Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій.

Опановуємо виявлення аномалій за допомогою узагальнених моделей

Відкрийте для себе новаторські дослідження компанії XYZ щодо розробки нової технології штучного інтелекту, яка може зробити революцію в галузі охорони здоров'я. Дізнайтеся, як ця інновація покращить догляд за пацієнтами та точність діагностики.

Невизначеність штучного інтелекту: Прорив у медичній візуалізації

Нове дослідження розкриває революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією Google, яка революціонізує аналіз даних у сфері охорони здоров'я. Результати показують значне підвищення точності та ефективності діагностики рідкісних захворювань.

Покращення модерації контенту за допомогою Amazon Rekognition

Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX, яка зробила революцію в електромобілях та космічних подорожах. Дізнайтеся, як їхні інноваційні технології формують майбутнє транспорту.

Nielsen Sports скорочує витрати на відеоаналіз за допомогою Amazon SageMaker

Дізнайтеся, як нова технологія безпілотного водіння Tesla революціонізує автомобільну індустрію. Завдяки вдосконаленим алгоритмам штучного інтелекту та найсучаснішим датчикам Tesla прокладає шлях до автономних транспортних засобів.

NVIDIA Hopper домінує над генеративним ШІ на MLPerf

Дізнайтеся, як інноваційні стартапи революціонізують технологічну індустрію, створюючи передові продукти. Від рішень на основі штучного інтелекту до стійких технологій - ці компанії змінюють майбутнє.

Навчання ШІ для виявлення таборів для бездомних у Каліфорнії

Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX у розробці інноваційних рішень у сфері відновлюваної енергетики. Дізнайтеся, як бачення Ілона Маска революціонізує майбутнє транспорту та освоєння космосу.

Революція в комп'ютерному зорі з FeatUp

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили систему FeatUp, яка покращує алгоритми комп'ютерного зору для одночасного захоплення деталей високого та низького рівня, революціонізуючи обробку зображень. FeatUp збільшує роздільну здатність у 16-32 рази, покращуючи такі завдання, як виявлення об'єктів та оцінка глибини, пропонуючи новий рівень чіткості в моделях штучного інтел...

Освоїти 3D-гаусове розбризкування: Від представлення сцени до рендерингу зображень

3D гаусівське розбризкування, новий метод синтезу нового вигляду, кидає виклик NeRF як домінуючій техніці представлення 3D-сцен. Цей метод використовує анізотропні гаусиани для відтворення чітких 3D-моделей у реальному часі, забезпечуючи унікальний підхід до представлення сцени та рендерингу зображень.

Революція в комп'ютерному зорі: Навігація по ландшафту штучного інтелекту

Останні досягнення в галузі штучного інтелекту, включаючи GenAI та LLM, революціонізують галузі завдяки підвищенню продуктивності та можливостей. Архітектури трансформаторів зору, такі як ViTs, змінюють комп'ютерний зір, пропонуючи чудову продуктивність і масштабованість порівняно з традиційними CNN.

Розблокування 3D-розуміння з 2D-зображень за допомогою Sun RGB-D

Отримайте доступ до набору даних Sun RGB-D для розуміння 3D-зображень з 2D-зображень. Набір даних включає сцени в приміщенні з 2D і 3D анотаціями від різних 3D-сканерів. Вивчіть код Python, щоб отримати доступ до цього цінного ресурсу для глибшого розуміння ML.

Покращення периферійного зору ШІ

Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили набір даних для імітації периферійного зору в моделях штучного інтелекту, що покращує розпізнавання об'єктів. Розуміння периферійного зору в машинах може підвищити безпеку водіїв і передбачити поведінку людини, подолавши розрив між ШІ та людським зором.

Оптимізація маркування анотацій поз за допомогою Amazon SageMaker Basic Truth

У цій статті обговорюється важливість високоякісних даних і зменшення помилок маркування в моделях оцінки пози. Вона демонструє, як спеціальний робочий процес маркування в Amazon SageMaker Ground Truth може впорядкувати процес маркування і мінімізувати помилки, що в кінцевому підсумку зменшує витрати на отримання точних міток поз.

Автоматизація виявлення шахрайства з іпотечними документами за допомогою детектора шахрайства ML та Amazon

Автоматизуйте виявлення шахрайства в іпотечних документах за допомогою ML-моделей і правил, визначених бізнесом, за допомогою Amazon Fraud Detector, повністю керованого сервісу виявлення шахрайства. Завантажуйте історичні дані, навчайте модель, перевіряйте ефективність і розгортайте API для прогнозування, щоб покращити виявлення шахрайства та точність андеррайтингу.

