摘要：强大的计算平台与深度学习架构的结合带来了解决许多传统计算机视觉问题的新方法，以便自动解释大型且复杂的地理空间数据。随着数据的广泛获取和无人机系统的使用越来越多，此类任务尤为重要。本文档介绍了一个工作流程，利用 CNN 和 GPU 对 UAS 图像进行自动像素级分割，以加快图像处理速度。在多核 GPU 上探索基于 GPU 的计算和并行化，以减少开发时间，减少对大量模型训练的需求，并促进任务关键信息的利用。比较不同系统（单、虚拟、多 GPU）之间的 VGG-16 模型训练时间，以研究每个平台的功能。 CNN 结果显示，应用于地面实况数据时，准确率为 88%。将 VGG-16 模型与 GPU
OPPO занимает первое место в рейтинге международного семинара по семантическому анализу SemEval
OPPO公布在人工智能技术领域的又一成果。在刚刚结束的语义分析国际研讨会SemEval-2020上，OPPO在英语/西班牙语社交媒体文本情感分析方面获得第一名，展现了其在该领域的领先地位。
考虑了由于导航工具的改进而导致的复杂技术综合体运行过程中服务人员信息支持系统改进的问题。所提出方法的基础是创建产品操作主题领域的模型表示，该模型由 IETM 中的电路内容决定，它允许您以自然相似的语言搜索并提供符合服务人员要求的原理图和技术信息。
澳大利亚研究所发起了这一演讲，以庆祝和纪念伯尼·弗雷泽（Bernie Fraser）对澳大利亚经济和公共政策的重大贡献。政客和行业领导人通常将短期批准优先于面对具有挑战性的经济选择。但是，在其他人在边缘上跳舞的地方，演奏语义的艰苦游戏，著名的经济学家伯尼·弗雷泽（Bernie Fraser），伯尼·弗雷泽（Bernie Fraser）演说的伯尼·弗雷泽（Bernie Fraser）演说首先出现在澳大利亚研究所。
Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming enterprise AI agent tool development
在这篇文章中，我们讨论了亚马逊基础代理网关，这是一项完全管理的服务，通过为企业与工具和服务连接企业如何通过为代理工具通信的统一界面提供统一的界面，从而彻底改变了企业的AI代理。该服务提供关键功能，包括安全保护，翻译，组成，目标扩展性，基础架构管理器和语义工具选择，同时为入站和出站连接实施复杂的双面安全体系结构。
Your LLM Knows the Future: Uncovering Its Multi-Token Prediction Potential
自回归语言模型受其固有的顺序性质的约束，一次产生一个令牌。该范式限制了推理速度和并行性，尤其是在生成阶段的文本方向和语义相对确定时。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用了关于未来令牌的香草自回归语言模型的固有知识，结合了技术来实现这一潜力并能够同时预测随后多个令牌。我们的方法介绍了几项关键创新：（1）A…
在这篇文章中，我们探索了领先的手工艺品市场HandMade.com如何通过使用Amazon Bedrock和Amazon OpenSearch服务实施AI-Driens的产品来对其产品描述进行现代化处理。该解决方案结合了人类的Claude 3.7十四行诗LLM，用于生成描述，亚马逊泰坦文本嵌入式V2用于矢量嵌入的V2以及语义搜索功能，以自动化和增强超过60,000个项目的目录中的产品描述。
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
From Rules to Relationships: How Machines Are Learning to Understand Each Other
使用知识图来处理语义通信中的意外情况，从规则到关系的帖子：机器如何学习彼此理解的方式首先出现在数据科学方面。
组织正在采用大型语言模型（LLM），例如DeepSeek R1，以改变业务流程，增强客户体验并以前所未有的速度推动创新。但是，独立的LLM具有关键的局限性，例如幻觉，过时的知识和无法获得专有数据的访问。检索增强发电（RAG）通过将语义搜索与生成AI相结合，[…]
New Workshop - "RESEARCH AND AI 2025: Principles and Practices for Using AI Tools"
研究和AI 2025：使用AI工具A库2.0“ AI Deep Dive”研讨会的原理和实践与Reed Hepleroverview：这个90分钟的研讨会探讨了AI在学术研究和数字信息素养中的变革潜力。它解决了AI工具的优势和局限性，重点关注信息收集，批判分析和负责任的方面。参与者将检查诸如CHATGPT，语义学者和困惑之类的工具，以简化研究过程，包括进行文学评论，炼油查询和组织信息源。该会议还解决了AI已知的陷阱，例如“幻觉”，“偏见”和编程的融洽关系，这可能会无意中影响对AI能力的看法。通过了解AI的内部运作，与会者将更好地准备好使用这些工具，同时保持批判性的观点。参与者将进一步参与制定适
A Variational Framework for Improving Naturalness in Generative Spoken Language Models
大型语言模型在文本处理中的成功激发了他们对语音建模的适应。但是，由于语音是连续且复杂的，因此通常将其离散为自回归建模。源自自我监督模型（称为语义令牌）的语音令牌通常集中在语言方面，但忽略了韵律信息。结果，对这些代币进行训练的模型可以产生自然性降低的语音。现有方法试图通过在语义令牌中添加音调功能来解决此问题。但是，单独的音高不能完全代表范围…
POSET Representations in Python Can Have a Huge Impact on Business
发现POSET指标如何将数据转换为一致的评分系统，从而实现有意义的比较，同时保留数据的多维语义结构。Python中的POSET表示形式可能对业务产生巨大影响，首先是对数据科学的攻击。
Fake or real? New research shows AI watermarks can be easily tricked
随着人工智能（AI）继续生成几乎不可能分开的图像，但已提出数字水印作为识别AI生成的内容的一种方式。这些水印（嵌入图像中的悬挂数字标记）旨在帮助我们分辨出什么是真实的和什么是合成的。一种称为语义水印的特殊类型是[…]伪造还是真实？新的研究表明，AI水印很容易被欺骗，首先出现在Knowridge Science报告中。
ETVA: Evaluation of Text-to-Video Alignment via Fine-grained Question Generation and Answering
精确评估文本提示和生成视频之间的语义一致性仍然是文本到视频（T2V）一代的挑战。现有的文本到视频对齐指标（例如夹克）仅产生粗粒的分数，而无需细粒度的细节细节，无法与人类偏好保持一致。为了解决这一限制，我们提出了ETVA，这是一种通过细粒度的问题产生和回答的新颖的文本到视频对齐方式的评估方法。首先，一个多代理系统解析提示进入语义场景图以生成原子问题。然后，我们设计了一个知识提升的……
Just AI запускает Jay Knowledge Hub — PaaS-платформу для быстрого создания RAG-систем
基于Genai AIF的解决方案的开发人员宣布发布Jay知识中心-A云PAAS平台，以快速创建和部署智能的RAG搜索系统。新解决方案提供了来自任何格式的数据，混合语义搜索，对本地基础架构的支持以及与公司系统集成的支持。
Contextual retrieval in Anthropic using Amazon Bedrock Knowledge Bases
上下文检索通过在生成嵌入之前向每个块添加块的解释性上下文来增强传统抹布。这种方法通过相关的上下文信息丰富了向量表示，在响应用户查询时，可以更准确地检索语义相关的内容。在这篇文章中，我们演示了如何使用人类和亚马逊基石知识库使用上下文检索。
