武汉大学-百度地图联合实验室年度技术研讨会圆满举行
跨城定位问题指的是用户实际位于A城市,但错误地显示在B城市,通常出现在卫星信号不可用的情景下。网络定位是指用户的手机通过接收周围的无线信号(如WiFi、基站、蓝牙等),利用这些信号的共现关系来获取位置坐标。百度地图定位团队通过强化数据特征、引入时空关系、共享多源信息和优化多元融合定位模型,已成功解决了70%...
万字长文,腾讯、清华等多位生物大模型作者专访,畅谈AI生物学
ChristinaV.Theodoris:从更广泛的角度看,生物学的主要障碍之一是,要在湿实验室实验中测试所有天文数字的扰动,以发现网络调节因子和治疗靶点,这是不可行的,而且成本过高。人工智能的主要前景之一是能够以无偏见、数据驱动的方式有效地计算下游实验的优先级。此外,通过采用闭环方法,湿实验室中优先考虑的下游实验的数据...
腾讯用研实战策略全解析
聚类分析一般是有大量的问题或变量,可以使用因子分析或聚类分析来简化数据结构,帮助我们识别潜在的因子分布或用户群体分布。1.4细分分析这个一般用于用户群体的细分,去发现不同属性的用户在行为和偏好上的差异。举个简单的例子,对于个性化装扮,女性用户的喜爱程度比男性用户高,初高中生群体比大学生高,可以初步总结为...
如何在开放世界进行测试段训练?基于动态原型扩展的自训练方法
本文首次提出了开放世界测试段训练(OWTTT)的问题和设定,指出现有的方法在处理含有和源域样本有语义偏移的强OOD样本的目标域数据时时会遇到困难,并提出一个基于动态原型扩展的自训练的方法解决上述问题。我们希望这项工作能够为TTT的后续研究探索面向更加鲁棒的TTT方法提供新方向。参考文献:[1]YuejiangLi...
多模态大模型学杂了能力反下降?新研究:MoE+通用专家解决冲突
实验发现,上述的指令聚类LoRA专家的确缓解了任务冲突的问题,但由于一个专家可能只见过一部分任务,整个模型对下游任务的泛化性降低了。因此,该研究团队提出用通用专家来从所有数据中学习指令泛化能力。与MoE不同,除了通过top1选择的任务专家,该方法还固定地激活一个通用专家,使得这个专家从所有的指令数据中学习。
ACL 2024 | 基于知识指令的人类语言-蛋白质语言对齐模型
2.3消融实验通过对数据集构建策略和知识因果建模进行的消融研究显示:在蛋白质位置预测等注释不平衡明显的任务中,相似蛋白质的聚类采样可以显著提高模型性能(www.e993.com)2024年8月1日。在注释平衡的情况下(如GO任务),单纯基于序列的聚类可能降低了模型表现。通过同时考虑序列和性质的相似性可以避免这种下降。对于聚类方法,基于知识图谱嵌入距离的方...
CVPR 2024 | 让视频姿态Transformer变得飞速,北大提出高效三维...
Token剪枝聚类模块本文认为选取出少量且带有丰富信息的PoseToken以进行准确的三维人体姿态估计是一个难点问题。为了解决该问题,本文认为关键在于挑选那些具有高度语义多样性的代表性Token,因为这样的Token能够在降低视频冗余的同时保留必要的信息。基于这一理念,本文提出了一种简单、有效且无需额外参数的Token...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
2.精通多种量子化学方法:学员应熟练掌握多种量子化学方法和软件,能够在实际问题中明智地选择适用的方法进行分析,并掌握标定后处理和分析的技能。3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
无监督学习的典型代表是聚类,表示学习,和数据降维,它们处理的样本都不带有标签值。2.分类问题与回归问题在有监督学习中,如果样本的标签是整数,则预测函数是一个向量到整数的映射,这称为分类问题。如果标签值是连续实数,则称为回归问题,此时预测函数是向量到实数的映射。3.生成模型与判别模型分类算法可以...
数据分析(二):运营模型篇
去年公司GMV30亿,今年20亿,那么就代表今年业务遇到了问题。销售同比上升5%,但是国家GDP提升10%,行业销售提升20%,这个时候你的老板就要开始跳脚了。销售同比下降10%,但是行业销售下降20%,同地区同行下降30%,这个时候你老板反而还要鼓励你,给你发奖金。