Перетворення зображень їжі на рецепти: Сила штучного інтелекту та вогню

Технологія штучного інтелекту здатна перетворювати зображення їжі на рецепти, що дозволяє надавати персоналізовані рекомендації щодо їжі, адаптувати їх до культурних особливостей та автоматизувати процес приготування. Цей інноваційний метод поєднує комп'ютерний зір і обробку природної мови для створення вичерпних рецептів на основі зображень їжі, долаючи розрив між візуальними зображеннями стр...

Виявлення підробки зображень у масштабі: Побудова моделі комп'ютерного зору на Amazon SageMaker

Автоматизуйте виявлення підробки документів та шахрайства в масштабах за допомогою сервісів AWS AI та машинного навчання для андеррайтингу іпотечних кредитів. Розробити модель комп'ютерного зору на основі глибокого навчання для виявлення та виділення підроблених зображень в іпотечному андеррайтингу за допомогою Amazon SageMaker.

Розблокування ефективності роботів: Мультимодальні моделі ШІ революціонізують комплексне планування

Лабораторія неймовірного штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробила мультимодальний фреймворк під назвою HiP, який використовує три різні базові моделі, щоб допомогти роботам створювати детальні плани для виконання складних завдань. На відміну від інших моделей, HiP не потребує доступу до даних парного зору, мови та дій, що робить її більш економічно ефективною та п...

Оволодіння монокулярною оцінкою глибини: Техніка та оцінка

У цій статті досліджується монокулярна оцінка глибини (MDE) та її важливість для додатків комп'ютерного зору. Вона містить покрокову інструкцію із завантаження та візуалізації даних карти глибини, запуску виведення за допомогою Marigold і DPT, а також оцінювання прогнозів глибини за допомогою набору даних SUN RGB-D.

Об'єднання сприйняття, планування та контролю: Майбутнє автономної робототехніки

У статті досліджується використання легких ієрархічних трансформаторів зору в автономній робототехніці, підкреслюється ефективність концепції спільної магістралі для багатозадачного навчання. У ній також обговорюється поява великих мультимодальних моделей та їхній потенціал у створенні уніфікованої архітектури для наскрізних рішень автономного водіння.

Панування ResNet: Нова ера з трансформаторами бачення

Комп'ютерний зір еволюціонував від маленьких піксельних зображень до створення зображень високої роздільної здатності на основі описів, причому менші моделі покращують продуктивність у таких сферах, як фотографування смартфонів та автономні транспортні засоби. Модель ResNet домінує в комп'ютерному зорі вже майже вісім років, але з'являються нові розробки, такі як Vision Transformer (ViT), що д...

Революція в гольфі: хмарне відстеження м'яча виводить PGA TOUR на нові висоти

PGA TOUR розробляє систему відстеження положення м'яча наступного покоління, яка використовує комп'ютерний зір і методи машинного навчання для визначення місцезнаходження м'ячів для гольфу на паттінг-гріні. Система, розроблена Інноваційним центром Amazon Generative AI, успішно відстежує положення м'яча та прогнозує координати його спокою.

Революція в музичному штучному інтелекті: 3 прориви, на які варто очікувати в 2024 році

2024 рік може стати переломним для музичного ШІ завдяки проривам у перетворенні тексту на музику, музичному пошуку та чат-ботам. Однак ця сфера все ще відстає від мовленнєвого ШІ, і для того, щоб революціонізувати музичну взаємодію за допомогою ШІ, необхідний прогрес у гнучкому і природному розділенні джерел.

Сила гауссового розбризкування: Революційна зміна 3D-зображень

Гаусове розбризкування - це швидкий і зрозумілий метод представлення 3D-сцен без нейронних мереж, що набуває популярності у світі, одержимому моделями штучного інтелекту. Він використовує 3D-точки з унікальними параметрами для точної відповідності рендерингу відомим зображенням з набору даних, пропонуючи свіжу альтернативу складним і непрозорим методам, таким як NeRF.

Революційні роботи: Досягнення в автономних технологіях 2023 року

Автономні машини в робототехніці продемонстрували свої можливості в 2023 році, серед яких варто відзначити розумну коляску зі штучним інтелектом від Glüxkind, систему mGripAI для пакування харчових продуктів від Soft Robotics і робота TM25S від Quanta для інспекції продукції, в усіх з яких використовуються технології NVIDIA.

Революція в моніторингу гірничодобувного обладнання за допомогою прототипування AWS і комп'ютерного зору

ICL, міжнародна виробнича та гірничодобувна корпорація, розробила власні можливості з використанням машинного навчання та комп'ютерного зору для автоматичного моніторингу свого гірничодобувного обладнання. За підтримки програми AWS Prototyping вони змогли створити фреймворк на AWS за допомогою Amazon SageMaker для отримання зображень з 30 камер, з потенціалом масштабування до тисяч.

Топ відео для перегляду: