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人工智能视野：揭开生成智能的未来
摘要：生成式人工智能基本上是人工智能的一个子领域。它主要侧重于开发能够生成图像、音乐、文本等创意输出的系统。通过深度学习技术，生成模型能够独立生成看起来像人类创作的内容。生成式人工智能的关键特征是它能够从庞大的数据集中学习、捕捉模式并生成具有相似特征的新内容。近年来，生成式人工智能模型如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。GAN 由两部分组成：生成器网络和鉴别器网络，它们参与生成和评估内容的竞争过程。VAE 采用编码器-解码器架构来学习和生成新样本。本文讨论了生成式人工智能未来有望做出重大贡献的关键领域。这些领域包括：医疗保健、艺术和娱乐、道德和社会考虑、自主系统、内容创作等。关键词：生成式人工智能、物联网 (IoT)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、深度学习
生成AI：工具，技术和应用
https://forms.gle/uqjizrkgbdpcd6z98 iii）提示工程iv）iv）对话性人工智能v）可解释的人工智能vi）vi）变异自动编码器（vaes）vii vii vii vii vii vii）使用生成对抗网络（gan）使用x微调大语言模型Rajesh Pande博士，Hon。副校长，RBU Manoj Chandak博士
Jagiellonian University CM的员工和博士生的出版物添加到PubMed数据库
S.，Vaes B.，G.，Torzsa P.，Ticmane G.，Sainter T.，Servant A.，Stafle M.，Petrics G.，Petet D. M.，Mossong J.，Kozlovska L.，SegernäsA。，Krzto-Christian A. L.，Shushman I.，Ilkov O.，Hoffmann K.，Heleno B.，HanževačkiM.，Goldagski D. Bakola M.，Adler L.，Assenova R.，S.S.，Astier-PeñaMP。 EUR J Gen练习。 2024 dec; 30：2409240。 doi： EPUB 2024 10月22日。 pmid：39435869S.，Vaes B.，G.，Torzsa P.，Ticmane G.，Sainter T.，Servant A.，Stafle M.，Petrics G.，Petet D. M.，Mossong J.，Kozlovska L.，SegernäsA。，Krzto-Christian A. L.，Shushman I.，Ilkov O.，Hoffmann K.，Heleno B.，HanževačkiM.，Goldagski D. Bakola M.，Adler L.，Assenova R.，S.S.，Astier-PeñaMP。EUR J Gen练习。2024 dec; 30：2409240。 doi：EPUB 2024 10月22日。pmid：39435869
EICT学院，IIT Roorkee AI和深度学习 - EICT学院-IIT Roorkee 深度学习的最新进展-EICT学院 EICT学院，IIT Roorkee 冬季培训计划2025- EICT学院 b''
了解AI的进化和理论基础。探索诸如gans，vaes和transformers之类的高级生成AI模型。在构建机器学习和生成AI模型方面获得动手经验。促进AI应用中的研究和创新。应对AI采用的道德挑战和社会影响。将AI概念纳入学术课程和教学教学法。促进了AI专业人员之间的协作和网络。
结构化离散数据的生成模型及其在药物发现中的应用
我的论文重点关注生成模型及其在离散数据中的应用。我们提出了新颖的算法，将最先进的生成模型的见解与离散数据类型的领域特定知识相结合。这些算法旨在增强与训练数据的属性相似性，提高数据有效性，并提高生成输出的整体质量。我的论文的第一部分研究了使用上下文无关语法将几何图像转换为离散表示。我们讨论了在大型搜索空间中识别合适表示的有效且可扩展的技术。我的论文的第二部分研究了变分自动编码器 (VAE) 在恢复嵌入在低维流形中的高维数据时的行为，评估了它们恢复流形及其上的数据密度的能力。将我们对 VAE 的探索扩展到离散数据领域，特别是在分子数据生成中，我们发现一种增强 VAE 对连续数据的流形恢复的方法也显著改善了离散数据生成。我们使用 ChEMBL 数据集和两个较小的蛋白质靶标活性分子数据集研究了它的优点和局限性。最后，为了解决生成稳定三维分子的难题，该论文将不可微分化学预言机 GFN2-xTB 融入去噪过程，以改善几何形状和稳定性。该方法已在 QM9 和 GEOM 等数据集上得到验证，表明生成的分子具有更高的稳定率。
