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使用生成对抗网络生成合成时间序列数据，用于智能构建知识图
摘要。知识图表示三倍的数据，以将连接的数据点相互链接。这种知识表示形式具有多种应用，例如查询和查找信息或进行数据推断。但是，在某些领域，例如医疗记录或智能房屋设备，这些知识图很难大规模公开可用，这是由于隐私性的。因此，有一种方法可以从原始数据中生成合成知识数据以进行大规模使用将是有益的。本文的目的是找出可以在多大程度上为知识图创建有意义的合成时间序列数据。尝试找到一种解决方案，以创建具有与原始数据相似的数据的解决方案，将测试两个现有的生成对抗网络（GAN），即CTGAN和TIMEGAN。实验的结果表明，这两个模型都设法从数据集中捕获了一些重要功能，但是两个模型都没有原始数据中的所有功能。需要进行进一步的研究，以找到满足有意义的合成知识图要求的解决方案。
Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。
可能会发生过量的情况，而您没有意识到
非酒精饮料通常会在无法喝酒时用作酒精的替代品，例如您需要开车或怀孕时。 因此，这是为了使味道更接近酒精的味道，目的是被20多名知道酒精味的成年人食用。 酒精制造商网站上对非酒精饮料的解释经常指出：“从法律上来说，20岁以下的人喝酒不是一个问题，但由于它的味道与酒精相似，因此不建议使用20岁以下的人。对于20岁以上的人来说，该产品是针对20岁以上的20岁。”
政府部门推动人工智能应用的主要障碍调查结果
ㅒ ㄡ ㄕ 评估 ㅆ ㅓ ㄩ ㅑ ㅁ ㅓ 准备会议纪要 ㄯ ︱ ㄧ 分析 发现违规行为 分析因素 发现异常 需求预测 分类 交通量 ㄑ ㄋ ㅛ 预测危险 ㅆ ㅓ ㄋ ỽ ㄇ 检测 估计损失金额 天气预报 制作地图 拥堵预测 未确定 / 未知
