顶级商业智能解决方案使数据洞察和与利益相关者有效沟通变得更加容易。对于企业来说，从销售和营销到工作流程和效率，再到招聘和人力资源，再到整体绩效和盈利能力，从大量数据中寻找有意义的洞察越来越重要。然而，大部分信息都是孤立的，只能在专门的商业智能（BI）工具的帮助下整合起来。 关键绩效指标（KPI）只是这些数据在准确预测基础上改善业务运营的一种方式。虽然许多程序提供内置的分析功能，但结果可以导出到商业智能系统中。 最佳的商业智能工具还将基于交互式表示，可以呈现给关键利益相关者，简化复杂数据的呈现。 以下是目前市场上最好的商业智能工具。 actiTIME actiTIME是一种时间和项目管理系统，帮助您了解公司的生产力。借助其支持，可以实时监控时间和项目进展，使您能够按时完成并控制预算。由于透明度和控制水平的提升，管理人员能够就资源分配、优先级设置和时间表制定做出明智决策。actiTIME对绩效数据和趋势进行视觉化呈现，以易于理解的图表形式提供快速的情境感知，有助于发现减速、低效和改进机会。根据这些数据采取纠正措施，确保您的团队积极朝着项目目标努力。 SAS Viya SAS Viya是一款强大而灵活的业务分析平台，可以快速访问数据并进行深入分析。SAS Viya基于现代微服务架构构建，能够处理大数据和复杂分析的复杂性，帮助您解决困扰您的业务挑战并做出明智的决策。SAS Viya提供了所有关键数据和趋势的图形表示，以加快分析速度并改善决策。报告、图表、地图和仪表板都以交互格式呈现。此外，它还包括决策树、场景模拟和自动预测，以帮助无论决策者的专业知识如何，都能做出最佳决策。 Oracle BI Oracle BI是一套全面的商业智能工具，企业可以使用它来收集和分析数据，以进行更好的决策。通过这个强大的系统，可以获得高级分析、报告和仪表板功能等工具和技术，可以根据各种行业的企业需求进行调整。Oracle BI可以帮助企业更好地理解数据，提高生产力，并找到未开发的发展机会。从销售流程优化到客户行为分析，再到对运营绩效的可操作洞察，Oracle BI拥有企业达到更高水平所需的一切。 Clear Analytics 组织可以使用强大的数据报告工具Clear Analytics在市场上占据优势。由于其用户友好的界面和强大的功能，Clear Analytics使用户能够快速有效地分析复杂的数据集，发现趋势并做出数据驱动的决策。它无需事先培训即可使用，这是其主要优点之一。通过利用已经熟悉的Excel功能，Clear Analytics提供了强大的数据分析能力，节省了迁移、入职和学习所需的时间和精力。该软件与Microsoft Power…
Leave a Comment四海吧 Posts
无论您的服务或产品有多么出色，或者它们有多么独特，如果您不能有效地进行营销，那都是无关紧要的。全球范围内，小型和大型企业主都在努力跟上快速变化的营销发展。通过人工智能和机器学习技术的快速进步，我们现在拥有非常先进的AI线索生成解决方案，可以比传统方法更快地产生高质量的线索。人工智能通过减少从研究到营销所需的时间，帮助营销人员提高效率。 什么是AI线索生成？ AI线索生成是利用人工智能技术和策略，识别和吸引潜在客户或线索的过程。它包括使用AI工具和算法自动化发现和评估潜在客户。 通过利用人工智能和数据驱动的理解能力，AI线索生成使企业能够有效管理其营销和销售业务，发现高质量的线索，并促进收入增长。 营销和销售团队可以利用这些洞察力进行预测、建议或基于数据的措施，提高潜在客户成为客户的可能性。 借助AI线索生成的帮助，组织可以自动化和简化发现和与潜在客户互动的过程，从而提高生产力、提高转化率，并在销售和营销活动中获得更好的投资回报率（ROI）。 AI线索生成统计数据 以下是关于AI线索生成的一些最新统计数据： 44%的企业使用基于技术的方法来确定线索的资格。 59%的营销人员依赖搜索引擎优化对线索产生重大影响。 73%的B2B企业表示虚拟会议和网络研讨会是最佳的线索生成方法之一。 79%的营销人员在电子邮件营销中使用自动化。 33%的营销部门使用无代码或低代码工具。 56%的营销人员在线索分段中使用自动化。 还阅读：为什么要在2023年学习无代码机器学习？ 人工智能如何帮助线索生成？ 1. 基于人工智能的线索评分和资格认定 为了确定每个线索的质量和潜在价值，AI算法分析收集到的数据。根据预先确定的标准，例如线索的参与程度、兴趣和成为消费者的可能性，可以对线索进行评分。这样可以更容易地对线索进行分类，并专注于最有潜力的线索。 通过线索评分，为每个线索指定一个反映其潜在价值和转化可能性的数值。