Using Amazon OpenSearch ML connector APIs
OpenSearch提供了广泛的第三方机器学习（ML）连接器，以支持此增强。这篇文章突出显示了这些第三方ML连接器中的两个。我们演示的第一个连接器是Amazon Classend Connector。在这篇文章中，我们向您展示如何使用此连接器调用LangDetect API来检测摄入文档的语言。我们演示的第二个连接器是亚马逊基岩连接器，用于调用Amazon Titan Text Embeddings V2模型，以便您可以从摄入的文档中创建嵌入并执行语义搜索。
Interview with Filippos Gouidis: Object state classification
FILIPPOS的博士学位论文重点是开发一种无视觉训练数据识别对象状态的方法。通过从在线来源和大型语言模型中利用语义知识，构成为知识图，图形神经网络学习了代表以进行准确的状态分类。在此采访系列中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以找到[…]
由Maverick先生乍一看，标题在语义上是无效的，甚至是荒谬的。这两个词都是同义词，并具有相同的内涵。但是，如果您是希腊，并且在Edge之前添加了“定性”一词和Verge旁边的“崩溃”一词，那么您就开始绘画一张图片。让我们从表面上崩溃，然后……继续阅读vergethe the the the Edge的边缘首先出现在Pecunia et Bellum上。
Master Semantic Segmentation in Your AI Pipeline
它很重要的是：AI管道中的主语义细分，以提高关键行业的视觉任务的精度。
Interview with Yuki Mitsufuji: Improving AI image generation
Yuki Mitsufuji是Sony AI的主要研究科学家。 Yuki和他的团队在最近的神经信息处理系统会议上发表了两篇论文（Neurips 2024）。这些作品应对图像生成的不同方面，并具有标题：Genwarp：具有语义保护生成翘曲和宝塔的新型图像：[…]
RelCon: Relative Contrastive Learning for a Motion Foundation Model for Wearable Data
我们提出了RERCON，这是一种新型的自我监督的相对对比学习方法，用于训练从可穿戴加速度计量学传感器的运动基础模型。首先，对可学习的距离度量进行了训练，以捕获主题相似性和特定于域的语义信息，例如旋转不变性。然后，学到的距离提供了一对加速度计时序列之间语义相似性的测量，我们用来训练我们的基础模型，以对跨时间和主体进行相对关系模型。基础模型接受了87,376的10亿个细分市场的培训…
哇，斯科特·亚历山大（Scott Alexander）的替代文章“她的外套的颜色”教会了我几件事：要深入阅读，请参阅“欢迎来到“欢迎使用语义启示录：吉卜力工作室风格和意义的排水”，埃里克·霍尔（Erik Hoel）的含义”。通过Ethan Mollick的3月30日替代文章：“没有大象：图像生成中的突破 - 当语言模型学习[…]
Scientists Just Taught Light to Transmit Meaning – And It’s Revolutionizing Communications
科学家正在用尖端的语义传输系统彻底改变光学通信，从而极大地提高了效率和鲁棒性。通过利用多模纤维（MMF），这种方法以频率而不是原始数据来编码信息，从而比传统方法实现了七倍的能力。该技术不仅可以增强数据传输，而且还证明了非常有效的[...]
Dynamic metadata filtering for Amazon Bedrock Knowledge Bases with LangChain
Amazon Bedrock知识库具有元数据过滤能力，可让您根据文档的特定属性来完善搜索结果，从而提高检索准确性和响应的相关性。这些元数据过滤器可与典型的语义（或混合）相似性搜索结合使用。在这篇文章中，我们讨论了使用亚马逊基岩知识库的元数据过滤器。
通过集成对象分类，自由空间细分和语义/3D功能映射，它可以达到高度的高度定位精度，最高为1ccm，使其非常适合在复杂环境中自主导航。
dMel: Speech Tokenization Made Simple
大型语言模型通过利用自我监督的大量文本数据预处理来彻底改变了自然语言处理。受到这一成功的启发，研究人员研究了复杂的语音令牌化方法，以离散连续的语音信号，以便将语言建模技术应用于语音数据。但是，现有方法要么模型语义（内容）令牌，可能会丢失声学信息或模型声音令牌，从而冒着语义（内容）信息丢失的风险。拥有多种令牌类型也使体系结构复杂化，并且需要……
这篇文章通过使用Amazon Bedrock知识库实施经过验证的语义缓存来介绍一个解决方案，以减少大语言模型（LLMS）的幻觉，该方法在生成新的答案之前检查了用户问题是否匹配策划和验证的答案。该解决方案将LLM的灵活性与可靠，验证的答案相结合，以提高响应准确性，降低潜伏期和降低成本，同时防止医疗保健，财务和法律服务等关键领域的潜在错误信息。
Enhancing chromosome detection in metaphase cell images
Chromtr是中期细胞图像中染色体检测的新型框架，代表了细胞遗传学领域的显着进步。该框架集成了语义特征学习和染色体类别分布学习，旨在使原始中期图像中24种染色体的检测和分类自动化。
Soft Computing, Volume 29, Issue 1, January 2025
1）KMSBOT：使用AI驱动的语义搜索引擎和图形数据Atabaseauthor（S）增强教育机构：D。Venkata Subramanian，J。Chandrav。 rohinipages：1-152）涉及Caputo短期内存分数衍生菌的冲动模糊动态系统的稳定（S）：Truong Vinh An，Ngo Van Hoa，Nguyen Trang Trang Thaopages：17-363液压检查Valveauthor（S）：纳里曼·塞普里普斯（Nariman Sepehripages）：37-514）建造一种新颖的五维汉密尔顿保守性高chaoticative系统及其在Image Encry
Use language embeddings for zero-shot classification and semantic search with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了哪些语言嵌入方式以及如何使用它们来增强您的应用程序。我们展示了如何通过使用嵌入式的属性来实现实时零击分类器，并可以添加强大的功能，例如语义搜索。
Open Industrial Digital Ecosystem Summit
开放工业数字生态系统峰会是一年一度的活动，汇集了数据语义标准的思想领袖、专家、从业者、开发者和用户。该活动由系统集成部门共同主办
Provable Uncertainty Decomposition via Higher-Order Calibration
我们给出了一种原则性方法，用于将模型的预测不确定性分解为具有明确语义的随机和认知组件，将它们与真实世界的数据分布相关联。虽然文献中的许多作品都提出了这样的分解，但它们缺乏我们提供的正式保证类型。我们的方法基于高阶校准的新概念，它将普通校准推广到高阶预测器的设置，这些预测器在每个点上预测标签分布的混合。我们展示了如何测量以及实现高阶校准……
Interview with Yuki Mitsufuji: Improving AI image generation
Yuki Mitsufuji 是索尼人工智能的首席研究科学家。Yuki 和他的团队在最近的神经信息处理系统会议 (NeurIPS 2024) 上发表了两篇论文。这些作品涉及图像生成的不同方面，标题为：GenWarp：具有语义保留生成扭曲的单幅图像到新视图和 PaGoDA：渐进式增长 […]
