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人工智能中的抽象和类比.pdf
例如，虽然当今的计算机视觉系统可以识别物体的感知类别，例如将金门大桥的照片标记为“一座桥”，但这些系统缺乏人类对这些物体的丰富概念知识——这些知识使得人类能够在各种各样的情况下对这些物体进行稳健的识别。此外，人类能够形成抽象并将其应用于新情况，而这种方式甚至连当今最好的机器都无法做到。继续使用“桥”的例子，人类可以轻松理解扩展和隐喻概念，例如“水桥”、“蚂蚁桥”、“桥接手指”、“鼻桥”、“歌曲之桥”、“弥合性别差距”、“过桥贷款”、“烧毁桥梁”、“桥下的水”等等。事实上，对于人类来说，任何感知类别（例如桥梁）都是通过其背后的丰富概念结构来理解的。这种概念结构使人类能够轻松回答一些常识性问题，例如“如果你开车经过一座高架吊桥会发生什么？”或“跨越性别差距的桥的两边各有什么？”此外，头脑中的概念结构使人类能够轻松生成不同抽象层次的“桥梁”；例如，想象你自己用腿在沙发和咖啡桌之间架起一座桥梁，或者用其他音符在钢琴上的两个音符之间架起一座桥梁，或者通过对话弥合与配偶之间的差异。
形状的领导者：Simon Baron-Cohen
如果我们以第一种乐器为例，那是用鸟从空心骨头制成的长笛。人脑中的系统化机制可以锁定在世界上的模式上，它可以推理：“如果我吹掉这个空心的骨头并且覆盖一个洞，那么我会做一个特定的注意。，但是如果我吹掉空心的骨头并覆盖了两个孔，我会做另一个音符”。这是对模式的这种实验，我认为这是人类表现出“生成发明”的基础，即以多种方式发明的能力。，我们今天仍在发明，显然是由于Covid疫苗的发明。
使用人工智能进行基于声化的从头蛋白质设计、使用分子建模进行结构预测和分析
我们报告了使用深度学习模型设计从头蛋白质的方法，该方法基于基本构件通过分层模式相互作用。深度神经网络模型基于将蛋白质序列和结构信息转换成乐谱，该乐谱的特点是每种氨基酸具有不同的音高，音符长度和音符音量的变化反映了二级结构信息以及有关链长和不同蛋白质分子的信息。我们训练了一个深度学习模型，该模型的架构由几个长期短期记忆单元组成，这些数据来自由按某些特征分类的蛋白质的音乐表示组成的数据，这里重点关注富含 α 螺旋的蛋白质。然后，我们使用深度学习模型生成从头乐谱，并将音高信息和链长转换成氨基酸序列。我们使用基本局部比对搜索工具将预测的氨基酸序列与已知蛋白质进行比较，并使用优化蛋白质折叠识别方法 (ORION) 和 MODELLER 估计折叠蛋白质结构。我们发现，这里提出的方法可用于设计尚不存在的从头蛋白质，并且设计的蛋白质会折叠成指定的二级结构。我们通过在显式水中进行分子动力学平衡，然后使用正常模式分析进行表征，验证了新预测的蛋白质。该方法提供了一种设计新型蛋白质材料的工具，这些材料可以作为生物、医学和工程领域的材料得到有用的应用。
Bimba Y Lola达到2.27亿欧元的销售...
首席执行官Jose Manuel Martinez先生说：“在2023年，我们专注于稳定。 在充满挑战的环境中，Bimba y Lola通过改善离线和在线渠道运营，硬性供应链管理，并朝着我们在Vigo的新总部迈向更集成和基于技术的功能，从而增强了其核心市场的网络和性能。 在另一个音符中，我们刚刚开始了2024年的成立，当时我们指望董事会的新董事：西尔维·科林（Sylvie Colin）。 Sylvie是一位时尚专家，拥有丰富的经验，担任Kenzo，Maje和Caroll Paris等国际品牌的首席执行官。 我们真的很高兴让她参加我们的项目，以发展Bimba Y Lola为高级全球品牌。”首席执行官Jose Manuel Martinez先生说：“在2023年，我们专注于稳定。在充满挑战的环境中，Bimba y Lola通过改善离线和在线渠道运营，硬性供应链管理，并朝着我们在Vigo的新总部迈向更集成和基于技术的功能，从而增强了其核心市场的网络和性能。在另一个音符中，我们刚刚开始了2024年的成立，当时我们指望董事会的新董事：西尔维·科林（Sylvie Colin）。Sylvie是一位时尚专家，拥有丰富的经验，担任Kenzo，Maje和Caroll Paris等国际品牌的首席执行官。我们真的很高兴让她参加我们的项目，以发展Bimba Y Lola为高级全球品牌。”
复合单词变压器：学习构成全...
要将神经序列模型（例如变形金刚）应用于音乐发电任务，必须通过一系列有限的代币来代表一段音乐。这样的词汇通常涉及各种类型的令牌。例如，要描述音符，一个人需要单独的令牌来指示音符的音高，持续时间，速度（动态）和放置时间（起始时间）。虽然不同类型的令牌可能具有不同的适当性，但现有模型通常以与自然语言建模单词相同的方式对待它们。在本文中，我们提出了一种概念上不同的方法，该方法明确考虑了令牌的类型，例如注释类型和度量标准类型。，我们提出了一种新的变压器解码器 - 使用不同的馈送头来建模不同类型的kens。通过扩展压缩技巧，我们通过对相邻令牌进行分组，大大降低了令牌序列的长度，从而将一段音乐转换为一系列复合单词。我们表明，在动态有向超图中，可以将结果模型视为学习者。，我们采用它来学会创作全面的长度长度（每首歌曲最多涉及10k个个人to-kens）的表现力的流行钢琴音乐，无论是有条件地和无条件的）。我们的实验表明，与最先进的模型相比，所提出的模型在训练时收敛了5至10倍（即，在一天的GPU上，在具有11 GB内存的单个GPU上），并且在生成的音乐中具有可比的质量。
下载Suresnes Mag + 2025年2月
Suresnes引用了舞蹈，以一个为孩子和父母的大型参与球结束。现场变成了舞池，我们发现自己是最后一圈，换句话说是Ultimo Giro di Pista。一百年级的年轻人参加了由Ambra Senatore和Marc Lacourt想象的大型集体庆祝活动。由三位舞者的跳跃能量，在经典的音符或流行音乐上，幸福的舞蹈时刻以每个舞蹈的能量为现场，而没有完全预定义的编排。节日和集体体验。持续时间1小时。6岁。价格8至12欧元。在剧院 - Suresnes.fr
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。