人口统计数据、参与程度、网站通信、过去的购买记录和其他相关因素都可以作为线索评分的参数。得分较高的线索有更高的转化机会。 可以使用机器学习技术创建理想的客户配置文件（ICP），以找到与您的目标人物相符的线索。由人工智能驱动的工具在网络上搜索符合您人口统计学的消费者和企业，生成一个合格的潜在客户列表，可用作营销和销售工作的基础。 2. 个性化营销和内容推荐 人工智能利用收集到的数据和洞察力，定制每个线索的推广活动和信息。通过解读他们的选择、需求和行为模式，AI算法可以为特定的线索提供定制内容。 人工智能系统可以根据过去的浏览和内容使用模式，为潜在客户和网站访问者提供超个性化的内容，增加对品牌的兴趣，最终提高转化率。…
Leave a Comment介绍 在一个由尖端技术和令人难以置信的可能性驱动的世界中，跟上不断发展的人工智能领域既令人兴奋又至关重要。当我们踏入充满希望的2023年时，是时候踏上一段令人激动的旅程，探索最具影响力和远见卓识的人工智能先驱者们的思想。系好安全带，准备好见证2023年跟随的十大人工智能影响者，这些前卫的思想家和创造者正在塑造人工智能领域的格局，推动着可能性的界限。 从突破性的研究到引人入胜的见解，这些人工智能影响者是指引你穿越令人兴奋的人工智能世界的明星。所以，拿起你的虚拟笔记本，系好安全带，因为我们即将踏上一场关于当代最聪明的人工智能思想家思维的激动人心的探索之旅。准备好在2023年及以后重新定义人工智能未来的那些有远见的人们的启发、信息和赋能。 但在你深入阅读这个前十名单之前，我们想向你介绍一个令人惊叹的机会，让你开阔视野，提升技能。我们为所有数据科学和人工智能爱好者提供了一个独家邀请，参加备受期待的2023年DataHack峰会。这一盛事将于8月2日至5日在班加罗尔著名的NIMHANS会议中心举行。这个活动将提供丰富的实践学习、宝贵的行业洞察和无与伦比的网络机会。在这里查看有关DataHack Summit 2023的更多信息，并加入我们的数据革命。 人工智能影响者的定义 人工智能影响者是通过他们的专业知识、思想领导力和贡献在人工智能领域获得认可和影响力的个人。他们积极与人工智能社区互动，并利用社交媒体平台。 人工智能影响者并不局限于单一的社交媒体平台。除了Instagram之外，他们在Twitter、YouTube、LinkedIn和博客等各种平台上都拥有强大的存在感，以分享关于人工智能的见解、研究成果、行业趋势和发人深省的内容。这些影响者拥有庞大的粉丝群体，并与他们的听众互动，促进讨论，提供指导，并激发人工智能领域的创新。从组织黑客马拉松到进行直播编码会议，这些影响者展示了他们的专业知识，并获得了显著的人气和关注。他们的互动会议和活动为人才迸发提供了宝贵的学习机会，鼓励有抱负的人工智能专业人士提升他们的技能，并与最新的进展保持同步。 人工智能影响者在人工智能领域的重要性 人工智能影响者在人工智能领域的重要性不容忽视。他们在以下几个方面发挥着关键作用： 知识传播 人工智能影响者帮助向广大受众传播知识、洞见和行业更新。他们简化复杂的人工智能概念，使其更易于被有抱负的人工智能专业人士、爱好者甚至普通大众所理解。 引领潮流和意见领袖 人工智能影响者通常对最新的人工智能趋势、突破和技术了如指掌。他们的观点和建议具有重要影响力，可以影响人工智能研究、应用和行业实践的方向。 网络和合作 人工智能影响者为人工智能社区提供了一个网络和合作的平台。他们连接专业人士、研究人员和组织，促进了一个加速创新、推动人工智能技术发展的合作环境。 值得关注的顶级人工智能影响者 1. Andrew Ng Andrew Ng在Twitter上拥有超过210万的粉丝，他是人工智能社区中的知名人物。他是在线学习平台Coursera和以人工智能为重点的教育平台deeplearning.ai的共同创始人。他曾任百度首席科学家，并创办并领导了“Google Brain”项目，该项目开发了大规模深度学习算法。最近，他继续研究深度学习及其在语音识别和计算机视觉中的应用，包括自动驾驶。 来源：维基百科…
