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人工智能相關(guān)文章

具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能的智能政務(wù)問答系統(tǒng)研究

任務(wù)型問答系統(tǒng)一旦構(gòu)建好，通常是固定不變的，能回答的問題非常有限，難以滿足用戶的需求。對此，提出一種自動(dòng)實(shí)時(shí)更新知識庫的方法，當(dāng)用戶提了一個(gè)問答系統(tǒng)回答不了的問題，系統(tǒng)會(huì)把該問題自動(dòng)發(fā)送給人工客服，人工客服利用專業(yè)知識回復(fù)后，系統(tǒng)能夠自動(dòng)實(shí)時(shí)獲取用戶提的問題和人工客服回復(fù)的答案，并把這個(gè)問答對自動(dòng)實(shí)時(shí)更新到知識庫，之后如果其他用戶提了類似的問題，問答系統(tǒng)就能夠快速給出對應(yīng)的答案。以政務(wù)領(lǐng)域的問答系統(tǒng)為例，應(yīng)用文本向量化方法ERNIE構(gòu)建知識庫自動(dòng)實(shí)時(shí)更新的問答系統(tǒng)。經(jīng)過計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)證明，提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)知識庫自動(dòng)實(shí)時(shí)更新，構(gòu)建的問答系統(tǒng)具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能，提高了任務(wù)型問答系統(tǒng)的智能化水平。

發(fā)表于：2024/2/20

融合GhostNet的YOLOv5垃圾分類方法

垃圾分類是建設(shè)生態(tài)文明的重要一環(huán)，為解決重量級模型難以部署移動(dòng)端設(shè)備的問題，提出基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的垃圾圖像分類方法。采用融合GhostNet的主干網(wǎng)絡(luò)，用線性運(yùn)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積運(yùn)算，降低了模型的參數(shù)量，提高了模型推理速度；通過在網(wǎng)絡(luò)中加入改進(jìn)版通道注意力模塊，強(qiáng)化重要的通道特征，獲取更多深層次的特征信息；采用加權(quán)邊界融合方法，提升檢測框的定位精度。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，該方法在自制數(shù)據(jù)集中較原模型的精度提高了8.5%，參數(shù)量減少了46.7%，平均推理速度提高了1.22 ms，實(shí)現(xiàn)了精度和推理速度的綜合提升。

發(fā)表于：2024/2/20

基于深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法綜述

隨著現(xiàn)代生活逐步智能化，越來越多的應(yīng)用需要從圖像中推斷相應(yīng)的語義信息再進(jìn)行后續(xù)的處理，如虛擬現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛和視頻監(jiān)控等應(yīng)用。目前的語義分割模型利用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練能達(dá)到理想的性能，但模型對與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理時(shí)，其性能嚴(yán)重下降。這意味著一旦應(yīng)用場景發(fā)生變化，就需對新場景的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。模型重新利用新數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，才能達(dá)到正常的性能。這無疑是耗時(shí)的、代價(jià)昂貴的。為此，領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法提供了解決模型在分布不一致數(shù)據(jù)上語義分割性能下降問題的思路?？偨Y(jié)了領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法的前沿進(jìn)展，并對未來研究方向進(jìn)行展望。

發(fā)表于：2024/2/20

信通院：中國AI專利申請量占64%

中國信通院：中國AI專利申請量占64%，位列全球第一近日，據(jù)中國信通院最新發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書（2023年）》顯示，從2013年到2023年Q3，全球AI專利申請量累計(jì)達(dá)到129萬件，全球AI專利授權(quán)量累計(jì)超過51萬件。其中，中國AI專利申請量占全球64%，位列世界第一。

發(fā)表于：2024/2/20

網(wǎng)信辦發(fā)布第四批深度合成服務(wù)算法備案信息

國家網(wǎng)信辦發(fā)布第四批深度合成服務(wù)算法備案信息：266個(gè)算法上榜入列

發(fā)表于：2024/2/20

英飛凌科技旗下Imagimob可視化Graph UX改變邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)建模

【2024年2月19日，德國慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE代碼：IFX / OTCQX代碼：IFNNY）旗下公司Imagimob對其Imagimob Studio做出更新。用戶現(xiàn)在可以將他們的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）建模流程可視化，并利用各種先進(jìn)功能更加高效、快速地開發(fā)適用于邊緣設(shè)備的模型。