基于微控制器的锂离子电池充电器
coimbatore。3 Wayanad苏丹·贝瑟里（Sultan Bathery）唐·博斯科学院（Don Bosco College）数学系助理教授。 抽象的梦立是人工智能中的一个新兴领域，旨在通过计算模型复制人类梦的经验。 本文比较了用于梦想生成的各种AI算法，评估其性能，创造力和计算效率。 我们探索生成的对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和基于变压器的模型，提供了对其优势和劣势的全面分析。 我们的结果表明，每个模型都有独特的优势，这表明了未来研究的潜在混合方法。 关键字：梦幻，AI，GAN，VAE，变形金刚，创造力，连贯性，计算效率，FID，IS，EEG信号。 I. 引言梦想已经迷住了人类已经有几个世纪了，通常被视为窗户进入潜意识的思想。 近年来，人工智能在创意领域取得了长足的进步，包括文本，图像和音乐的产生。 使用AI的梦幻发电试图模拟梦境的体验，创造出模仿人类梦的新颖而富有想象力的成果。 本文旨在比较该领域中领先的AI算法，重点是它们产生连贯和创造性的梦想的能力。 II。 文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。 iii。3 Wayanad苏丹·贝瑟里（Sultan Bathery）唐·博斯科学院（Don Bosco College）数学系助理教授。抽象的梦立是人工智能中的一个新兴领域，旨在通过计算模型复制人类梦的经验。本文比较了用于梦想生成的各种AI算法，评估其性能，创造力和计算效率。我们探索生成的对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和基于变压器的模型，提供了对其优势和劣势的全面分析。我们的结果表明，每个模型都有独特的优势，这表明了未来研究的潜在混合方法。关键字：梦幻，AI，GAN，VAE，变形金刚，创造力，连贯性，计算效率，FID，IS，EEG信号。I.引言梦想已经迷住了人类已经有几个世纪了，通常被视为窗户进入潜意识的思想。近年来，人工智能在创意领域取得了长足的进步，包括文本，图像和音乐的产生。使用AI的梦幻发电试图模拟梦境的体验，创造出模仿人类梦的新颖而富有想象力的成果。本文旨在比较该领域中领先的AI算法，重点是它们产生连贯和创造性的梦想的能力。II。 文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。 iii。II。文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。iii。gan已在图像生成，样式传输和创造性的创建中广泛使用[1]。B. Kingma和Welling提出的变异自动编码器（VAE）VAE是通过变异推断学习数据的基本分布的生成模型[2]。它们已应用于各种任务，包括图像和视频生成，提供了生成概率的方法。C.基于变压器的模型变压器，尤其是基于Vaswani等人引入的架构的变压器，已经彻底改变了自然语言处理。诸如GPT-3和DALL-E之类的模型利用变压器来生成具有显着连贯性和创造力的文本和图像[3]。方法论
使用变异自动编码器生成波动率表面
这项研究对在指数股票市场的背景下对变量自动编码器（VAE）的利用进行了深入探索，这是期权定价的关键方面。此外，我们的研究还研究了有关现货价格爆发的神经网络作品的预测能力，并具有专门的现场模型，以预测基于现货动态的波动性表面的变化。通过VAE的全面数据处理和结构化，我们创建了一个模型，该模型能够从仅10点信息点生成准确且几乎无套的无动力表面。该模型也证明了在生成以前看不见的基本资产的波动表面方面的促进效率。将现货价格变化作为条件变量，我们成功地创建了一个强大的风险管理工具，能够预测各种未来情况的波动表面。
用于异常检测的量子自动编码器可识别...
• 普通自动编码器和变分自动编码器之间的主要区别在于潜在空间的结构。在 VAE 中，潜在空间是连续且概率性的。这一特性使得 VAE 特别适用于生成建模，因为它们可以通过从潜在空间中学习到的分布中进行采样来生成新的数据点。
DNA 碱基的电子附着能
我们发现嘧啶胸腺嘧啶 (T) 和胞嘧啶 (C) 的 VAE 仅相差 0.03 eV，嘌呤鸟嘌呤 (G) 和腺嘌呤 (A) 的 VAE 仅相差 0.08 eV。与“化学”直觉相反，嘧啶的垂直形成的阴离子比较大嘌呤的阴离子更稳定，大约高 0.2 eV。考虑到每种化合物中中性势面和阴离子势面之间的 Franck-Condon 重叠，我们发现所有碱基都有一系列共同的能量，电子可在该能量范围内附着。换句话说，碱基的最低临时阴离子状态在实际意义上是简并的。此外，我们还观察到与腺嘌呤以外所有碱基的最低空分子轨道 (LUMO) 相关的临时阴离子核运动的证据。这表明电子注入这些轨道强烈激发中性分子的振动模式。