Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining | by Laurin Brechter | Sep, 2024
在交易中寻找高价值模式 在这篇文章中，我将提供一种替代市场篮子分析中流行技术的替代方案，该技术可以帮助从业者找到高价值模式，而不仅仅是最常见的模式。我们将对不同的模式挖掘问题有一些直观的了解，并看一个真实的例子。完整的代码可以是使用高效用项集挖掘进行市场篮子分析的帖子 | 作者 Laurin Brechter | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining | by Laurin Brechter | Sep, 2024
在交易中寻找高价值模式 在这篇文章中，我将提供一种替代流行市场篮子分析技术的方案，该方案可以帮助从业者找到高价值模式，而不仅仅是最常见的模式。我们将对不同的模式挖掘问题有一些直观的了解，并看一个真实的例子。完整的代码可以是使用高效用项集挖掘进行市场篮子分析 | 作者：Laurin Brechter | 2024 年 9 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
大型语言模型 (LLM) 彻底改变了软件工程，在各种编码任务中展示了非凡的能力。虽然最近的努力已经基于 LLM 为端到端开发任务产生了自主软件代理，但这些系统通常是为特定的软件工程 (SE) 任务而设计的。来自越南 FPT 软件 AI 中心的研究人员推出了 HyperAgent，一种新型通用多代理 FPT 软件 AI 中心推出 HyperAgent：一种突破性的通用代理系统，可大规模解决各种软件工程任务，在 SWE-Bench 和 Defects4J 上实现 SOTA 性能，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Optimizing Document Understanding with DocOwl2: A Novel High-Resolution Compression Architecture
理解多页文档和新闻视频是人类日常生活中的一项常见任务。为了解决这种情况，多模态大型语言模型 (MLLM) 应该具备理解具有丰富视觉文本信息的多幅图像的能力。然而，理解文档图像比自然图像更具挑战性，因为它需要更细粒度的感知。使用 DocOwl2 优化文档理解：一种新颖的高分辨率压缩架构，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
检索增强生成 (RAG) 是一种提高大型语言模型 (LLM) 处理大量文本效率的技术，在自然语言处理中至关重要，特别是在问答等应用中，在这些应用中，保持信息的上下文对于生成准确的响应至关重要。随着语言模型的发展，研究人员努力突破界限 NVIDIA 研究人员引入了保序检索增强生成 (OP-RAG) 以增强大型语言模型 (LLM) 的长上下文问答 首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER：揭开预测性能的驱动力 | 作者：Sébastien Saurin | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER：揭开预测性能的驱动力 | 作者：Sébastien Saurin | 2024 年 9 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在计算机视觉中，主干架构对于图像识别、对象检测和语义分割任务至关重要。这些主干从图像中提取局部和全局特征，使机器能够理解复杂的模式。传统上，卷积层一直是这些模型的主要组成部分，但最近的进展结合了注意力机制，这增强了模型捕捉的能力。文章 LowFormer：一种高效的视觉主干模型，可在不牺牲准确性的情况下优化移动和边缘设备的吞吐量和延迟，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
***通过下面的文章，我试图介绍几种新的算法，据我所知，我一直无法找到这些算法。我愿意接受批评，并欢迎任何反馈。传统的标签搜索是如何工作的？传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法（通常通过 minhash 算法执行），该算法是语义标签过滤简介：通过标签相似度增强检索 | 作者：Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
***通过以下文章，我试图介绍几种新算法，据我所知，我无法找到这些算法。我愿意接受批评并欢迎任何反馈。传统标签搜索如何工作？传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法（通常通过 minhash 算法执行），该帖子引入语义标签过滤：通过标签相似度增强检索 | 作者 Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
VQ4DiT: A Fast Post-Training Vector Quantization Method for DiTs (Diffusion Transformers Models)
文本到图像的扩散模型在根据输入条件生成复杂而忠实的图像方面取得了重大进展。其中，扩散变压器模型 (DiT) 变得特别强大，OpenAI 的 SoRA 是一个值得注意的应用程序。DiT 由堆叠多个变压器块构建而成，利用变压器的缩放属性通过灵活的参数扩展实现增强的性能。文章 VQ4DiT：一种用于 DiT（扩散变压器模型）的快速后训练矢量量化方法首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How to Match Vendor Item Codes to Inventory in NetSuite
这是一个您可能以前见过的常见 AP 挑战——在购买商品和服务时，没有两个人（或公司）会使用相同的语言。虽然您可以在 NetSuite 环境中创建统一的商品代码和 UPC（通用产品代码），但您的供应商都有自己的想法——帖子如何在 NetSuite 中将供应商商品代码与库存匹配首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
From Computation to Comprehension: Metacognitive Insights in LLM-based Mathematical Problem Solving
大型语言模型 (LLM) 已在各个领域展现出卓越的推理能力。但它们是否也拥有元认知知识——对其思维过程的理解？一篇新论文探讨了这个有趣的问题，该论文研究了 LLM 的元认知能力，特别是在数学问题解决的背景下。来自 Mila 的研究人员团队，文章《从计算到理解：基于 LLM 的数学问题解决中的元认知见解》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Python QuickStart for People Learning AI | by Shaw Talebi | Sep, 2024
许多计算机都预装了 Python。要查看您的机器是否已安装它，请转到您的终端（Mac/Linux）或命令提示符（Windows），然后输入“python”。在终端中使用 Python。作者提供的图片。如果您没有看到这样的屏幕，您可以手动下载 Python（Windows/Mac）。或者，可以安装 Anaconda，这是一个流行的帖子 Python QuickStart for People Learning AI | 作者 Shaw Talebi | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Python QuickStart for People Learning AI | by Shaw Talebi | Sep, 2024
许多计算机都预装了 Python。要查看您的机器是否已安装它，请转到您的终端（Mac/Linux）或命令提示符（Windows），然后输入“python”。在终端中使用 Python。作者提供的图片。如果您没有看到这样的屏幕，您可以手动下载 Python（Windows/Mac）。或者，可以安装 Anaconda，这是一个流行的帖子 Python QuickStart for People Learning AI | 作者 Shaw Talebi | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
机器学习取得了重大进展，特别是通过深度学习技术。这些进步在很大程度上依赖于优化算法来训练各种任务的大规模模型，包括语言处理和图像分类。这个过程的核心是最小化复杂、非凸损失函数的挑战。优化算法，如随机梯度下降 (SGD) 及其帖子 Apple 的这篇 AI 论文介绍了 AdEMAMix：一种利用双指数移动平均线来提高梯度效率和提高大规模模型训练性能的新型优化方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
调整基于 2D 的分割模型以有效处理和分割 3D 数据是计算机视觉领域的一项重大挑战。传统方法通常难以保留 3D 数据中固有的空间关系，从而导致分割不准确。这一挑战对于自动驾驶、机器人技术和虚拟现实等先进应用至关重要，其中 SAM2Point：针对零样本和可提示 3D 分割调整 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 的初步探索首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Advancing Federated Graph Learning
图神经网络 (GNN) 已成为捕获现实世界实体中复杂交互并在各个业务领域中寻找应用的强大工具。这些网络擅长通过对节点特征和结构洞察进行编码来生成有效的图实体嵌入，这使得它们对于众多下游任务非常有用。GNN 已成功实现节点级金融欺诈检测，OpenFGL：推进联邦图学习的综合基准一文首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