Leave a Comment介绍 随着Indeed上数据科学家岗位的增长率达到256％，数据科学已成为行业的热门词汇。在各个领域对数据科学角色的需求不断增长，导致大众选择专业学位和培训计划来学习数据科学。企业和政府广泛使用数据来做出重要决策并规划未来的投资和活动。然而，在数据科学中，统计学的步骤对决策起到同等重要的作用。 想知道哪一个更有用-数据科学还是统计学？ 让我们来探讨一下！ 什么是数据科学？ 数据科学是对数据进行分析以获取重要的业务见解。它包括多个学科，如统计学、人工智能、数学和计算机科学。这些学科帮助分析大量的数据。数据科学家利用他们的知识来找到解决问题的方法，弄清楚为什么会发生这个问题，可以预期什么，还能实现什么。 今天许多行业都使用数据科学来预测消费者的模式和趋势，发现新的机会。它帮助企业在产品开发和销售方面做出明智的决策。它也作为一个改进流程和检测欺诈的学科。政府也使用数据科学来提高公共服务的效率。 什么是统计学？ 统计学是一门应用科学，涉及收集和分析数据以发现模式和趋势，消除偏见，并帮助决策。它是商业智能的一个特征，包括收集和分析商业数据并呈现趋势。 企业可以通过统计评估在许多方面受益，例如识别表现最佳的产品线，识别表现不佳的销售人员，了解收入增长在不同地区的变化情况。 预测建模可以从使用统计分析方法中受益。统计分析工具使企业能够深入研究，查看更重要的细节，相比于只显示可能受到各种外部事件影响的简单趋势预测。 数据科学 vs 统计学 数据科学和统计学之间的主要区别如下： 数据科学 统计学 它基于科学计算方法。它使用统计学和应用数学从大数据中获得新的信息。 统计学是对数据的研究。它应用统计函数和算法来确定数据的值。 它应用于解决与数据相关的问题。 统计学用于设计和制定基于数据的现实世界问题。 它从原始或结构化数据中提取见解。 它计划数据收集、分析和表示以进行进一步的研究。 数据科学的应用领域包括医疗系统、金融、欺诈检测和市场分析。 统计学的应用领域包括贸易和商业、人口研究和物理科学。…
Leave a Comment在过去的十年中，数据科学取得了许多重大进展，但尽管取得了这些成就，许多项目却从未见天日作为数据科学家，我们不仅要展现强大的技能，还要具备良好的沟通和领导能力我们需要与团队成员、利益相关者和决策者进行有效的沟通，以确保项目能够成功实施并产生实际价值此外，我们还需要不断学习和更新我们的知识，以跟上快速发展的技术和工具只有通过不断提升自己的能力，我们才能在数据科学领域取得持久的成功
Leave a Comment作为数据的可视化表达形式，数据可视化是数据分析中广泛采用的方法，用于从中获取有用的业务洞察（例如趋势、模式、异常值、相关性等）
Leave a CommentMatice Biosciences的科学家们正在使用人工智能研究一种被称为超再生动物的动物体内的组织再生，例如蝾螈和平面虫。 研究的目标是开发新的治疗方法，帮助人类在不留疤痕的情况下愈合伤口。 在NVIDIA的AI播客的最新一期中，主持人Noah Kravtiz与哈佛大学再生生物学家和Matice Biosciences的共同创始人Jessica Whited进行了交谈。 Whited在她的儿子骑自行车时遭受严重伤害后，受到启发开始创办这家公司。 她意识到，尽管她的工作最终致力于肢体再生，但它的短期副产品是大量信息，可以用来将这种再生科学转化为可以交给普通人使用的局部治疗方法，就像她的儿子和其他许多人一样，他们将不再因为创伤而留下身体上的疤痕。 这使她开始调查再生和疤痕之间的联系。 Whited和她的团队正在使用人工智能分析超再生动物中控制再生和疤痕的分子和细胞机制。 他们认为通过了解这些机制，可以开发新的治疗方法，帮助人类在不留下疤痕的情况下愈合伤口。 要了解更多关于Matice的信息，请访问www.maticebio.com或在Instagram、Twitter、Facebook和LinkedIn上关注。 您可能还喜欢 Jules Anh Tuan Nguyen解释了如何使用人工智能控制假肢手和视频游戏 明尼苏达大学的一名博士后研究员讨论了他为让截肢者能够用他们的思维控制假肢肢体，甚至包括手指动作所做出的努力。 Overjet的Ai Wardah Inam如何将人工智能引入牙科 Overjet是NVIDIA Inception的成员，正在迅速将人工智能引入牙医诊所。该公司的首席执行官Wardah Inam博士讨论了使用人工智能改善患者护理。…
