XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解码
DMX512 解码及驱动IC TM512AE0
特殊说明 TM512AE0 单位 参数名称 参数符号 测试条件 最小值 典型值 最大值 低电平输出电流 Iol Vo ＝0.4V，ADRO 10 - - mA 高电平输出电流 Ioh Vo ＝4.6V，ADRO 10 - - mA 输入电流 Ii - - ±1 µA 差分输入共模电压 Vcm 12 V 差分输入电流 Iab VDD=5V 28 µA 差分输入临限电压 Vth 0V
人工智能解码
● 技术挑战：部署人工智能技术面临诸多挑战，包括 (1) 在复杂且不可预测的交通环境中确保人工智能系统的准确性、可解释性和可靠性可能具有挑战性，(2) 将人工智能与现有基础设施和系统相结合，以及 (3) 随着新数据源的出现，持续维护人工智能解决方案。所有这些都可能导致人工智能系统出现潜在故障，从而严重扰乱运输服务。如果人工智能系统发生故障，组织将依靠备份系统、人工干预和人工监督来确保连续性并减轻故障的影响。关键基础设施应用中需要故障安全程序，以帮助确保这些系统即使在恶劣情况下也能保持安全和高效。人工智能系统需要使用公认的措施进行测试和检查，以确保其有效运行，尤其是在用于决策和高风险区域时。
通过教学对比解码
大型视觉模型（LVLM）越来越擅长从视觉输入中产生上下文详细且相干的响应。然而，它们在多模态决策和开放式的一代中的应用受到了明显的Hal-Lucinations的限制，因为生成的文本不准确地代表了视觉内容。为了解决这个问题，本文介绍了指令解码（ICD）方法，这是一种旨在减少LVLM推论的幻觉的新颖性。我们的方法的灵感来自我们的观察，即我们所说的干扰指令在多模层融合模块中显着加剧了幻觉。ICD会从标准和指导扰动中进行分布，从而增加对齐不确定性，并有效地从原始分布中减去幻觉的概念。通过对犯罪基准（POPE和MME）和生成基准（Llava-Bench）的全面实验，我们证明ICD显着减轻了对象级别和属性级别的幻觉。此外，我们的方法不仅解决了幻觉，而且还显着增强了LVLMS的一般感知和识别。
Govtech解码第6集
第6集骑着Genai主持人的浪潮：Alicia Lee Guests：Lim Hock Chuan，Kenneth Ong和Nicole Lee Date播出：2025年2月10日[Hock Chuan]好吧，我应该再次获胜吗？[Alica]是的。（客人笑）（介绍音乐）[Alica]大家好，欢迎Govtech解码，我们在此解码技术讲话。在本系列中，我们将讨论热门技术主题以及新加坡政府如何利用技术来建立技术以公共利益。我是Govtechie Alicia，我是您今天的主持人。我们再次与我们一起有妮可，肯尼斯和霍克·库恩。欢迎回来，也许是那些第一次没有加入我们的人的快速介绍。[Kenneth]您好，我是肯尼斯（Kenneth），我在Govtech领导了Empower计划。[妮可]嗨，我是妮可，也是授权团队的一员。[Hock Chuan]我是Hock Chuan，我领导了Govtech的发射创新计划。[Alica]非常欢迎Govtech解码。在上一集中，我们解码了迅速工程的来龙去脉，并谈到了Govtech如何使公职人员具有技巧来利用Genai的力量。由于我们在这里有三位AI专家，我们可以谈谈机器学习与AI之间的区别吗？[肯尼斯]当然。我认为这是人们经常有的常见问题，他们将机器学习或ML混合，甚至与AI互换使用。因此，AI实际上是指使机器更像人类更像人类的方法。和对于ML，实际上是AI的子集，特别涉及培训算法并使用统计模型来分析和从数据模式中得出推论。喜欢训练计算机以学习和适应而无需提供具体说明。因此，一个例子就像Netflix如何向您提供建议，并且它基于查看其他用户的历史的模式，与您相似，然后为您提供有关节目或下一个韩语表演的建议。