苹果推出300亿参数多模态AI大模型MM1.5:拥有图像识别、自然语言...
参考论文可知,团队在MM1.5的持续预训练阶段引入了高质量的OCR数据和合成图像描述,这显著提高了模型对包含大量文本的图像的理解水平。此外,研究人员在监督式微调阶段深入分析了不同数据类型对模型表现的作用,优化了视觉指令微调数据的混合方式,使得即便是小规模的模型(如10亿、30亿参数版本)也能有出色的发挥,实现了更...
申昊科技:神经网络与深度学习技术在多领域图像智能识别应用
公司有神经网络、深度学习等相关技术应用,用于电力电网、轨道交通、油气化工等领域的图像智能识别。感谢您对公司的关注。
图书出版中代表什么?这种代表对图书识别有什么作用?
在图书出版领域,存在着各种各样的标识,它们对于图书的识别、分类、推广以及读者的选择都发挥着重要作用。首先,ISBN码(国际标准书号)是图书出版中最为常见和重要的标识之一。ISBN码是一个独特的数字编码,由13位数字组成。通过ISBN码,可以准确地识别一本书的出版国家、出版社、书名以及版本等关键信息。以下是...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
特别是,“深度学习网络,作为AI的基石之一,通过模拟大脑神经元的连接和权重调整,已经实现了从图像识别到自然语言处理的广泛应用”。作者并以生成对抗网络(generativeantagonisticnetworks,GANs),脉冲神经网络(spikingneuralnetworks,SNNs),深度神经网络(deepneuralnetworks,DNNs)和卷积神经网络(convolutedneuralne...
机器究竟如何思考?|人工智能|机器|推理_新浪新闻
通过神经元和突触共同作用,我们既可以概念化和形成这些知识,也可以记忆这些知识。随着深度学习的不断发展,这种类型的人工智能目前增长速度很快主要得益于算力的提升和大数据时代的到来。现代人工智能从这些信息里提取有用的知识,从而可以做到一些之前只有人类可以执行的任务。
中国科学院院士何积丰:将来的人工智能应用,必将是跨行业融合的
翻译、中德语言翻译,目前自然语言处理的主要进步在于它是一个多模态融合的成果,它不但有自然语言,还有图像、声音、视频,是更加多的综合性信息,这样的结果对我们的对话服务系统有更大的意义,因为它通过上下文理解,可以更加知道顾客自己真的需要做什么,作为语音分析技术给我们提高服务性质量,对于挖掘新的知识也有推动意义...
脑机启侦 | 新型面部检测大脑回路(10.5)
图片来源:NationalEyeInstitute美国国立卫生研究院的科学家在灵长类动物中发现了一个能迅速探测面部的脑回路。这一发现不仅有助于解释灵长类动物如何感知和识别面部,还可能对理解自闭症等疾病具有启示意义,因为在这些疾病中,面部探测和识别能力往往从幼儿时期就开始受损。
Nat. Commun.速递:深度学习识别病理图像中的细胞空间组织
组织成像技术的最新进展促进了生理和病理环境中各种细胞类型的可视化和识别。尽管出现了细胞-细胞相互作用研究,但仍缺乏评估单样本空间相互作用的方法。本研究介绍了Ceograph,这是一种基于细胞空间组织的图卷积网络,旨在分析病理图像中的细胞空间组织(例如,细胞的空间分布、形态、邻近性和相互作用)。
升维思考,降维行动
这是一个简单而有启示的智力题。答案很简单:拿到太阳下去晒。????????在阳光下,黑袜子吸热更快,所以通过触摸,盲人可以感知到袜子的温度差异,从而将白袜子和黑袜子分开。最初,盲人只能通过触摸袜子的材质,但无法区分颜色。因此,我们可以引入“温度”这个维度,通过阳光加热,创造了一个新的识别维度(温度差...
马斯克为什么说特斯拉 FSD是真正意义上的「端到端」?
2、使用图像修复进行数据增强针对智能汽车数据收集过程中的成本和安全问题,使用生成式AI进行数据增强的方法。其中,图像修复技术是一种有效的方式。通过修复和修改已有的智能汽车操作图像,可以生成各种未见过的物体、背景和干扰物,从而增强数据的多样性和丰富性。当然,这也需要确保生成的数据在物理上是可行和准确的。