Search Results Yi

「無脳」ソフトロボットがロボット工学の大発展により複雑な環境を航行する

ロボティクスの進化する分野において、研究者たちによって画期的なブレークスルーが導入されました：複雑な環境でも人間やコンピュータの指示を必要としないソフトロボットですこの新しい発明は、以前の研究でシンプルな迷路で基本的なナビゲーションスキルを示したソフトロボットに基づいていますナビゲーションのための物理的知能の活用について、Jie Yin氏が述べています

Robotics

「成功したプロンプトの構造の探索」

この記事では、著者がGPTConsoleのBirdとPixie AIエージェントのためのプログラマのハンドブックを読者に提供しています

「BERTをゼロからトレーニングする究極のガイド：データセットの準備」

Masked Language Modeling（マスク LM）と Next Sentence Prediction（NSP）のためにデータセットを準備してください

コンテンツクリエーターに必要不可欠なChatGPTプラグイン

「CodeGenius、StoryWeaver、およびFactFinderなどの必須のChatGPTプラグインを見つけて、コンテンツ作成プロセスを向上させましょうコンテンツを向上させ、オーディエンスを魅了し、デジタルの世界で先を行くことができます」

「Nvidia Triton Inference Serverを使用してPyTorchモデルをデプロイする」

機械学習（ML）の価値は、モデルのホスティングと推論に到達したときに本当に認識されます高度な環境がなければ、MLのワークロードを実稼働させるのは難しいです...

「ロボティクススタートアップの市場特定、サプライチェーン管理、技術開発に関する包括的ガイド」

「I. 序論ロボット工学とAI技術の進化する風景の中で、変革の可能性は限りなく広がっていますAI技術を活用した成功するロボティクススタートアップを構築するためには、創業者が以下のことを理解する必要があります II. 大規模で未満足な市場ニーズの特定重要なのは、始めの段階で満たされていない市場ニーズを特定することです... ロボティクススタートアップの風景を進む市場特定、サプライチェーン管理、技術開発の包括的なガイド詳細を読む »」

Tech

「短期予測を改善したいですか？デマンドセンシングを試してみてください」

従来の予測手法の精度が頭打ちになった場合、AI/MLを使用して顧客注文のパターンをモデリングすることで、さらなる予測の改善を推進します

マイクロソフトの研究者が「InstructDiffusion：コンピュータビジョンタスクを人間の指示に合わせるための包括的かつ汎用的なAIフレームワーク」というタイトルで発表しました

マイクロソフトリサーチアジアの研究者たちは、適応性のある汎用的なビジョンモデルに向けた画期的な進展であるInstructDiffusionを発表しました。この革新的なフレームワークは、多様なビジョンタスクに統一されたインターフェースを提供することで、コンピュータビジョンの領域を革命化します。論文「InstructDiffusion: A Generalist Modeling Interface for Vision Tasks」では、さまざまなビジョンアプリケーションをシームレスに処理するモデルが紹介されています。 InstructDiffusionの核心には、直感的な画像操作プロセスとしてのビジョンタスクの形成があります。カテゴリや座標などの事前定義された出力空間に依存する従来の方法とは異なり、InstructDiffusionは柔軟なピクセル空間で操作を行い、人間の知覚により近づけます。このモデルは、ユーザーが提供するテキスト指示に基づいて入力画像を変更するように設計されています。たとえば、「男性の右目を赤で囲んでください」という指示は、キーポイント検出などのタスクにおいてモデルを強化します。同時に、「右側の犬に青いマスクを適用してください」という指示はセグメンテーションの目的に役立ちます。このフレームワークの基礎となるのは、ピクセル出力を生成するデノイジング拡散確率モデル（DDPM）です。トレーニングデータは、指示、ソース画像、目標出力画像の三つ組で構成されます。このモデルは、RGB画像、バイナリマスク、キーポイントという3つの主な出力タイプに対応しています。これには、セグメンテーション、キーポイント検出、画像編集、および強化など、さまざまなビジョンタスクが含まれます。キーポイント検出 a) クジラの右目に黄色い円を作成します。(b) 車のロゴに青い円を付けます。セグメンテーション a) 鏡の中の猫のピクセルを青くし、他の部分は変更しません。(b) 影のピクセルを青くし、他のピクセルの現在の外観を維持します。画像編集モデルによって生成された画像の結果低レベルタスク InstructDiffusionは、画像のぼやけ除去、ノイズ除去、ウォーターマークの削除などの低レベルのビジョンタスクにも適用できます。実験により、InstructDiffusionは個々のタスクで専門的なモデルを凌駕する能力を示しました。しかし、真の驚異は、一部のタスクにおいてトレーニング中に遭遇しなかったタスクにも適応する能力です。これは、人工一般知能（AGI）にしばしば関連付けられる特徴であり、コンピュータビジョンのための統一された柔軟なフレームワークに向けた重要な進展です。…

「Pythonにおける記述統計と推測統計の適用」

データサイエンスの道を進むにつれて、知っておくべき基本的な統計情報を以下に示します

Python

「ギザギザしたCOVIDチャートの謎を解決する」

COVID-19パンデミックの最初の年において、この病気の死亡者数は多くの論争の的となりました問題の中には、テストの不足による早期の過小評価や死亡者数の…

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