突破视频多模态大模型瓶颈!「合成数据」立大功,项目已开源
我们的方法以FPS=1进行采样,不使用关键帧选择算法,确保详细的时间信息能够在注释中得到高覆盖率的表达。3.多样化的任务:所提出的数据集考虑了三种常见的任务类型,包括描述、自由形式和封闭形式问答,而现有的数据集仅考虑了其中的一部分。同时,我们数据集的样本质量和数量更高。该数据集聚焦动态视频,高帧率,...
基于944种材料数据,日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型,成功识别...
由于元素周期表中的所有元素都有原子质量(atomicmass,用x0表示)、偶极子极化率(dipolepolarizability,用x1表示)和有效共价半径(effectivecovalentradius,x2表示)这3种特征,因此研究人员选择这3个特征进行集成嵌入。集成嵌入的3种特征研究人员通过引入自动嵌入优化的集成嵌入层,可在不修...
数字金融是助推高质量发展的重要抓手
数字金融通过推动市场主体的数字化创新变革,改善企业生产函数,匹配更加丰富的金融资源,促进一二三产业效率提升和结构优化,重构众多行业的生产关系,推动改善劳动力和资本要素的质量,推动经济增长方式转变和劳动生产率提升,顺畅货币金融循环,为发展新质生产力提供重要支撑。其次,数字金融深度赋能数字产业化和产业数字化。数字金...
大型语言模型及其在法律中的可能用途
简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是显式编程(explicitprogramming)的方法;二是使用基于情景化嵌入(contextualisedembeddings)的统计学语言模型,作为在给定情景中表示单词的一种精确方式;三是使用特殊的神经网络架...
GraphRAG 与 RAG 的比较分析
GraphRAG是RAG方法的一个高级变体,其特点是引入了图结构数据。与将知识库视为平面文档集合不同,GraphRAG将信息表示为实体和关系的互联网络。GraphRAG的核心概念GraphRAG基于知识图谱(KnowledgeGraphs,KGs)构建。知识图谱是现实世界实体及其关系的结构化表示,主要由两个基本元素组成:...
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
知识图谱是以图的形式表现客观世界中的实体及其之间关系的知识库[2],由实体和关系组成.实体作为图节点,表示真实世界中的物体或抽象的概念;关系作为图边,表示实体之间的联系.作为直观的结构化知识表达方式,知识图谱能够从海量数据源中抽取并存储丰富的知识,并通过知识表示与推理技术将可处理的先验知识提供...
深圳大学2025研究生考试大纲:综合化学
(五)重要元素的性质与反应熟悉并掌握s区、p区、d区和ds区元素的结构、性质、用途以及含该元素化合物之间的相互转化、性质递变规律。(六)分析化学概论、误差与分析数据处理1、掌握误差、偏差、有效数字等基本概念;了解误差的产生原因及减免方法;掌握准确度和精密度的表示方法及有关计算;了解有效数字的修约规则...
带你识别AI数据集的各种面孔 (AI 从业万字干货)
数据集常见的格式主要有:CSV(逗号分隔值),JSON(JavaScript对象表示法),XML(可扩展标记语言),HDF5(层次数据格式5),Parquet(列式存储),xlsx、xls等格式的Excel文件。既然知道了有那么多格式,我们就分别根据这些常用的格式进一步展开,先介绍这些格式的基本定义,为了便于大家理解,会举一个简单的例子,还会再说说什么场景...
《志愿服务信息元数据》 国家标准(征求意见稿)编制说明
4说明M元数据实体和元数据元素含义的解释.5数据类型对元数据实体和元数据元素的有效值域和允许对该值域内的值进行有效操作的M规定.数据类型的表示方法见5.1.2.1.6数据格式M数据格式的表示方法见5.1.2.2.7约束/条件元数据实体或元数据元素的一个说明符,说明其在描述中是始终选用还是有时选...
彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是显式编程(explicitprogramming)的方法;二是使用基于情景化嵌入(contextualisedembeddings)的统计学语言模型,作为在给定情景中表示单词的一种精确方式;三是使用特殊的神经网络架构,这些架构在海量数据的训练中表现出惊人...