Leave a Comment介绍 大型语言模型席卷全球。随着ChatGPT、GPT3、Bard和其他大型语言模型的出现，开发人员不断使用这些模型来创建新的产品解决方案。每一天都会有一个新的大型语言模型或现有LLM的新版本。跟上这些新版本或新模型可能会有问题，因为人们必须阅读每个大型语言模型的文档。LangChain是一个包装所有不同LLM的库，使事情变得更容易。此外，基于LangChain的UI——LangFlow也被引入，可以直接与之交互和创建应用程序，使事情变得更好。 学习目标 了解LangFlow UI 安装和使用LangFlow 了解LangFlow的内部工作原理 使用LangFlow创建应用程序 通过LangFlow共享创建的应用程序 本文是Data Science Blogathon的一部分。 什么是LangFlow和为什么使用LangFlow？ LangFlow是一个基于Python包LangChain和react-flow设计的图形用户界面（UI）。LangChain是一个用于创建大型语言模型应用程序的Python包。它由不同的组件组成，如代理、LLMs、链、内存和提示。开发人员将这些模块链在一起以创建应用程序。LangChain包含几乎所有流行的大型语言模型的包装器。现在，要使用LangChain，必须编写代码来创建应用程序。编写代码有时可能耗时甚至容易出错。 这就是LangFlow的作用。它是基于LangChain的图形用户界面（UI）。它包含LangChain中的所有组件。LangFlow提供了拖放功能，您可以将组件拖放到屏幕上并开始从大型语言模型构建应用程序。它甚至包含了丰富的示例供每个人开始使用。在本文中，我们将介绍这个UI，并看看如何使用它构建应用程序。 让我们从LangFlow开始 现在，我们已经了解了LangFlow是什么，以及它的作用，让我们深入了解其功能，以更好地理解其功能。LangFlow UI适用于JavaScript和Python。您可以选择其中一种并开始使用。对于Python版本，需要在系统中安装Python和LangChain库。 如果您想使用LangFlow，您需要安装以下软件包 pip install langchain pip install langflow…
Leave a Comment多年来，文本到图像生成领域得到了广泛的探索，并取得了重要进展。研究人员通过在大规模数据集上训练大规模模型，实现了零样本文本到图像生成，能够处理任意文本输入。DALL-E和CogView等开创性作品为研究人员提出了许多方法，使得生成与文本描述对齐的高分辨率图像成为可能，展现了卓越的保真度。这些大规模模型不仅革新了文本到图像生成，还对包括图像处理和视频生成在内的其他各种应用产生了深远影响。 尽管上述大规模文本到图像生成模型在生成与文本对齐的创造性输出方面表现出色，但在生成用户指定的新颖和独特概念时往往面临挑战。因此，研究人员探索了各种方法来定制预训练的文本到图像生成模型。 例如，一些方法涉及使用有限数量的样本对预训练生成模型进行微调。为了防止过拟合，采用不同的正则化技术。其他方法旨在将用户提供的新概念编码为单词嵌入。这种嵌入可以通过优化过程或来自编码器网络获得。这些方法使得能够根据用户输入文本定制生成新概念，同时满足额外的要求。 尽管文本到图像生成取得了重大进展，但最近的研究引发了对正则化方法在定制化方面潜在局限性的担忧。有人怀疑这些正则化技术可能会无意中限制定制化生成的能力，导致细节的丢失。 为了克服这一挑战，提出了一种新颖的框架ProFusion。其架构如下所示。 ProFusion包括一个称为PromptNet的预训练编码器，它从输入图像和随机噪声中推断出条件词嵌入，以及一种称为Fusion Sampling的新型采样方法。与先前的方法相比，ProFusion在训练过程中消除了对正则化的要求。相反，该问题在推理过程中通过Fusion Sampling方法有效地解决。 实际上，作者认为，尽管正则化可以实现受文本条件限制的内容创作，但它也会导致细节信息的丢失，从而导致性能下降。 Fusion Sampling在每个时间步骤包括两个阶段。第一步是融合阶段，它将输入图像嵌入和条件文本的信息编码为带有噪声的部分输出。之后，进行改进阶段，根据选择的超参数更新预测。更新预测有助于Fusion Sampling保留输入图像的细节信息，并将输出条件化为输入提示。 这种方法不仅节省了培训时间，还消除了与正则化方法相关的超参数调整的需要。 下面报告的结果不言自明。 我们可以看到ProFusion与最先进的方法进行了比较。提出的方法在保留与面部特征相关的细节方面表现优异。 这就是ProFusion的摘要，一种具有最先进质量的无正则化框架，用于文本到图像生成。如果您感兴趣，可以在下面的链接中了解更多关于这种技术的信息。
