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PDF | AI 月刊：从 A 到 Z 的人工智能世界 - ING Think
人工智能技术进步的速度令人难以置信。今年，Meta 公司又创下了另一个里程碑，该公司发布了采用多标记方法的预训练模型。但是什么让它们如此具有革命性？传统的 LLM 按顺序学习标记，这意味着它们一次处理一个文本单元，例如一个单词或一个符号。相比之下，多标记模型可以直接理解和预测整个句子。一个很好的例子就是管弦乐队。每种乐器单独演奏都很优美（目前的标准 LLM），但真正令人着迷的是所有乐器一起演奏（多标记 LLM）。但当然，它不仅限于句子。例如，复杂的公式也可以在几秒钟内获得。那么有什么好处呢？更快、更有效的结果，需要更少的计算能力。
![arxiv：2404.16918v2 [cs.lg] 2025年1月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d2c7b87e46918c7bd5604c692394a396160084d0.webp)
arxiv：2404.16918v2 [cs.lg] 2025年1月3日
抽象的深度学习方法越来越多地用于处理涉及具有多个单变量时间序列的数据集的预测任务。成功应用这些方法的关键因素是足够大的训练大小，这并不总是可用。可以在这些情况下应用合成数据生成技术来增强数据集。数据增强通常是在训练模型之前离线应用的。但是，当使用迷你批次训练时，某些批次可能包含不成比例的合成样本，这些样本与原始数据特征不太吻合。这项工作介绍了一个在线数据增强框架，该框架在培训神经网络期间生成合成样本。通过为每个批次与原始对应物创建合成样本，我们保持bal-
经济基础理论在城市和地区研究中的重要性 / Znaczenie Koncepcji bazy ekonomicznej w badaniachiach miejskich i regionagionnynynych < / div < / div < / div>
在轴承降解评估的广泛框架中，轴承状况监测的最终目标是评估不同的退化状态并估算性能退化程度的定量分析。机器学习分类矩阵已用于根据健康数据和实时反馈来训练模型。基于数据驱动的观点的诊断和预后模型已在先前的研究工作中用于改善轴承降解评估。行业4.0要求对高级诊断和预后算法进行研究，以提高模型的准确性。基于机器学习分类矩阵来评估轴承的降低的策略模型，以提高分类模型的准确性。审查工作证明了可用的最新方法之间的比较。最后，讨论了未来研究人员的研究技术挑战和机会的利基。
GAI在学习，教学和研究中使用的指南
•多样化的来源：用于培训的数据这些模型来自互联网，包括网站，论坛，新闻文章和书籍。这种多样性可确保模型可以理解和生成不同主题和域的文本。•预处理：在将数据馈送到模型中之前，它进行了广泛的预处理，其中包括象征化（将文本分解为较小的单元），归一化（将文本转换为标准格式）和过滤（删除不适合内容的内容）。这确保数据清洁且适合训练模型。•比例：庞大的培训数据是巨大的，通常包含数百千兆字节的文本。此量表对于捕获人类语言的复杂性和细微差别至关重要，使该模型能够产生更准确和相关的响应。
使用机器的医疗医疗解决方案...
摘要该项目的主要目的是利用卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN）和集合学习技术开发全面的医学疾病检测系统。我们的目的是自动检测各种疾病，包括Covid-19，脑肿瘤，阿尔茨海默氏症和肺炎，以准确有效的深度学习模型代替手动诊断方法。该项目涉及设计定制的CNN和RNN架构，预处理医学图像和患者数据，并使用标记的数据集训练模型。如果成功，该项目有可能彻底改变医疗诊断，改善患者的结果并通过先进的机器学习技术来增强医疗保健的可及性。关键字：医学疾病检测，卷积神经网络，经常性神经网络，集合学习，深度学习，绩效评估，医疗保健，患者结果。
![arxiv：2501.13010v1 [eess.iv] 2025年1月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d535abd3f039326dccce447375512a2d51bd3809.webp)
arxiv：2501.13010v1 [eess.iv] 2025年1月22日
僵化的注册旨在确定一对图像中特征所需的翻译和流程。尽管最近的机器学习方法已成为对线性和可变形式注册的最新技术，但是当应用于纵向（主体内）注册时，它们已经显示出局限性，在这种情况下实现精确的对准至关重要。在现有的解剖学意识，收购不足的仿射注册的框架上构建，我们提出了一种针对纵向，刚性脑部恢复进行优化的模型。通过使用刚性和微妙的非线性变换增强的合成内对训练模型，该模型估计比以前的跨受试者网络更准确地刚性变换，并在磁共振成像（MRI）内部和纵向上的纵向注册对上进行稳健性。
放射治疗和肿瘤学
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即不遗忘学习 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边协作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围从 0.625（NYU）到 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的提高可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和轮廓绘制精度，但损害了精度。相反，LWF 表现出值得称赞的灵敏度、精度和轮廓绘制精度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的性能。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性提出了挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
用于深度学习脑转移瘤自动分割的多中心隐私保护模型训练
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即学习而不遗忘 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边合作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在相应的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围为 0.625（NYU）至 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的改善可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和勾勒准确度，但损害了精度。相反，LWF 表现出令人称赞的灵敏度、精度和勾勒准确度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的表现。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性构成挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
采用 NVIDIA DGX-1 系统的 Weka AI 参考架构
深度学习 (DL) 是人工智能 (AI) 的一项突破，它利用经过训练的数据模型来比人类的表现水平更好、更快地解决问题。尽管最早的 DL 模型是在 20 世纪 60 年代开发的，但 DL 的广泛采用已经经历了几代人，部分原因是它需要大量的基础设施。DL 需要大量的计算资源来执行复杂的模型。此外，大型模型（尤其是涉及图像的模型）对物理存储系统以及计算和存储之间的数据移动提出了很高的要求。本文重点介绍了训练模型与高吞吐量、高带宽和低延迟数据访问之间的关系，这些访问是加速大规模获得新的 AI 洞察所需的。