识别性关键词检索结果

调试和配置文件numpy代码以识别性能瓶颈

Debug and Profile NumPy Code to Identify Performance Bottlenecks

通过确定代码中的问题来查看如何改善Numpy执行过程。

利用人工智能自动化实现卓越的语音识别性能

Harnessing Automation in AI for Superior Speech Recognition Performance

语音识别技术现在是我们数字世界的重要组成部分,推动着虚拟助手、转录服务等的发展。对准确、高效的语音转文本系统的需求不断增长,而人工智能的自动化对于满足这一需求至关重要。通过利用自动化,这些系统可以实现更高的性能、更高的可靠性和可扩展性。这 […]

HIPAA 专家确定去识别性

HIPAA Expert Determination for De-Identification

《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)为保护医疗保健中的患者数据设定了标准。其中一个关键方面是对受保护的健康信息 (PHI) 进行去标识化。去标识化会从健康数据中删除个人标识符,以保护患者的隐私。在可用的方法中,HIPAA 专家判定脱颖而出。这种方法在数据实用性和隐私性之间取得平衡,[...]

部署的医疗专家学习识别性侵犯的技能

Deployed medical experts learn skills to identify sexual assault

来自阿富汗各地的22名美国空军、陆军和海军医疗专业人员齐聚此处,开展救治工作

部署的医疗专家学习识别性侵犯的技能

Deployed medical experts learn skills to identify sexual assault

来自阿富汗各地的 22 名美国空军、陆军和海军医疗专业人员齐聚一堂

Apoidea组如何使用亚马逊Sagemaker Hyperpod上使用Llama-Factory从银行文档中提取视觉信息

How Apoidea Group enhances visual information extraction from banking documents with multimodal models using LLaMA-Factory on Amazon SageMaker HyperPod

在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立,并利用Sagemaker Hyperpod的功能,我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型(LVLM)的使用,以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中,我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。

美国海军宣布跨性别水手的自愿分离

US Navy Announces Voluntary Separation For Transgender Sailors

美国海军宣布,由纳文·阿特帕普尔(Naveen Athrappully)通过时代(强调我们的强调)对跨性别水手进行自愿分离。这些更改可能要求自愿分离。”该部门在一份声明中说。该部门表示,将不会积极努力识别性别烦躁不安的人。“可以根据具体情况考虑保留或加入的豁免。有资格获得自愿分离工资的水手将获得两倍的非自愿分离工资数量,尽管这不到少于六年或超过20年的服务的人都无法获得。海军已致力于受到政策变更影响的人的“隐私和尊严”。海军说,海军说,自愿分开的人不需要偿还先前收到的教育福利或奖金或奖金。根据泰伦斯·埃默特(Terence G.

性交后,我们会在伴侣身上留下独特的生殖器微生物“指纹”

After sex, we leave a unique genital microbial 'fingerprint' on our partners

澳大利亚研究人员表示,性交后,我们会在伴侣的私处留下自己生殖器的独特微生物特征。他们表示,在没有精子留下的情况下,这种特征可用于识别性侵犯者。研究小组首先证实,男性和女性的生殖器周围都有独特的细菌群,科学家称之为“性组”。然后,在禁欲一段时间后,收集每个人未受污染的性组样本,并要求 12 对异性恋夫妇发生性行为。然后再次从每个伴侣身上收集样本,分析显示,每个人独特的细菌特征都可以在其伴侣的样本中识别出来。他们说,使用避孕套对性组转移有一定影响,但并不能完全抑制它。他们补充说,使用避孕套时,大多数转移发生在女性和男性之间,这可能有助于识别性侵犯后的嫌疑人。

AWS Inferentia 和 Trainium 上的 AI 模型优化

AI Model Optimization on AWS Inferentia and Trainium

使用 AWS Neuron SDK 加速 ML 的技巧照片由 julien Tromeur 在 Unsplash 上拍摄我们正处于人工智能的黄金时代,尖端模型颠覆了行业并准备改变我们所知的生活。推动这些进步的是越来越强大的人工智能加速器,例如 NVIDIA H100 GPU、Google Cloud TPU、AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片等。随着选项数量的增加,选择最适合我们的机器学习 (ML) 工作负载的平台的挑战也随之而来——考虑到与 AI 计算相关的高成本,这是一个至关重要的决定。重要的是,对每个选项进行全面评估需要确保我们最大限度地利用它以充分利用其功能。

Realbotix 推出全新公司网站

Realbotix Launches New Corporate Website

新网站和域名反映了 Realbotix 对人工智能和机器人技术的承诺,确保了更具凝聚力和可识别性的品牌形象。

保护我们的人民就是保护我们的使命

Protecting our people protects our mission

保护我们的人民就是识别性骚扰/性侵犯的迹象,在出现这些症状时进行干预,并营造一个信任和尊重所有人的环境。保护使命是保护我们人民的结果,我们应该...

百度人工智能超级计算机 (Minwa) 在图像识别方面击败谷歌

Baidu’s Artificial-Intelligence Supercomputer (Minwa) Beats Google at Image Recognition

近来,图像分类中不断提升的判别能力的竞争愈演愈烈。2 天前,中国百度搜索公司宣布,他们打破了微软研究院在图像识别领域创下的记录,错误率仅降低了 0.36%。微软在近 3 个月前的 2015 年 2 月首次超越了人类的识别性能,而谷歌目前排名第二。所有这一切都是通过使用深度卷积网络和深度学习方案实现的,即构建神经形态识别方案,其中原始信息经过多个中间层,然后给出所需的类别识别输出。这是通过使用巨大的计算能力(超级计算机)来实现的,这种能力被用于对大量真实数据进行系统训练。这些新闻是对之前关于人类情感模拟和识别的文章的后续报道,科学家报告说,相应的系统可以达到并略微超过人类对情感的识别性能!对于那