Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice | by Daniel J. TOTH | Jul, 2024
时间序列，更具体地说是时间序列预测，是专业人士和商业用户中非常熟悉的数据科学问题。存在几种预测方法，为了便于理解和更好地概述，可以将其归类为统计或机器学习方法，但事实上，对预测的需求如此之高，Daniel J. TOTH 于 2024 年 7 月发表的《神经网络 (MLP) 在时间序列预测中的应用》一文首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How ChatGPT is Changing the Face of Programming
作者图片自 OpenAI 的 ChatGPT 推出以来，编程领域进入了一个新时代。通过利用先进的自然语言处理功能，初学者和经验丰富的开发人员现在拥有强大的工具来简化编码过程。像 ChatGPT 或 Gemini 这样的人工智能聊天机器人改变了开发人员解决复杂问题和学习新技术的方式。这篇文章 ChatGPT 如何改变编程面貌首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How ChatGPT is Changing the Face of Programming
作者提供的图片 自 OpenAI 的 ChatGPT 推出以来，编程领域进入了一个新时代。 通过利用先进的自然语言处理功能，初学者和经验丰富的开发人员现在拥有强大的工具来简化编码过程。 像 ChatGPT 或 Gemini 这样的人工智能聊天机器人改变了开发人员解决复杂问题和学习新技术的方式。 这篇文章 ChatGPT 如何改变编程的面貌 最先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在过去的几十年里，传感器、人工智能和处理能力的技术进步将机器人导航推向了新的高度。为了将机器人技术提升到一个新的水平，并使它们成为我们生活中的常规部分，许多研究建议将 ObjNav 和 VLN 的自然语言空间转移到多模态空间，以便机器人 Google DeepMind 研究人员展示了 Mobility VLA：具有长上下文 VLM 和拓扑图的多模态指令导航，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
机器学习，特别是深度神经网络，专注于开发能够准确预测结果并量化与这些预测相关的不确定性的模型。这种双重关注在医疗保健、医学成像和自动驾驶等高风险应用中尤其重要，在这些应用中，基于模型输出的决策可能会产生深远的影响。准确的不确定性估计有助于评估 MIT 研究人员提出 IF-COMP：一种可扩展的不确定性估计解决方案，并在分布偏移下改进深度学习中的校准 首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
了解 AI 工具如何将复杂的概念转化为清晰、实用的框架和图表 图片由作者制作，在 Napkin AI 中制作 像 Chat GPT 这样的 AI 工具正在改变我们处理复杂想法的方式。我喜欢用 Chat GPT 做的事情之一是整合不同思想家的观点和想法，以及区分帖子使用 LLM 可视化和集成复杂想法，第 1 部分：Napkin AI | 作者 Kunal Kambo Puri | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
稳健性对于在实际应用中部署深度学习模型至关重要。自 2020 年代推出以来，视觉变换器 (ViT) 在各种视觉任务中表现出强大的稳健性和最先进的性能，优于传统 CNN。大核卷积的最新进展重新引起了人们对 CNN 的兴趣，表明它们可以匹敌或超过 ViT 性能。然而，这篇文章《探索稳健性：大核卷积网络与卷积神经网络 CNN 和视觉变换器 ViT 的比较》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
RTMW: A Series of High-Performance AI Models for 2D/3D Whole-Body Pose Estimation
全身姿势估计是提高以人为本的 AI 系统能力的关键组成部分。它在人机交互、虚拟化身动画和电影行业中很有用。由于任务的复杂性以及有限的计算能力和数据，该领域的早期研究具有挑战性，因此研究人员专注于估计单独的姿势。文章 RTMW：一系列用于 2D/3D 全身姿势估计的高性能 AI 模型首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Convert Bytes to String in Python: A Tutorial for Beginners
作者提供的图片 在 Python 中，字符串是不可改变的字符序列，这些字符序列是人类可读的，通常以特定的字符编码（例如 UTF-8）进行编码。虽然字节表示原始二进制数据。字节对象是不可变的，由字节数组（8 位值）组成。在 Python 3 中，字符串文字默认为 Unicode，帖子《在 Python 中将字节转换为字符串：初学者教程》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理领域取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，每个 token 的计算都依赖于前面的 token，因此有效部署它们带来了挑战。这需要细致的并行布局和内存。《高效部署大规模 Transformer 模型：可扩展和低延迟推理策略》一文首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理中取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，有效部署它们带来了挑战，其中每个标记的计算都依赖于前面的标记。这需要细致的并行布局和内存帖子《大规模 Transformer 模型的有效部署：可扩展和低延迟推理策略》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
10 Best Invoice Management Software Compared
发票管理软件将在 2024 年改变企业的财务流程。如果您想简化发票流程，那么这是一个明智的举措，可以为您的公司节省时间和金钱。许多企业在发票处理方面面临挑战——从数据输入错误到延迟付款。这些问题会影响现金流和整体效率。幸运的是，有 10 款最佳发票管理软件比较的帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，使得难以处理来自各种传感器的数据，文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中，了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM)，通常面临传感器数据不同步的挑战，并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置，这使得处理来自各种传感器的数据变得困难。这篇文章 Hyperion：一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Optimizing Large Language Models (LLMs) on CPUs: Techniques for Enhanced Inference and Efficiency
基于 Transformer 架构构建的大型语言模型 (LLM) 最近取得了重要的技术里程碑。这些模型在理解和生成类似于人类的写作方面的卓越技能对各种人工智能 (AI) 应用产生了重大影响。尽管这些模型运行良好，但文章《在 CPU 上优化大型语言模型 (LLM)：增强推理和效率的技术》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
A Decade of Transformation: How Deep Learning Redefined Stereo Matching in the Twenties
立体匹配是近半个世纪以来计算机视觉的一个基本课题，它涉及从两张校正后的图片计算密集的视差图。它在许多应用中起着关键作用，包括自动驾驶、机器人技术和增强现实等。根据其成本-体积计算和优化方法，现有调查将端到端架构分为 2D 文章《十年转型：深度学习如何在二十年代重新定义立体匹配》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
计算机视觉使机器能够解释和理解来自世界的视觉信息。这包括各种任务，例如图像分类、对象检测和语义分割。通过开发先进的神经网络架构，特别是卷积神经网络 (CNN) 和最近的 Transformers，推动了该领域的创新。这些模型已经展示了显著的效果。NVIDIA 研究人员推出 MambaVision：专为视觉应用量身定制的新型混合 Mamba-Transformer 主干首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
