Гістограма орієнтованих градієнтів (HOG) - це ключовий алгоритм виділення ознак для задач виявлення та розпізнавання об'єктів, що використовує величину та орієнтацію градієнта для створення значущих гістограм. Алгоритм HOG передбачає обчислення градієнтних зображень, створення гістограм градієнтів і нормалізацію для зменшення варіацій освітлення.
Ентузіасти штучного інтелекту інтегрують великі мовні моделі в робочі процеси, використовуючи такі програми, як Obsidian, і плагіни, такі як Text Generator і Smart Connections. Підключивши Obsidian до LM Studio, користувачі можуть генерувати нотатки за допомогою LLM з параметрами 27B, прискореного за допомогою RTX, для оптимізованого перегляду веб-сторінок і управління складними проектами.
Генеративний ШІ відкриває нові можливості, але фахівці з обробки даних стикаються з труднощами при розробці інтерфейсу користувача. AWS спрощує створення додатків для генеративного ШІ за допомогою Streamlit і таких ключових сервісів, як Amazon ECS і Cognito.
Hearst подолав виклики CCoE за допомогою генеративного AI-асистента для управління хмарними технологіями, що самообслуговується. Amazon Q Business масштабував найкращі практики, звільнивши CCoE для виконання важливих завдань.
Лінійна регресія є ключовою моделлю для розуміння більш складних моделей, таких як великі мовні моделі. Дізнайтеся, як крок за кроком реалізувати лінійну регресію на прикладі набору даних Boston Housing у Python.
Генеративний ШІ трансформує аналіз аудіо та відео, витягуючи ідеї та емоції з мовних даних. Великі мовні моделі (LLM) уможливлюють просунутий аналіз настроїв, висновок про персоналії та генерацію контенту з розмов, революціонізуючи бізнес-цінність за допомогою мовної аналітики.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, Університету Берклі та Орхуського університету розробили «PortaChrome» - портативну світлову систему, яка може змінювати колір і текстуру повсякденних предметів, дозволяючи користувачам відображати статистику здоров'я, розваги та модні дизайни з перепрограмованими поверхнями. Ця інновація використовує ультрафіолетові та RGB світлодіоди дл...
Остін процвітає завдяки робочим місцям та розвагам, але трафік є великою проблемою. Rekor використовує технологію NVIDIA, щоб допомогти Техасу керувати дорожнім рухом, зменшити кількість аварій та підвищити безпеку.
Meta дозволяє агентствам національної безпеки США та оборонним підрядникам використовувати свою модель штучного інтелекту Llama, незважаючи на політичні обмеження. Виняток зроблено для США, Великої Британії, Канади, Австралії та Нової Зеландії.
Дослідження показало, що популярні моделі генеративного ШІ, такі як GPT-4, можуть надавати точні маршрути руху в Нью-Йорку без справжньої внутрішньої карти. Дослідники розробляють нові метрики, щоб перевірити, чи справді великі мовні моделі розуміють світ.
Реалізація регресії AdaBoost з нуля з використанням k-найближчих сусідів замість дерев рішень за алгоритмом AdaBoost. R2 за алгоритмом AdaBoost. Автор заглиблюється в тонкощі зваженої медіани, пропонуючи новий підхід до регресії AdaBoost.
Уряд запустив чат-бота GPT-4o для допомоги з правилами на сайті Gov.UK, попереджає про потенційну проблему «галюцинацій». Користувачі можуть очікувати різних результатів, оскільки технологія штучного інтелекту проходить тестування 15 000 компаній перед широким випуском.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили 3D-транзистори з використанням ультратонких матеріалів, які перевершують кремнієві показники енергоефективності. Ці нанодротові пристрої забезпечують високу продуктивність при низькій напрузі, що потенційно може стати революцією в електроніці.
Короткий зміст: Представлення нового підходу GraphRAG для ефективного вилучення даних про комерційні контракти та побудови агентів Q&A. Зосередженість на цільовому вилученні інформації та організації графів знань підвищує точність і продуктивність, що робить його придатним для вирішення складних юридичних питань.
Динамічне виконання в завданнях ШІ може оптимізувати продуктивність, розрізняючи складні та легкі завдання. Визначаючи та вирішуючи складність точок даних, можна підтримувати точність, заощаджуючи при цьому обчислювальні ресурси.