WWDC 2024:苹果智能和更智能的Siri

你有三种样式可供选择:动画、插图或素描,但你有常规的提示栏,可以让它创建任何你想要的图像。还有新的人工智能生成的表情符号“Genmoji”,它将以贴纸或Tapback的形式出现。如果你足够信任它,你也可以创建一个朋友。苹果承诺其所有图像都是在设备上生成的。照片中还有一个类似魔术橡皮擦的新工具,可以在填充那些缺失...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

3.1.3.表格信息整理对于表格类型的数据分析,只要提问准确,ChatGPT的分析速度和准确程度都非常高。对于表格中不存在的数据,ChatGPT也会给出“无法回答”的响应。如果我补充条件“公司名称所在的地点一般就是公司的注册地”,则模型会返回将表格中名称带有“深圳”的公司名单。3.2.强大的文本分析与分类能...

Excel2016要怎么绘制函数图像 Excel2016绘制函数图像方法【详情】

1、首先我们打开Excel2016,并输入一串二次函数的数字。2、然后在“B2”单元格中输入公式“=2*A2^2-3*A2-5”3、按下回车,完成输入。4、之后拖动对下面单元格进行填充使其得到对应计算结果5、选中数据所在区域,点击“插入”选项卡6、在“图表”组的“散点图”按钮点击,在弹出的下拉菜单中选择“带平滑...

开源图像模型Stable Diffusion入门手册

fake_scribble识别输入图像的线稿,然后再将它作为线稿生成图像。segmentation识别输入图像各区域分别是什么类型的物品,再用此构图信息生成图像。如果想绘制一张符合segementation规范的图像,可以使用以下色表绘制。color_coding_semantic_segmentation_classes-Google表格多ControlNet合成在ControlNet的设置下,可以...

U-Net 和 ResNet:长短跳跃连接的重要性(生物医学图像分割)

DiceLoss是生物医学图像分割的另一种常见损失函数。4.结果4.1数据集训练集:30个电子显微镜(EM)图像,大小为512×512。25个图像用于训练,留5个图像进行验证。测试集:另外30张图片。图像是全分辨率输入到网络。没有后处理步骤。4.2长和短的跳跃连接...

工具| ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

我们经常需要利用表格数据来绘制一个图表(www.e993.com)2024年11月19日。这里,我们绘制了某个区域和其周边列的直方图。ImagePy的表可以用于绘制常见的图表,如柱状图、饼图、直方图和散点图(基于matplotlib)。该图表带有缩放、移动和其他功能,并可以保存为图像。直方图3D表格菜单打开:kit3d->viewer3d->2dsurface...

一张表格告诉你苹果的 I/O 接口都活了多少年

表3.在ImageNet确认部分的错误率。VGG-16是基于我们自己的测试。ResNet-50/101/152基于B方案的,且只使用规划增加维度。表4.ImageNet确认部分使用单一模式的错误率。表5.整体错误率。最后,我们注意到18层的普通和残差网络是比较准确的(表2),但是18层的残差网络汇集更快(图4右VS左)。当网络没有“过度重...

ICLR 2023 | 上海交大提出H2RBox:旋转目标检测新网络

除了最后的旋转框不准,模型的效率也会严重下降,因为Mask转成RBox这一步骤(最小外接矩形)非常耗时。HBox-Mask-RBox的方法还有一个缺陷是非常耗显存,这和它们所设计的损失函数有关系。下表就是相关参数的对比:我们也在H2RBox代码中给了基于BoxInst的代码实现,大家亲自体验一下这类方法。这也解释了审稿人经常问...

当这位70岁的Hinton老人还在努力推翻自己积累了30年的学术成果时...

而换一个领域,Kaggle比如上面表格数据的学习,CNN就差多了,这时候胜出往往是各种集成方法,比如GradientBoosting和RandomForest。因为这些数据很少有局部关联。无监督领域比较成熟的算法大多是聚类算法,比如k-Means等等。这些算法聚类显著的特点是强调空间相关的先验,认为比较靠近的是一类。

放大的艺术 | 基于深度学习的单图超分辨

表1.十个经典的超分辨网络第一阶段:单链路浅层网络SRCNNSRCNN是深度学习超分辨的开山之作,发表于2014年,此时AlexNet问世才2年,Tensorflow也还没有发布,深度学习的发展远不如现在这么繁荣。作者将超分过程抽象为1)图像块抽取与表征2)非线性映射3)重构三个步骤,每个步骤都可以用卷积来表示,从而组成了...