JAX vs Tensorflow vs Pytorch: Building a Variational Autoencoder (VAE)
在从头开始开发和训练变分自动编码器时，对 JAX、Tensorflow 和 Pytorch 进行并排比较
The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder
解释生成学习和潜在变量模型背后的数学原理以及变分自动编码器 (VAE) 的制定方式（包括代码）
Deepfakes: Face synthesis with GANs and Autoencoders
深入了解 Deepfakes：使用 StyleGAN 进行人脸合成、使用 XceptionNet 进行人脸交换以及使用 StarGAN 进行面部属性和表情操纵
Predicting Fraud with Autoencoders and Keras
在本文中，我们将训练一个自动编码器来检测信用卡欺诈。我们还将演示如何使用 CloudML 在云中训练 Keras 模型。我们模型的基础将是 Kaggle 信用卡欺诈检测数据集。
Deploy Qwen models with Amazon Bedrock Custom Model Import
现在，您可以为qwen2，qwen2_vl和qwen2_5_vl架构导入自定义权重，包括QWEN 2、2.5编码器，QWEN 2.5 VL和QWQ 32B之类的型号。在这篇文章中，我们介绍了如何使用Amazon BedRock自定义模型导入的如何部署QWEN 2.5型号，这使他们可以在AWS基础架构中以有效的成本在AWS基础架构中使用最先进的AI功能。
景気ウォッチャー調査2025年5月～現状判断DIは5ヵ月ぶりの上昇、関税政策への過度な懸念が後退～
根据内阁办公室于6月9日发布的经济观察者调查，目前的情况DI（季节性调整）在2013年5月的当前情况一个月前增长了1.8分，至44.4，这是五个月内的首次增长。按地区，全国12个地区中有11个升起，而一个地区下降。冲绳（高于上个月的6.8点）的增长最大，而Koshinetsu（低于上个月的2.3点）下降。考虑到当前DI的细分（季节性调整值），家庭趋势为每月相关的差异2.5点，公司趋势每年相关的差异为1.0点，与就业相关的2.5分每年相关差异。考虑到这项调查的结果，内阁办公室一直保持其主题演讲的决定不变，他说：“经济最近恢复了疲软。”在家庭趋势中，与食品和饮料有关的趋势（落后2.3点）下降，但与
景気ウォッチャー調査2025年4月～現状判断DIは22年2月以来の低水準～
根据内阁办公室在5月12日发布的一项经济观察者调查，2013年4月当前情况的当前情况（季节性调整值）为42.6，上个月的2.5个百分点差异，标志着第四个月的下降，这是自2013年2月以来的最低水平（37.4）。按地区，该国的12个地区数量在2个地区增加，并在10个地区下降。冲绳（上个月的4.3分差）是最大的增长，而Hokuriku（上个月减少了9.7分）。考虑到当前DI的细分（季节性调整值），家庭趋势为每月相关的差异2.8点，公司趋势每年相关的差异为1.7点，与就业相关的损失为1.9分1.9点每年相关的损失。考虑到这项调查的结果，内阁办公室将其基本评级调整为“尽管经济继续缓慢恢复，但最近有弱点
Two new miniature absolute encoders join US Digital’s lineup
MAE4是一种套件式编码器，旨在直接安装在现有轴上，而MA4是轴版。两种模型都提供12位分辨率，并提供模拟或PWM输出的选择。
FastVLM: Efficient Vision encoding for Vision Language Models
缩放输入图像分辨率对于增强视觉语言模型（VLM）的性能至关重要，尤其是在文本丰富的图像理解任务中。但是，由于大量令牌和高度编码延迟，流行的视觉编码器（例如VIT）在高分辨率下效率低下。在不同的操作分辨率下，可以沿两个轴优化VLM的视觉编码器：减少编码延迟并最小化传递给LLM的视觉令牌的数量，从而降低整体延迟。基于对互动的综合效率分析…
Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial
我们提供了一门关于扩散模型数学和机器学习流程匹配的可访问的第一门课程。我们的目标是尽可能简单地教授扩散，以最少的数学和机器学习先决条件，但足够的技术细节来理解其正确性。与大多数有关该主题的教程不同，我们既不采用变异自动编码器（VAE），也不采用随机微分方程（SDE）方法。实际上，对于核心思想，我们将不需要任何SDE，基于证据的降低器（ELBOS），Langevin Dynamics，甚至分数的概念。读者只需要…
Scaling Laws for Native Multimodal Models
建立可以通过多模式信号有效地感知世界的通用模型一直是一个长期目标。当前的方法涉及分别整合预训练的组件，例如将视觉编码器连接到LLMS和持续的多模式训练。尽管这种方法表现出显着的样本效率，但仍然是一个悬而未决的问题，这是否本质上是优越的。在这项工作中，我们重新审视了本地多模型（NMM）的建筑设计 - 从头开始训练的人 - 并进行广泛的……
DeepCoder: Open Source AI som når O3-mini Prestanda
AI世界正在以愤怒的速度移动，在代码生成领域，我们一直在看到新的，令人兴奋的工具和模型出现。引起关注的最新添加之一是DeepCoder一种新的AI模型，其中140亿个参数作为开源代码发布。使深编码器变得更加有趣的是，[…]邮政深编码器：开放源代码AI首次出现在AI新闻中。
How to run Qwen 2.5 on AWS AI chips using Hugging Face libraries
在这篇文章中，我们概述了如何使用拥抱脸部文本生成推断（TGI）容器（TGI）容器（TGI）容器（TGI）和TheHugging Optimum face face face facimum neuron库来使用使用Amazon弹性Compute Cloud（Amazon EC2）和Amazon Sagemaker部署QWEN 2.5模型家族。还支持QWEN2.5编码器和数学变体。
Midwest Motion Products - MMP BL58-487C-24V GP52-014 EU-1024
无刷的24V直流齿轮机，带有1024 CPR积分的光学反馈编码器。能够产生多达73英寸的连续扭矩和212英寸LBS峰值扭矩，输出速度为268 rpm
Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-068 EU-1024
带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达72英寸的连续扭矩和155英寸LBS峰值扭矩，输出速度为42 rpm
Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-014 EU-1024
带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达16英寸的连续扭矩和34 lbs峰值扭矩，输出速度为206 rpm
SELMA: A Speech-Enabled Language Model for Virtual Assistant Interactions
在这项工作中，我们介绍和评估Selma，这是一个针对虚拟助手交互的语言语言模型，将音频和文本集成为大型语言模型（LLM）的输入。 Selma旨在处理与单个端到端模型中同时与虚拟助手相互作用相关的三个主要和两个辅助任务。我们采用低级适应模块来对音频编码器和LLM进行参数效率训练。此外，我们实施了一个功能汇总策略，使系统能够识别全球模式并提高任务的准确性……
