚

近日,来自Meta的研究人员推出了SceneScript,只需要70M参数,仅采用编码器解码器架构,就能将真实世界的场景转化为几何表示。

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卡内基梅隆大学贺斌教授团队:非侵入式脑机接口的深度学习解码

脑机接口社区

卡内基梅隆大学贺斌教授团队一直寻求侵入性脑机接口(BCI)的可行替代方案。2019 年,该研究小组利用非侵入式 BCI 首次成功演示了意念控制机械臂持续跟踪计算...

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几乎克服了所有cGAN都存在的使用交叉熵的缺陷

用户1908973

Neural Characteristic Function Learning for Conditional Image Generation

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如何构建用于实时数据的可扩展平台架构

云云众生s

本文中的参考架构详细介绍了如何构建可扩展、自动化、灵活的数据平台,以支持不断增长的 SaaS 行业。此架构支持处理大规模数据的技术需求,同时还与业务对敏捷性、成...

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