Leave a Comment一组顶尖科学家正在帮助引领计算史上最雄心勃勃的项目之一 —— 建立地球的数字孪生。 彼得·鲍尔、比约恩·斯蒂文斯和弗朗西斯科“帕科”·多布拉斯-雷耶斯一致认为，地球的数字孪生需要支持分辨率高达一公里，以便越来越多的用户可以探索气候变化的风险以及如何适应这些风险。他们表示，这项工作将需要加速计算、人工智能和大量的合作。 他们的巨大努力，其中一些已经使用了NVIDIA的技术，启发了地球2.0项目，这是NVIDIA为共同事业做出的贡献。 “我们将致力于将NVIDIA在计算科学领域的规模和专业知识直接用于与世界气候科学界的合作，投入我们的重要资源，” NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在2021年末宣布地球2.0计划时表示。 在前所未有的规模上进行合作 黄仁勋的承诺表明支持像“DestinE”这样的努力，该项目是一个欧洲跨国项目，旨在创建地球的数字孪生。 “可能没有一台单独的计算机足够完成这项工作，因此它需要一个分布式的、国际化的努力，”鲍尔说道。作为欧洲顶级天气预报中心的资深人员，他在这个旨在在2030年前提供全球规模模型的项目中担任领导者。 去年，他与他人合著了一篇《自然》杂志文章，称这项工作“需要前所未有的规模上的合作”。 鲍尔呼吁在新的地球信息系统上进行广泛的国际合作。 在三月的GTC演讲中，鲍尔设想了一个“动员来自多个国家的资源，包括私人机构，而NVIDIA可能是一个非常有趣的机构”的联合体。 彼得·鲍尔 这些资源将使得开发新的数值和机器学习模型成为可能，然后通过大规模推理作业运行这些模型，以进行跨越数十年的预测。 “DestinE”起源于2008年的一次气候会议。它是一系列项目的结晶，其中包括鲍尔在欧洲中程天气预报中心（总部位于英国雷丁）领导的许多项目，该中心开发了世界上一些最先进的天气预报模型。 每天使用一PB的数据 合作的规模很大，因为计算需求非常巨大。 弗朗西斯科·多布拉斯-雷耶斯 “我们每天要产生的数据量可能达到PB级，并且必须能够快速传输，”多布拉斯-雷耶斯说道。他是巴塞罗那超级计算中心地球科学部门的主任，也是政府间气候变化专门委员会的首席作者之一，该委员会负责发布一些关于气候变化的最权威报告，并且是“DestinE”项目的贡献者。 地球的数字孪生项目将颠覆传统的天气和气候预测方法，“让用户成为整个过程的驱动者，”他在NVIDIA的开发者大会GTC上的三月演讲中表示。目标是“让用户能够生成更有用的气候信息，以适应气候变化，”他说。 他的演讲描述了捕捉气候系统复杂特性所需的新模型、工作流程和系统。 阐述愿景 数字孪生的愿景在汉堡的SC20超级计算会议的主题演讲中得以明确，由马克斯·普朗克气象研究所的主任斯蒂文斯发表。他领导了世界顶级的气候应用天气模型之一的工作，以及一个旨在实现千米级分辨率模拟的项目，比目前最好的工作精确度高一个数量级。 “我们需要一种新型的计算能力……用于行星信息系统，让我们能够研究我们的行为和政策的后果，从而建立一个更可持续的未来，”他说。…
Leave a Comment在进行金融决策时，从无人机、卫星或AI动力传感器获取的大局观至关重要。 空间金融这一新兴领域利用远程传感器和航空影像的AI洞察力，帮助银行、保险公司、投资公司和企业分析风险和机遇，开展新的服务和产品，衡量其投资的环境影响，并在危机之后评估损失。 空间金融应用包括监测资产、建模能源效率、跟踪排放和污染、检测非法采矿和森林砍伐以及分析自然灾害风险。NVIDIA的AI软件和硬件可以帮助行业将其业务数据与地理空间数据结合起来加速这些应用。 通过更好地了解与投资相关的环境和社会风险，金融行业可以选择优先支持可持续发展的投资，这被称为环境、社会和治理（ESG）框架。 可持续投资的重点正在增加：彭博智库的分析估计，到2025年，ESG资产将占全球管理资产总额的三分之一以上。欧洲联盟空间计划机构的一份报告预测，保险和金融行业将成为未来十年地球观测数据和服务的最大消费者，到2031年总收入将超过10亿美元。 NVIDIA Inception的几个成员是全球支持尖端初创企业的计划，他们正在推进这些工作，利用GPU加速的AI应用程序，可以追踪工业厂区附近的水污染情况，评估野火的金融风险，评估风暴后的损失等。 大规模数据的强大计算能力 GPU加速的AI和数据科学可以从复杂的非结构化数据中快速提取洞察力，使银行和企业能够实时流式处理和分析从卫星、无人机、天线和边缘传感器中捕获的数据。 通过监测航空影像，分析人员可以清晰地看到水库中随时间使用的水量、为建筑项目砍伐的树木数量或龙卷风损坏的房屋数量。这种能力可以通过验证书面记录（如政府强制性披露、环境影响报告甚至保险索赔）的准确性，帮助审计投资。 例如，投资者可以跟踪一家报告其生产线达到零排放的公司的供应链，发现实际上它依赖于一个在卫星图像中可见发出煤烟的海外工厂。