腾讯元宝AI解析能力升级 支持千万字超长文

三篇论文分别是:《SPDB:acomprehensiveresourceandknowledgebaseforproteomicdataatthesingle-cellresolution》入选生物信息学领域数据库方面专业期刊NucleicAcidsResearch;《AVersatileDeepGraphContrastiveLearningFrameworkforSingle-cellProteomicsEmbedding》入选Nature旗下方法学专业期刊Nature...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

具体的实现方法是,通过对输入数据进行独立学习,获得query、key和value的多组线性投影(linearprojections),再将每一组投影后的query、key和value送入各自独立的注意力层中。最后将所有注意力层的输出连接后,进行一次总体的线性投影,产生最终的输出结果。每一组的投影变换和注意力层都是互相独立和并行...

一文解析自动驾驶中基于特征点的视觉全局定位技术

可微分RANSAC(DifferentiableRANSAC,DSAC)[18]旨在用概率假说选择代替确定性假说选择,使得RANSAC过程可以被求导,流程如Fig.16所示,其中“Scoring”步骤依然采用重投影误差作为指标,所不同的是,误差是基于整张图像而不是特征点,而原先筛选特征点匹配的过程被换为了直接以概率筛选相机位姿假设h的过程。虽然目...

一文读懂:从模块化到端到端,特斯拉FSD“真”遥遥领先?

其核心就是模型可以通过自然数据自己推理学习因果,不再需要标注,模型整体的泛化能力得到大幅度提升,类似ChatGPT那样,以自回归的方式从上一个场景预测下一个场景。让我们用更简单的话来讲一下大模型对于端到端的重要性:目前自动驾驶数据库的价值极低:通常包括两种数据,一种是正常行驶情况,千篇一律,占公开数据约...

万字迎合解读:「端到端」,让特斯拉FSD V12迎来质变?

其核心就是模型可以通过自然数据自己推理学习因果,不再需要标注,模型整体的泛化能力得到大幅度提升,类似ChatGPT那样,以自回归的方式从上一个场景预测下一个场景。让我们用更简单的话来讲一下大模型对于端到端的重要性:目前自动驾驶数据库的价值极低:通常包括两种数据,一种是正常行驶情况,千篇一律,占公开数据约...

蒲英霞 | 用地理信息系统映照真实世界

20世纪90年代以来,蒲英霞紧跟前沿,先后开设地图投影、地图分析与应用、空间计量模型和空间数据分析等重要课程,在GIS与空间数据分析集成理论与方法及其在区域分析中的应用方面做出了一系列创新实用成果,孕育桃李满芬芳,见证并参与了中国GIS三十载砥砺图强(www.e993.com)2024年11月8日。持续精进助力中国GIS发展...

边境地区壮语地名空间分布及其影响因素研究———以崇左市为例

以崇左市居民点壮语地名为研究对象,建立了壮语地名地理信息数据库;运用最近邻指数、核密度和标准差椭圆分析了壮语地名空间集聚特征和指向特征;采用缓冲区分析、地理探测器等方法从自然环境和区位环境2个视角探究了地理环境因素对壮语地名空间分布的影响。结果:(1)壮语地名具有显著的空间集聚特征,呈现西北-东南、南北、...

支付宝有多狠?当年为抓骗子搞出“图计算”,现在竟用它预测未来

4、那我们不如在一开始就别分那么多表格,直接把所有的数据存在同一个三维空间里!这个能存储多个“实体”和他们之间“关系”的数据系统,就叫“图数据库”。5、在图数据库上做计算,像柯南一样发现真相,就是“图计算”。你可以这样理解:普通的数据库是图数据库在某个平面的“投影”,而图数据库是普通数据库融合...

终结对列存数据库的偏见!SAP HANA数据库的高效事务处理

由于模式是伴随数据而出现的，系统通常会提供高效的方法来显式地利用实体之间的模型化关系（modeledrelationship），运行分析型图算法（analyticalgraphalgorithm），并展示弱实体的仓库（repository）。在市场进行性能尝试初期，专用系统（specializedsystem）可能被认为是明智之举，但包含各种专用系统的大型数据库解决方案...

论文推荐| 丁璐:三轴稳定型静止轨道遥感卫星指向确定的地标匹配方法

(1)数据准备:按照静止轨道遥感卫星成像方式的不同,制作与成像方式类似的地标模板数据,其中涉及地标数据的选择、成像投影网格的计算、地标数据的投影与重采样、根据地标形态和分布形成地标特征区域和地标库。(2)地标匹配:根据实时获取的静止轨道遥感数据,对整个圆盘区域分布的地标特征区域进行云筛选,选择无云或者少云...