Гистограмма ориентированных градиентов (HOG) - это ключевой алгоритм извлечения признаков для задач обнаружения и распознавания объектов, использующий величину и ориентацию градиента для создания содержательных гистограмм. Алгоритм HOG включает в себя вычисление градиентных изображений, создание гистограмм градиентов и нормализацию для уменьшения перепадов освещения.
Генеративный искусственный интеллект преобразует анализ аудио- и видеоматериалов, извлекая из речевых данных глубокие знания и эмоции. Большие языковые модели (LLM) позволяют проводить расширенный анализ настроения, определять персоны и генерировать контент из разговоров, революционизируя ценность для бизнеса с помощью речевой аналитики.
Линейная регрессия - важнейшая модель для понимания более сложных моделей, таких как большие языковые модели. Узнайте, как реализовать линейную регрессию с помощью набора данных Boston Housing в Python шаг за шагом.
Генеративный ИИ открывает новые возможности, но ученые, занимающиеся изучением данных, испытывают трудности с разработкой пользовательского интерфейса. AWS упрощает создание приложений для генеративного ИИ благодаря Streamlit и таким ключевым сервисам, как Amazon ECS и Cognito.
Исследователи из Массачусетского технологического института, Калифорнийского университета в Беркли и Орхусского университета разработали «PortaChrome», портативную световую систему, которая может изменять цвет и текстуру повседневных предметов, позволяя пользователям отображать данные о здоровье, развлечениях и модных дизайнах с помощью перепрограммируемых поверхностей. Эта новинка использует ...
Энтузиасты искусственного интеллекта интегрируют большие языковые модели в рабочие процессы с помощью таких приложений, как Obsidian, и плагинов, таких как Text Generator и Smart Connections. Подключив Obsidian к LM Studio, пользователи могут генерировать заметки с помощью 27B-параметрической LLM, ускоренной RTX, для оптимизированного просмотра веб-страниц и управления сложными проектами.
Компания Hearst преодолела проблемы CCoE с помощью генеративного ИИ-помощника самообслуживания для управления облаком. Amazon Q Business масштабировала лучшие практики, освободив CCoE для решения важных задач.
Исследование показало, что популярные генеративные модели ИИ, такие как GPT-4, могут давать точные указания по вождению в Нью-Йорке без настоящей внутренней карты. Исследователи разрабатывают новые метрики для проверки того, действительно ли большие языковые модели понимают мир.
Реализация регрессии AdaBoost с нуля с использованием k-nearest neighbors вместо деревьев решений, следуя алгоритму AdaBoost. R2. Автор вникает в тонкости взвешенной медианы, предлагая новый подход к регрессии AdaBoost.
Компания Meta разрешает агентствам национальной безопасности США и оборонным подрядчикам использовать свою модель ИИ Llama, несмотря на политические ограничения. Исключение сделано для США, Великобритании, Канады, Австралии и Новой Зеландии.
Остин процветает за счет рабочих мест и развлечений, но движение на дорогах является серьезной проблемой. Rekor использует технологию NVIDIA, чтобы помочь Техасу управлять дорожным движением, сократить количество инцидентов и повысить безопасность.
Правительство запускает чат-бота GPT-4o для помощи в регулировании на сайте Gov.UK, но предупреждает о потенциальной проблеме «галлюцинаций». Пользователи могут ожидать различных результатов, поскольку технология искусственного интеллекта проходит тестирование на 15 000 предприятий перед широким выпуском.
Реферат: Представляем новый подход GraphRAG для эффективного извлечения данных о коммерческих контрактах и создания агентов Q&A. Фокус на целевом извлечении информации и организации графа знаний повышает точность и производительность, что делает его пригодным для решения сложных юридических вопросов.
Модели ИИ, такие как LLaMA 3.1, требуют большого объема памяти GPU, что затрудняет их доступность на потребительских устройствах. Исследования в области квантования предлагают решение для уменьшения размера модели и обеспечения возможности локального запуска моделей ИИ.
Секретари штатов от демократических партий требуют от компаний, работающих с социальными сетями, обеспечить модерацию подстрекательского контента и ИИ во время выборов. Семь чиновников, в том числе из штатов Мэн и Вашингтон, призывают Google, X и Meta заняться этим вопросом.