计算机视觉的最新进展已大大改变了各种行业,从医疗保健到自动驾驶。本文对这些发展进行了全面的调查,特别关注基于深度学习和基于变压器的模型。我们探讨了基本概念和方法,包括特征提取,分类,细分和对象检测。本文还强调了计算机视觉框架和工具的演变,强调了卷积神经网络(CNN),生成模型和转移学习的贡献。补充 - 我们讨论了新兴趋势,例如视觉变形金刚和多模式学习,同时承认诸如数据稀缺和实时处理之类的持续挑战。通过深入分析,我们旨在为学者和专业人员提供对计算机视觉的当前状态和未来前景的详细了解。本文进一步研究了医疗保健,自动驾驶汽车,零售,农业和安全方面的特定应用,以说明计算机视觉技术如何重新定义既定实践并增强决策能力。
多对象跟踪(MOT)是各个领域的关键任务,例如官能分析,监视和自动驾驶汽车。联合检测和追踪范式已经进行了广泛的研究,在训练和部署经典的逐个检测范式的同时,在实现先进的性能的同时,训练和部署更快,更方便。本文通过利用现行的卷积神经网络(CNN)和新型视觉变压器技术局部性来探讨增强MOT系统的可能性。在计算机视觉任务中采用的变压器中有几种延期。虽然变形金刚擅长建模全局信息以进行长时间的嵌入,但缺少学习本地特征的局部机器。这可能导致小物体的疏忽,这可能会导致安全问题。我们将TransTrack MOT系统与localvit所赋予的局部性机制相结合,并发现该位置增强系统在MOT17数据集上比基线TransTrack优于基线转移。
量子机学习的最新理论结果表明,量子神经网络(QNN)的表达能力与其训练性之间的一般权衡。作为这些结果的基础,人们认为对经典机器学习模型的表达能力的实用指数分离是不可行的,因为这样的QNN需要一些时间来训练模型大小的指数。我们在这里通过构建有效训练的QNN的层次结构来巩固这些负面的结果,这些QNN在经典神经网络上表现出无条件可证明的,多项式记忆的分离,包括经典神经网络(包括最先进的模型)(例如变形金刚),例如执行经典序列模型模型。这种结构也是计算上有效的,因为引入类别QNN类的每个单元仅具有恒定的栅极复杂性。我们表明,上下文 - 在形象上,语义歧义的定量概念是表达性分离的来源,这表明使用此属性的其他学习任务可能是使用量子学习算法的自然设置。
概要:本课程探讨了从其基本概念到实际应用的大型语言模型(LLM),同时加强了道德考虑和保护措施,以使学生成为对社会负责的用户和倡导者。我们从LLM的历史演变开始,并介绍了这些模型的基本构建块,包括经常性神经网络(RNN),卷积神经网络(CNN)和变形金刚。然后,我们探讨了LLM的实际应用,重点介绍了基于对话的基于对话的模型,同时探讨了滥用,对抗性攻击和幻觉的关键主题。强调数据隐私和安全性,我们为工作场所部署提供了可行的指南。最后,我们就有关生成AI的政策进行了讨论,使学生准备驾驶AI伦理的动态景观。在课程结束时,学生将了解将LLM集成到工作场所并评估AI系统的安全性和道德考虑的过程,从而确保在现代世界中负责和知情的AI使用。
对原油(CPO)价格的准确预测对农业和金融领域的利益相关者至关重要,因为它直接影响与生产,交易和投资策略有关的关键决策。传统的时间序列模型虽然有价值,但通常在捕获CPO价格波动中固有的复杂的非线性动力学方面差不多。这项研究深入研究了尖端机器学习技术的应用,特别强调了变形金刚和混合体系结构等最先进的模型,以显着提高CPO价格预测的精度。本研究提供了有关传统CPO预测方法的现有研究的全面概述,同时还探索了该领域中机器学习应用的有希望的潜力。通过严格分析以前的研究并突出新兴趋势,这项初步研究旨在为CPO价格预测领域的未来研究建立基准。本文提出的发现旨在作为一个宝贵的参考点,阐明了迄今为止取得的进展,并确定了关键领域以进行进一步探索。