發(fā)表于：2024/2/19

英偉達(dá)首次公開展示最新AI超級計(jì)算機(jī)Eos

近日，英偉達(dá)首次公開展示了其最新面向企業(yè)的AI超級計(jì)算機(jī)Eos，這也是目前英偉達(dá)速度最快的AI超級計(jì)算機(jī)。據(jù)悉，Eos配備了4608個(gè)H100 GPU和1152個(gè)英特爾Xeon Platinum 8480C處理器（每個(gè)CPU有56個(gè)內(nèi)核）。此外，Eos還采用了英偉達(dá)的Mellanox Quantum-2 InfiniBand技術(shù)，數(shù)據(jù)傳輸速度高達(dá)400 Gb/s，這對訓(xùn)練大型AI模型和系統(tǒng)擴(kuò)展至關(guān)重要。

發(fā)表于：2024/2/19

馬斯克：特斯拉的真實(shí)世界模擬和視頻生成“全球最佳”

在 OpenAI 發(fā)布文本轉(zhuǎn)視頻生成模型 Sora 后，埃隆?馬斯克大力贊揚(yáng)了特斯拉的真實(shí)世界模擬和視頻生成能力。

發(fā)表于：2024/2/19

Sora刷屏視頻出現(xiàn)多處失誤模擬真實(shí)世界仍需闖關(guān)

Sora刷屏視頻出現(xiàn)多處失誤模擬真實(shí)世界仍需闖關(guān)

發(fā)表于：2024/2/19

OpenAI或?qū)⑼瞥鲎匝兴阉鳟a(chǎn)品

據(jù) The Information 報(bào)道，OpenAI 正在開發(fā)自己的網(wǎng)頁搜索產(chǎn)品。有報(bào)道稱，這款搜索產(chǎn)品可能會(huì)采用Bing的部分技術(shù)，但具體情況尚不確定。該搜索產(chǎn)品或使 OpenAI 與谷歌搜索展開了更直接的競爭，也是微軟試圖利用這家人工智能公司的技術(shù)提升必應(yīng)搜索引擎的又一舉措。目前還不清楚OpenAI的搜索產(chǎn)品是否會(huì)與其人工智能聊天機(jī)器人ChatGPT分開。

發(fā)表于：2024/2/19

美國賓大開發(fā)出新型芯片開啟光速AI計(jì)算之門

美國賓夕法尼亞大學(xué)工程師開發(fā)了一種新型芯片，它使用光而不是電來執(zhí)行訓(xùn)練人工智能（AI）所必需的復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算。該芯片有可能從根本上加快計(jì)算機(jī)的處理速度，同時(shí)還可降低能源消耗。相關(guān)研究發(fā)表在最新一期《自然·光子學(xué)》上。該芯片首次將本杰明·富蘭克林獎(jiǎng)?wù)芦@得者納德·恩赫塔在納米尺度上操縱材料的開創(chuàng)性研究與硅光子（SiPh）平臺結(jié)合起來。前者涉及利用光進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算；后者使用的是硅，即一種用于大規(guī)模生產(chǎn)計(jì)算機(jī)芯片的廉價(jià)且豐富的元素。

發(fā)表于：2024/2/19

OpenAI Sora 正在測試一次性生成多機(jī)位視頻

OpenAI 近日發(fā)布了 Sora 模型，可以根據(jù)用戶輸入的文本描述，生成一段視頻內(nèi)容，一經(jīng)公布便引發(fā)網(wǎng)友熱議。然而，Sora 的能力還不止于此。

發(fā)表于：2024/2/18

馬斯克評OpenAI首個(gè)文生視頻模型

2月17日消息，創(chuàng)作ChatGPT的OpenAI發(fā)布了首個(gè)文生視頻模型Sora。

發(fā)表于：2024/2/18

臺積電和SK海力士聯(lián)手聯(lián)合生產(chǎn)HBM4：對抗三星

HBM4內(nèi)存帶來的升級之一，就是采用了2048位接口，從而實(shí)現(xiàn)更高的帶寬，這也是HBM4內(nèi)存最大的變化，不過唯一的問題就是成本較高，與消費(fèi)者無緣，但也可以說是HPC、AI領(lǐng)域的專屬。據(jù)韓國《每日經(jīng)濟(jì)新聞》報(bào)道，臺積電和SK海力士已成立所謂的AI半導(dǎo)體聯(lián)盟。

發(fā)表于：2024/2/11

采埃孚獲L4級自動(dòng)駕駛測試牌照

全國首張！采埃孚獲L4級自動(dòng)駕駛測試牌照：已通過42個(gè)場景考核

發(fā)表于：2024/2/8