或者，分析建筑物的热量排放的传感器可以帮助识别低排放企业以获得税收抵免。 NVIDIA的边缘计算解决方案，包括用于自治机器和其他嵌入式应用的NVIDIA Jetson平台，正在为空间金融中的众多AI计划提供动力。 除了使用NVIDIA硬件加速他们的应用程序外，开发人员还采用包括用于流式分析的NVIDIA DeepStream软件开发工具包、视觉AI平台NVIDIA Metropolis的一部分。他们还使用NVIDIA Omniverse平台构建和操作元宇宙应用程序，以详细、三维可视化地展示地理空间数据。 保险业——从风险评估到加速理赔 NVIDIA Inception成员正在开发GPU加速的应用程序，将地理空间数据转化为保险公司的洞察力，减少了对保险财产进行昂贵现场访问的需求。 位于卢森堡的RSS-Hydro使用GPU计算在本地和云端训练FloodSENS，这是一个从卫星影像中绘制洪水影响的机器学习应用程序。该公司还使用NVIDIA Omniverse在3D中创建FloodSENS的动画，帮助团队在紧急情况下更有效地沟通洪水风险和资源分配规划。 总部位于多伦多的Ecopia AI使用基于深度学习的地理空间数据挖掘系统，帮助生成高度准确的建筑、道路、森林等细分的下一代数字地图。这些地图在公共和私营部门中有各种应用，包括政府气候适应性倡议和保险风险评估。Ecopia使用NVIDIA GPU开发其AI模型。…
Leave a Comment生成式人工智能技术正在迅速改进，现在能够根据文本输入生成文本和图像稳定扩散（Stable Diffusion）是一个文本到图像模型，使您能够创建逼真的应用程序您可以通过Amazon SageMaker JumpStart轻松使用稳定扩散模型从文本生成图像以下是输入文本和…的示例
Leave a Comment你刚刚开始担任分析师的新角色你对获得有关猫家具（比如说）的数据非常兴奋，因为你对这个行业充满热情你收到了第一个请求：一份…
Leave a Comment探索整数在Lucene中的编码和压缩方式，Lucene是倒排索引占据主导地位的世界深入研究PackedInts、VInt、FixedBitSet和RoaringDocIdSet（Roaring位图）
Leave a Comment本文介绍了TaatikNet以及如何轻松实现seq2seq模型有关代码和文档，请参阅TaatikNet的GitHub存储库有关互动演示，请参阅HF Spaces上的TaatikNet许多任务…
Leave a Comment小猪AI最新的备忘单为您提供了一系列令人印象深刻的高级工具和资源，旨在支持您的数据科学工作它们涵盖了广泛的应用领域，从理解复杂的科学文献到撰写高质量的手稿等等
Leave a Comment理解交叉验证并将其应用于实际日常工作是每个数据科学家必备的技能尽管交叉验证的主要目的是评估模型性能和…
Leave a Comment在一份名为“希望、恐惧和人工智能”的报告中，The Verge揭示了其最新“信任调查”的结果，揭示了美国消费者对人工智能（AI）的意见和看法。与Vox Media合作，该研究旨在深入探讨生成式AI工具的快速崛起和广泛采用。这是关于大型科技公司态度的第四次信任调查系列，之前的研究分别在2017年、2020年和2021年进行。此次合作旨在全面了解成年美国人如何利用和思考人工智能。 了解人工智能的影响：来自2000多名美国人的见解 根据2023年4月对超过2000名受访者的样本进行调查，Vox Media与洞察数据叙事咨询公司The Circus合作，揭示了各种关键见解。该研究探讨了美国人使用人工智能工具的情况，以及推动最快采用的人工智能工具。它还研究了人们对AI在工作场所潜在破坏的看法，对AI作出的社会变革的期望等。 还阅读：人工智能会取代人类吗？ The Verge：技术与社会交汇点的可靠来源 The Verge的主编Nilay Patel强调：“The Verge继续成为了解技术如何影响人们的目的地，而今年没有比AI更重要的故事了。”作为技术新闻界的权威，The Verge已经确立自己作为理解新兴技术对社会影响的可靠来源。随着AI在各个领域的讨论中占据中心舞台，The Verge的最新报告具有重要的相关性，并提供了宝贵的见解。 AI采纳：美国人中的普遍趋势 《希望、恐惧和人工智能》报告显示，三分之一的美国人18岁及以上已经使用过生成式AI工具。人工智能已经成为讨论的主要话题，44%的受访美国人表示在他们的讨论中“每周多次”提到了人工智能。