Rheinmetall closes Loc Performance acquisition, as it eyes US-market expansion
美国莱茵金属车辆公司董事总经理马修·沃尼克表示，新组合的目标是到 2027 年实现“超过”10 亿美元的年收入。
Pollimyrus ibalazambai Pollimyrus krameri Pollimyrus weyli Dierickx, Lunkayilakio, Bills & Vreven, 2024DOI: doi.org/10.1111/jfb.15983摘要Mormyridae 是非洲特有的一个物种丰富的科，其分类学方面的研究仍然不足。 1971 年的 Pollimyrus Taverne 属就是这种情况，这阻碍了对其物种的分布、生态和保护的进一步了解。因此，使用大多数可用的类型标本对当前所有有效物种进行了深入的形态测量比较。重新评估了物种划分，并描述了四个新的科学物种：Polli
How to Implement Named Entity Recognition with Hugging Face Transformers
让我们看看如何使用 NLP 和 LLM 库的瑞士军刀 Hugging Face 的 Transformers 执行 NER。
Schizodon unimaculatus Garavello, Britski, Oliveira & Melo, 2024DOI: 10.11646/zootaxa.5537.2.5 x.com/BrunFMelo 摘要Schizodon unimaculatus 新种，描述于巴西东北部圣弗朗西斯科河下游。新种与所有已知的 Schizodon 种不同，其嘴部位于下部，尾柄上有明显的深褐色斑点，侧线上有深褐色纵向条纹，躯干背部和中部有三组水平排列的小黑点，形成间断线。它与尾柄上有水平条纹和深色斑点的同类物种（即 S. knerii、S. rostratus、S. jacuiensis、S.
'Phorusrhacinae' Gen. et sp. indet. [MT-0200]in Degrange, Cooke, Ortiz-Pabon, Pelegrin, Perdomo, Salas-Gismondi & Link, 2024.DOI: 10.1002/spp2.1601 x.com/ThePalAss facebook.com/PaleobiologiaUNAbstract我们对哥伦比亚中新世拉文塔地区化石鸟类的了解几乎完全局限于水鸟。Phorusrhacidae，俗称“恐怖鸟”，是一群高度多样化的游走鸟类，在大部分新生代中扮演着顶级捕食者的角色。在这里，我们介绍了拉文
How to Summarize Texts Using the BART Model with Hugging Face Transformers
要使用 Hugging Face 的 BART 模型总结文本，请加载模型和标记器，输入文本，然后模型会生成简明的摘要。
Thrixspermum anceps、T. bromeliforme、T. duplocallosum。橙唇白蜈蚣、T. merapohense、长舌兰、T. pardale、小豹兰、T. patkaiense、虎纹兰、T. pulchellum、Anchali 白兰。 Thrixspermum crassilabre、T. lampongense、T. latisaccatum、T. tortum； Toolmal, Suddee, Culham, Utteridge et Schuiteman, 2024.taiwania.ntu.edu.tw/abstract/2030 x.com/t
Peptide Toxin Diversity and a Novel Antimicrobial Peptide from the Spider Oxyopes forcipiformis
蜘蛛 Oxyopes forcipiformis 的肽毒素多样性和新型抗菌肽摘要蜘蛛毒液正成为具有治疗潜力的生物活性肽毒素的丰富来源。Oxyopes 属的猞猁蜘蛛是小型的、轻快的猎人，它们使用复杂的毒液来制服节肢动物猎物。然而，从这些小型蜘蛛中提取粗毒液是一项艰巨的挑战。本研究对一种未描述的 Oxyopes forcipiformis 物种的毒腺进行了转录组分析，揭示了 339 个推定的蛋白质和肽毒素序列，分为七个功能组。毒液成分主要由膜活性肽（40.71%）、毒液辅助蛋白（22.71%）、神经毒素（15.63%）、通道活性肽（7.08%）和未表征成分（13.87%）组成。此外，对 65 种富
How to Fine-Tune T5 for Question Answering Tasks with Hugging Face Transformers
使用 Hugging Face Transformers 对 T5 模型进行微调以完成问答任务非常简单：向模型提供问题和上下文，它就会学习生成正确的答案。
这篇文章介绍了一种从不同的云环境（例如 Google Cloud Platform (GCP) BigQuery）中提取数据的架构方法，无需移动数据。这最大限度地降低了在云环境之间移动数据所涉及的复杂性和开销，使组织能够访问和利用其不同的数据资产进行 ML 项目。我们重点介绍了使用 Amazon Athena Federated Query 从 GCP BigQuery 提取数据、使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 执行数据准备，然后使用准备好的数据在无代码 ML 界面 Amazon SageMaker Canvas 中构建 ML 模型的过程。
How to Use Hugging Face Transformers for Text-to-Speech Applications
要使用 Hugging Face Transformers 进行文本转语音，请加载预先训练的 TTS 模型并输入要转换为语音的文本。 该模型将生成音频，您可以直接保存或播放。
[A] 微型羽毛球，[B-E] D. fusiformis 规格，D. Crisata khaochamaoensis Panha 等，1998 年，微型东方羽毛球.n.，D. chadathongae Kamtuptim，Dumrongrojwattana 和 Wongkamhaeng sp. Dumrongrojwattana，Kamtuptim 和 Wongkamhaeng，2020 DOI：10.3897/BDJ.8。e57689AbstractBackground：来自泰国东部的微型蜗牛，基于在泰国春武里省东方大学动物学研究馆藏和最近收集的材料。新信息：五个新物种，Diplommat
Autoscribe Informatics to Showcase Xybion LIMS at 2024 ABNA Conference
Autoscribe Informatics 很高兴地宣布将参加 2024 年澳大利亚生物样本网络协会 (ABNA) 会议，该会议将于 10 月 16 日至 18 日在阿德莱德格莱内尔格的斯坦福大酒店举行。作为实验室信息学领域的领导者，Autoscribe Informatics 将展示其最先进的实验室信息管理系统 (LIMS)...
Transformer? Diffusion? Transfusion!
最新多模态转输模型的简单介绍最近，Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合，用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样，Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构，它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列，并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同，Transfusion 模型对图像 t
Akarotaxis gouldaeCorso, Desvigne, McDowell, Cheng, Biesack, Steinberg & Hilton, 2024 DOI：10.11646/zootaxa.5501.2.3 摘要Bathydraconidae (Notothenioidei) 是一组南大洋特有的底栖鱼类。由于它们最近的进化辐射和由于它们出现在偏远地区而导致的采样工作有限，它们的多样性可能被低估了。Akarotaxis nudiceps 是目前该属中唯一被认可的成员，是一种特别鲜为人知的 bathydraconid。虽然 A. nudiceps 在南极大陆架的环极分布，但
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
User Action Sequence Modeling: From Attention to Transformers and Beyond
将推荐系统 LLM 化的探索继续阅读 Towards Data Science »