摘要:随着电子商务的快速增长,提供无缝和高效的客户支持对企业至关重要。由先进的自然语言处理(NLP)和机器学习提供支持的对话式AI正在通过实现实时,上下文感知的互动来彻底改变客户服务。传统的基于规则的聊天机器人通常会在动态查询中挣扎,并且无法提供个性化的响应。该项目旨在开发一个智能的电子商务聊天机器人,该聊天机器人利用机器学习模型和基于变形金刚的架构,以在了解用户意图和情感的同时产生类似人类的响应。聊天机器人将帮助客户跟踪,产品建议,常见问题解答,退款和其他支持任务。通过整合情感分析,系统可以根据用户情绪来调整其响应,从而增强参与度和满意度。这种AI驱动的方法可确保提高效率,降低运营成本和无缝购物体验,从而使其成为现代电子商务平台的宝贵资产。
摘要 - 心律不齐,也称为心律失常,是指不规则的心跳。有多种类型的心律失常可以源自心脏的不同区域,导致快速,缓慢或不规则的心跳。心电图(ECG)是用于检测心脏不规则和异常的重要诊断工具,使专家可以分析心脏的电信号,以识别复杂的模式和偏离标准的偏差。在过去的几十年中,已经进行了许多研究,以开发基于ECG数据对心跳进行分类的自动化方法。近年来,深度学习在应对各种医学挑战方面表现出了出色的功能,尤其是在变形金刚作为序列处理的模型架构中。通过利用变压器,我们开发了心电图数据中存在的各种心律不齐的分类的束缚模型。我们使用MIT-BIH和PTB数据集评估了建议的方法。ECG心跳心律失常分类结果表明,所提出的方法非常有效。ECG心跳心律失常分类结果表明,所提出的方法非常有效。
出席者:T Dudley,教区职员,Angela Woodward,副书记员,RFO。道歉PC/25/039 - 对于缺席的议员N Buckett(Health),D Hindle(年假)J Leath(Health)和L Shelley(以前的承诺)表示歉意。解决 - 接受Buckett,Hindle,Leath和Shelley的议员缺席的道歉。PC/25/040的利息声明 - 本次会议没有人口利益声明。公共参与PC/25/041 - 没有公众参加这次会议。分钟PC/25/042-解决 - 会议的纪要2024年由主席批准并签署。计划申请PC/25/043-解决:提交以下评论和建议。App No No 24/11043地址Slowhill Copse,Bury Road,Marchwood SO40 4UD提议建造电池存储方案,并具有相关的声学栅栏,网格连接和园林绿化,保留为现有的访问以及提供变电站,包括开关设备和变形金刚。评论没有反对意见1
重要的推理任务(例如计划)从根本上是算法,这意味着解决这些任务需要牢固地诱导基本算法,而不是捷径。大语言模型由于神经网络优化算法,其优化数据和优化目标的局限性而缺乏真正的算法能力,但也由于变压器体系结构的不表现性。为了解决这种缺乏算法能力,我们的论文提出了使用内部推理模块增强LLMS。该模块包含一个基本操作和复杂的可区分程序的库,因此不需要从头开始学习通用算法。为了实现这一目标,我们将内存,寄存器,基本操作和自适应复发添加到基于Llama3.2的十亿参数变形金刚体系结构中。然后,我们定义了一种将算法直接编译为可区分的启动液体的方法,该算法本地使用并传播梯度以进行优化。在本文中,我们通过对具有可变计算深度的简单算法任务进行增强的Llama 3.2来研究这种增强的可行性,例如递归纤维纤维算法算法或插入。
背景:尽管新技术提高了医疗服务的效率和便利性,但由于缺乏医学知识,患者仍然很难识别中国三级医院的专业门诊部。目的:我们研究的目的是开发一种精确且可观的门诊分类系统,以改善患者护理的经验和便利性。方法:我们收集了395,790个电子病历(EMR)和500个医疗对话组。将EMR分为3个数据集,以设计和训练分类模型(n = 387,876,98%)和测试(n = 3957,1%)和验证(n = 3957,1%)。根据当前的BERT(来自变形金刚的双向编码器表示)框架更改了分类系统,并通过2021年和2022年10月29日至12月29日的取消率在新华医院的建议精度进行了评估。最后,进行了一项包含306个样本的前瞻性观察性研究,以将系统的性能与分类护士的表现进行比较,该研究是通过计算精度,准确性,回顾前3个推荐部门的评估(Rouse@3)和时间消耗来评估的。