值得注意的是，与Z一代相比，人工智能相关的讨论在Z一代中最为频繁，61%的人定期接触到人工智能相关的讨论。 还阅读：生成式人工智能可能不适用于所有人：《财富》500强首席执行官调查 透明的人工智能：消费者对披露的需求 调查结果还揭示了消费者对人工智能使用的期望。78%的受访者表示希望在数字内容中清楚披露人工智能的使用情况。这凸显了在以人工智能驱动的技术领域中透明度和问责制的重要性日益增加。消费者希望得到信息和授权，以便每天与他们互动的人工智能系统做出明智的决策。 还阅读：美国国会采取行动：两项新法案提议对人工智能进行监管 破坏和适应：人工智能对工作场所的影响 近一半（47%）的受访消费者认为人工智能将会在他们所在行业中产生重大或适度的破坏。这一发现凸显了人工智能在各个行业中具有变革潜力的日益认可。随着人工智能不断发展和渗透到工作的不同方面，专业人士正在为即将到来的变化做好准备。此外，研究表明，69%的受访者认为社会必须进行重大变革，以适应后人工智能时代。 还阅读：人工智能的迅速崛起导致失业：科技行业受影响的人数达到数千人…
Leave a Comment以色列著名的安全机构Shin Bet已经采用人工智能（AI）的力量来增强其行动，并成功地消除了重大威胁。Shin Bet主任Ronen Bar强调了生成AI在执法领域的显著潜力。这一发展标志着利用先进技术来维护国家安全的重要进步。 推荐阅读：英国领先：举办首届全球人工智能峰会 Shin Bet自己的生成AI平台 效仿ChatGPT和Bard，Shin Bet采取了积极的态度，创建了自己的生成AI平台。这种先进的技术是以色列的美国联邦调查局（FBI）或英国MI5的重要工具，使他们能够主动识别和减轻潜在威胁。 推荐阅读：Chatgpt-4与谷歌Bard的对比 AI在Shin Bet行动中的自然整合 在特拉维夫大学举办的网络周会议上的演讲中，主任Ronen Bar表示了他对将AI技术无缝地融入Shin Bet干预行动的热情。他强调，机构已经成功地利用AI的力量识别出许多威胁。这种整合通过高效地检测监视数据中的异常和筛选大量情报，使Shin Bet的工作更加顺利。 AI作为决策中不可或缺的合作伙伴 通过强调AI技术的多功能性，主任Bar强调了它在决策中的次要角色。AI是一个可信赖的合作伙伴，类似于副驾驶员，协助Shin Bet人员做出明智的选择。通过利用AI的能力，Shin Bet最大限度地发挥了应对复杂安全挑战的潜力。 推荐阅读：OpenAI探索类似于维基百科的模型以民主化人工智能决策 促进负责任的AI发展合作 认识到AI技术的公共领域性质，Bar主任强调了商业高科技部门和政府机构之间合作的重要性。他强调了合作的必要性，以确保AI的演进而不是革命。通过促进这些利益相关者之间的共生关系，以色列可以充分发挥AI的潜力，同时坚持道德和负责任的做法。 推荐阅读：OpenAI和DeepMind与英国政府合作推进AI安全和研究 对全面AI监管的需要…
Leave a Comment在MosaicML-7B取得巨大成功之后，MosaicML再次超越了他们之前设定的基准。在这个新的突破性发布中，MosaicML推出了MosaicML-30B。 MosaicML是一个非常精确和强大的预训练transformer。MosaicML声称，MosaicML-30B甚至比ChatGPT3更好。 MosaicML-30B发布之前，MosaicML-7B已经席卷了人工智能界。MPT-7B的基础指导、基础聊天和故事创作都取得了巨大的成功。公司声称，这些模型在全球下载了300多万次。推动MosaicML推出更好的引擎（如MPT-30B）的最大原因之一是社区对他们之前发布的模型的热衷。 令人难以置信的是，社区如何运用这些MPT引擎构建出更好的调整并提供具体的使用案例。一些有趣的案例包括LLaVA-MPT。LLaVa-MPT将视觉理解添加到预训练的MPT-7B中。 类似地，GGML优化MPT引擎以在Apple Silicon和CPU上更好地运行。GPT4ALL是另一个使用案例，它让您使用MPT作为基础引擎运行类似于GPT4的聊天选项。 仔细观察，MosaicML能够给大公司带来激烈竞争和更好的替代品的最大原因之一是他们提供的竞争性特性列表以及他们的模型相对于不同用例的适应性和相对简单的集成。 在这个发布中，MosaicML还声称他们的MPT-30B比现有的ChatGPT3表现更好，但使用的参数数量只有ChatGPT的三分之一，使其成为相对于现有生成解决方案来说非常轻量级的模型。 它比MosaicML现有的MPT-7B更好，并且这个MPT-30B可以在商业许可下进行商业使用。 