OpenAI攻克扩散模型短板,清华校友路橙、宋飏合作最新论文
此前的一致性模型采用了EDM中的模型参数化和扩散过程。具体来说,一致性模型会被参数化以下形式:其中,F是一个神经网络,θ是其参数;c_skip、c_out、c_in都是固定的系数,用以确保在所有时间步骤上初始化时扩散目标的方差相等;c_noise是对t的一个变换运算,以便更好地实现时间调节。由于在EDM扩...
【招商策略】8月底以来哪些行业有望率先企稳?——A股投资策略周报
电力设备方面,近期硅料价格有止跌企稳迹象,截至9月2日,国产和进口多晶硅料现货价格周环比上行0.14%,月环比上行0.44%,两家龙头企业宣布上调硅片价格;政策端8月21日国家发展改革委办公厅、国家能源局综合司印发《能源重点领域大规模设备更新实施方案》、8月29日国务院发布《中国的能源转型》白皮书,进一步坚定了能源的转型...
聆数医疗:“AI+机器人技术驱动”,打造心脑血管智能超声早筛新模式
深度融合机器人和人工智能的技术设计,使得智能超声筛查仪能够像专业超声医生一样实现手、眼、脑之间的高效协作,完成人机共融智能超声扫查,对病灶进行精准识别、测量与分析,从而实现低成本为海量用户提供超声筛查。率先布局基层应用场景,提供心脑血管疾病早筛方案心脑血管疾病作为当前危害人类健康的主要疾病之一,其高...
哈佛重磅突破,AI确定17000多种疾病候选药物,罕见病“孤儿药”不再...
TxGNN是一种基于图神经网络(GNN)的基础模型,专门用于零样本药物再利用。与传统方法不同,TxGNN并不局限于现有药物和疾病的已知关系,而是通过训练一个医学知识图谱(KG),将疾病和药物之间的复杂关系嵌入到一个潜在的表示空间中,从而能够针对任何给定的疾病预测潜在的治疗药物。该知识图谱包含了17080种疾病、7957...
...学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络
构建深度门控循环神经网络模型后,利用训练集训练模型,代入测试集进行预测,将预测值反归一化变为正常数据并与真实值比较,最后将结果可视化。(七)量化交易策略的制定制定量化交易策略为:定义目标变量PriceRise,当明日收盘价大于当日收盘价则赋值为1,否则赋值为0。按8:2划分训练和测试集。经过多次试验,将使...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
模块化的端到端模型并没有完全抛弃传统的自动驾驶技术栈,它仍然包含可见的感知和规控算法模块,但改变了子模块连接的方式——传统自动驾驶系统下,感知模块和规控模块靠规则(显式)来连接,但在模块化的端到端模型下,感知模块和规控模块是用神经网络(隐式)连接起来的(www.e993.com)2024年10月23日。
关于高阶智能驾驶功能的十个有趣观点
SuperDrive系统采用端到端神经网络和世界模型不仅理解动态和静态目标的位置与速度,还引入了态势感知。在可视化表示下,整个场景呈现为一个向量场,使系统能够识别并融入周围车辆的运动态势,有效减少不必要的冲突。该系统通过神经网络生成多条驾驶路径,这些路径在舒适性和效率上各有优劣。最终由规划器(planner)选择一条安全...
追问weekly | 过去两周,AI领域有哪些新突破?
生成式语义结构:超级云的新“神经网络”Recogni推出Pareto数系统,让AI芯片设计“乘法”变“加法”生成式AI的新战场:Transformer架构的革命性转变Salesforce发布XGenMM多模态AI模型,提升视觉语言理解Hermes3:开源LLM展现超凡创造力,却陷入存在危机自动化设计代理系统(ADAS):未来AI的新突破...
计算机毕业设计Python+Tensorflow股票推荐系统 股票预测 可视化
模型构建:利用TensorFlow框架构建深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或卷积神经网络(CNN)等,对股票价格进行预测。模型训练与优化:使用收集的数据对模型进行训练,通过调整超参数、引入正则化技术等方法优化模型性能。股票推荐:基于模型预测结果,结合投资者的风险偏好和投资目标,设计股票推荐...
AI图像革命才刚刚开始
LoRA的全称为Low-RankAdaptation(低秩适配器),最早是微软在大语言模型的训练中发明并使用的一种低成本的模型微调技术。其根本出发点是降低大语言模型finetune的代价和大量Finetune模型加载的代价问题,更轻松地部署在专业生图领域,如建筑设计等。ControlNet是一种神经网络结构,通过添加额外的条件输入来控制现有模型(如...