Qudata领域信息情报检索

收集有关机器学习和人工智能开发服务的最新新闻,数据更新和研究结果。Qudata是一家于2018年从游戏开发公司崛起,并转型专注于解决复杂的机器学习和人工智能挑战的初创公司。

OpenAI DevDay:人工智能世界有什么新鲜事

OpenAI DevDay: what's new in the world of artificial intelligence

OpenAI 举办了令人印象深刻的 DevDay,介绍了新功能。让我们深入创新世界,探索人工智能领域的新视野。在我们的文章中了解所有新的惊人可能性!

深度学习是人工智能的必要组成部分吗?

Is deep learning a necessary component of artificial intelligence?

巴伊兰大学的科学家继续研究树状架构,研究人工智能对深度学习的需求,并提出了可能对复杂分类任务更有效的替代机器学习方法。

增强空中安全性:人工智能如何帮助无人机

Enhancing sky safety: how artificial intelligence aids drones

来自保证自主研究所的研究人员重点介绍了使用先进的人工智能技术和模拟环境确保日益增长的无人机系统安全的新方法。

跟踪每个像素:使用 OmniMotion 进行运动估计

Tracking every pixel: motion estimation with OmniMotion

最新的运动估计方法可以提取帧中每个像素的长期运动轨迹,即使在快速运动和复杂场景的情况下也是如此。在这篇关于 OmniMotion 的文章中详细了解这项激动人心的技术和运动分析的未来。

受蚂蚁启发的神经网络增强机器人导航

Ant-Inspired Neural Network Boosts Robot Navigation

受到蚂蚁的启发,爱丁堡大学和谢菲尔德大学的研究人员正在开发一种人工神经网络,帮助机器人在复杂的自然环境中识别和记住路线。

TalkToModel:用于理解 ML 模型的界面

TalkToModel: Interface for Understanding ML Models

TalkToModel 是一个创新系统,用于实现与 ML 模型的开放式对话。该平台不仅允许用户理解 ML 模型,还可以使用自然语言与它们进行交流,并接收有关其预测和操作过程的解释。

医疗评估的未来:ML 驱动的姿势映射技术

The Future of Medical Assessment: the ML-Powered Pose-Mapping Technique

新技术利用实时视频分析根据特定姿势模式计算运动功能临床评分,从而减少频繁面对面评估的需要并增强患者护理。

树架构相对于卷积网络的优势:性能研究

Advantages of tree architectures over Convolutional Networks: A Performance Study

以基于树的架构为中心的最新 AI 研究为训练人工神经网络开辟了新的视角。

现代 CAPTCHA 的实证研究和评估

An Empirical Study and Evaluation of Modern CAPTCHAs

最近的研究表明,尽管 CAPTCHA 被广泛用于防御自动化,但如今在解决 CAPTCHA 方面,机器人在速度和准确性方面都胜过人类。

Meta 的 SeamlessM4T:多语言通信的突破

Meta's SeamlessM4T: A Breakthrough in Multilingual Communication

SeamlessM4T 凭借其全面的翻译和转录功能打破了语言障碍,这种人工智能模型可以轻松转换语音或文本,实现实时翻译并促进跨文化理解。

AI 模型增强癌症起源识别以实现精准治疗

AI model enhances cancer origin identification for precise treatment

OncoNPC 模型的预测通过精确定位具有挑战性的肿瘤的来源,促进有针对性的干预,为个性化治疗提供了潜力。计算模型可以分析大约 400 个基因的序列,以发现以前未见过的肿瘤。

开启地理空间 AI 的新视野

Unlocking new horizons in geospatial AI

IBM 和 NASA 在 Hugging Face 上部署了一个开源地理空间人工智能模型。他们的目标是扩大 NASA 卫星数据的可访问性,并加快与气候相关的发现速度。

混合计算机视觉的力量:结合物理和大数据

The Power of Hybrid Computer Vision: Combining Physics and Big Data

新的研究重点是通过将基于物理的感知融入数据驱动技术来增强计算机视觉技术。这种混合人工智能计算机视觉使机器能够智能地感知、交互和响应实时环境。

好奇重演:揭示好奇心在推进人工智能方面的力量

Curious Replay: unveiling the power of curiosity in advancing AI

通过开创性的“好奇重放”方法,AI代理获得了自我反思和从新体验中学习的能力,从而大大提高了它们的适应性和性能。

索菲亚:加速大型语言模型预训练的突破性方法

Sophia: A Breakthrough Approach to Accelerating Large Language Model Pretraining

斯坦福大学的一个团队开发了 Sophia,这是一种优化 LLM 预训练的新方法。使用这两项关键技术,可以帮助研究人员在一半的时间内培训法学硕士,从而降低成本,使小型组织和学术团体能够负担得起。

AI 现在可以将大脑活动转化为文本

AI can now translate brain activity into text

一个突破性的人工智能系统使用非侵入性方法和 fMRI 扫描仪数据将思想转化为连续的文本。凭借在转换人类思想内容方面取得的成功率,语义解码器为增强沟通开辟了新的可能性。

神经网络的应用测试用于从火星表面返回土壤样本

Application of Neural Networks tested for returning soil samples from the surface of Mars

欧洲航天局正在开发一种使用神经网络的样本检索系统,旨在收集和运输火星样本。返回毅力号火星车收集的样本这一具有挑战性的任务被认为对于揭开红色星球的奥秘至关重要。

生成式人工智能改变虚拟角色

Generative AI Transforms Virtual Characters

生成式人工智能正在通过改变虚拟角色并提高他们的对话技巧来彻底改变游戏世界。NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) for Games 使开发人员能够将智能注入 NPC,重塑游戏体验并突破可能的界限。