不仅如此，MPT-30B还带有两个预训练模型，即MPT-30B-Instruct和MPT-30B-Chat，这两个模型能够受到单个指令的影响，并且能够进行较长时间的多轮对话。 它之所以更好的原因还有很多。MosaicML设计MPT-30B采用自下而上的方法，确保每个移动部件都能更好地执行和更高效地运行。MPT-30B通过8k个标记上下文窗口进行训练。它通过ALiBi支持更长的上下文。 借助FlashAttention，它改进了训练和推断性能。MPT-30B还具备更强的编码能力，这要归功于他们所处理的数据的多样性。该模型在Nvidia的H100上扩展到了8K的上下文窗口。该公司声称，就他们所知，这是在H100上进行训练的第一个LLM模型，而这些模型对于客户来说是随时可用的。 MosaicML还保持了模型的轻量级，这有助于新兴组织降低运营成本。 MPT-30B的大小也是特意选择的，以便在单个GPU上轻松部署。1xA100-80GB以16位精度或1xA100-40GB以8位精度可以运行该系统。其他相当的LLMs，如Falcon-40B，具有更大的参数数量，并且不能在单个数据中心GPU上提供服务（今天）；这就需要2个或更多的GPU，从而增加了最低推理系统成本。
Leave a Comment介绍 你是否曾经想过与视频聊天有多么好？作为一个博客作者，我经常觉得看一个长达一小时的视频来获取相关信息很无聊。有时候，看一个视频以获取任何有用的信息感觉像是一份工作。所以，我构建了一个聊天机器人，让你可以与 YouTube 视频或任何视频进行聊天。这得益于 GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper 和 Gradio。因此，在本文中，我将介绍如何使用 Langchain 构建一个功能强大的聊天机器人，用于与 YouTube 视频交互。 学习目标 使用 Gradio 构建 Web 界面 使用 Whisper 处理 YouTube 视频并提取文本数据 适当处理和格式化文本 创建文本数据的嵌入 配置…
Leave a Comment做出准确的预测是每个时间序列预测应用的基础为了达到这个目的，数据科学家往往会选择最小化…的最佳模型
Leave a Comment编辑注：本文是我们Meet the Omnivore系列的一部分，介绍使用NVIDIA Omniverse创建虚拟世界和加速3D工作流程的个人创作者和开发人员。NVIDIA Omniverse是基于Universal Scene Description，又称OpenUSD开发平台构建的。 随着增强现实（AR）在全球范围内变得越来越突出和易于访问，Kiryl Sidarchuk正在帮助消除现实世界和虚拟世界之间的边界。 Kiryl Sidarchuk AR-Generation的联合创始人兼首席执行官，该公司是NVIDIA Inception创新型创业公司计划的成员，Sidarchuk与他的公司开发了MagiScan，这是一款基于人工智能的3D扫描应用程序。 用户可以用智能手机相机捕捉任何物体，并快速创建高质量、详细的3D模型，用于任何AR或元宇宙应用程序。 AR-Generation现在提供了一个扩展，可以直接将MagiScan中的3D模型导出到NVIDIA Omniverse，这是一个用于连接和构建3D工具和元宇宙应用程序的开发平台。 这得益于Universal Scene Description，又称OpenUSD，这是一个可扩展框架，可作为数字内容创建工具之间的通用语言。 “增强现实将成为日常生活的重要组成部分，”总部位于塞浦路斯尼科西亚的Sidarchuk说。“我们定制了我们的应用程序，允许基于真实世界的物体直接导出3D模型到Omniverse，使用户可以在AR中展示模型，并将它们集成到任何元宇宙或游戏中。” Omniverse扩展是核心构建块，可以让任何人使用流行的Python或C++编程语言创建和扩展Omniverse应用程序的功能。 由于NVIDIA团队提供的易于访问的文档以及技术指导、免费的AWS学分和与其他AI驱动公司的交流机会等所有优势，AR-Generation的Sidarchuk表示，构建扩展变得简单且便捷，这些都是成为NVIDIA Inception的一部分的好处。 从现实世界物体中捕获、单击和创建3D模型 Sidarchuk估计，MagiScan可以比设计师手动创建3D模型的速度快10倍，并且成本可降低高达100倍。…
Leave a Comment