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视觉类比的两种计算方法：任务‐......
人工智能的发展提出了一个关于人类智能的基本问题：人类推理是通过应用从丰富的先前经验中获得的任务特定知识来最好地模拟的，还是基于领域通用的心理表征操纵和比较？我们针对视觉类比推理的情况来解决这个问题。使用熟悉的三维物体（汽车及其零件）的真实图像，我们系统地操纵视觉类比问题中的视点、零件关系和实体属性。我们将人类的表现与两种最近的深度学习模型（孪生网络和关系网络）的表现进行了比较，这两种模型直接经过训练来解决这些问题并将其任务特定知识应用于类比推理。我们还通过将领域通用的映射程序应用于汽车及其零部件的学习表征，开发了一个使用基于零件的比较 (PCM) 的新模型。在四项类比（实验 1）和开放式类比（实验 2）中，领域通用的 PCM 模型（而非特定任务的深度学习模型）在关键方面产生了与人类推理者相似的性能。这些发现证明，通过将大数据的深度学习应用于特定类型的类比问题，不太可能实现类似人类的类比推理。相反，人类确实（并且机器可能）通过学习对多个任务有用的结构信息进行编码的表示，再加上关系相似性的高效计算来实现类比推理。
电子数据交换产品评估指南
在商业界，信息交换的需求至关重要。信息可能是通用的，例如采购订单或发票，也可能是特定于某个组织的，例如海关申报单。传统上，公司通过邮寄预先印好的业务表格来交换这些信息。通过将计算机和数据通信集成到
拓扑光谱密度的动态检测
状态的局部密度（LDOS）正在成为探索古典波拓扑阶段的强大手段。但是，当前的LDOS检测方法仍然很少，仅适用于静态情况。在这里，我们引入了一种通用的动力学方法，以基于手性密度和局部光谱密度的动力学之间的优雅连接来检测静态和Floquet LDOS。此外，我们发现Floquet LDOS允许测量Floquet胶质光谱并识别拓扑π模式。为例，我们证明，无论拓扑角模式是否在能隙，频带或连续的能量光谱中，都可以通过LDOS检测来普遍识别静态和浮动高阶拓扑阶段。我们的研究开设了一种新的途径，利用动力学来检测拓扑光谱密度，并提供了一种通用的方法来识别静态和Floquet拓扑阶段。
SAP 人工智能 (AI) 简介
SAP 将生成式人工智能的强大功能与业务数据和业务流程相结合，并大规模应用微调和快速工程。这使得 SAP 能够将原本通用的结果转化为适合您业务的结果。这些结果内置于业务用户每天使用的 SAP 应用程序中。
力平衡设计 2012
模块化设计将允许更换或改造组件，而无需重新设计或更换其他独立组件。模块化应包括力测量装置，以便根据预期的力范围改变力测量灵敏度。水翼安装系统必须是模块化的，以便可以接受通用的固定装置。
NIST 特别出版物 881-8
1. 本实施公约草案 (IC) 用于征求大宗或小宗采购的报价，或修改、取消或重新发出招标。在本公约中，征求和报价这两个术语是通用的，并且包括 IFB 和投标、RFP 和提案、广泛机构公告 (BAA) 和 RFI 等其他术语。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
卢卡·莱尼（Luca Leoni） - 2024年10月19日
描述了有关增强图形蒙特卡洛算法的统计特性的可能策略的研究。已经发现了两种成功实现此类任务的方法：一种分析方法，它授予马尔可夫链中可能的最小相关性，以及基于归一化流量结构的更通用的神经网络协议。