“`html Meta最近在生成影片领域展现了Emu，这标志着一个转折点，技术和文化以前所未有的方式相互交汇。 Emu不仅是人工智能在创造能力上的进步，更是生成人工智能领域新时代的灯塔，它标志着我们获得信息和娱乐的潜在革命。 我们正处在生成人工智能革命的临界点上，即将改变出版和娱乐领域的基本结构。语言模型以其非凡的综合和表达信息的能力，承诺打造一座全球无与伦比的图书馆，覆盖多种语言下的各种主题。然而，这些生成信息的准确性至关重要，需要保持警惕的事实核查和审查。 将注意力转向娱乐领域，其影响是深远的。Emu所开辟的道路，生成人工智能能够从根本上改变Netflix和Amazon Prime等平台，实现以前无法想象的电影体验个性化。设想一下未来，通过一系列要点来构成电影的叙事，而算法会据此调整剧情。你的英雄命运，无论是胜利还是失败，由你决定。这不仅仅是关于偏好，而是个性化达到了高峰。我们将很快看到我们决定英雄在结局时是否死去。幸福快乐…只有我意愿为之！然而，这种个性化带来了一个重要的警示。将艺术体验根据个人口味调整的能力，有可能限制我们接触多样化的观点，导致一个过于简化和以回声室为特点的世界。 这种倾向于简化，通常被代表为“用5岁儿童的方式解释”，可能有助于初步理解，但有可能侵蚀我们对复杂问题的充分理解的丰富性和深度。爱因斯坦关于使事情尽可能简单但不过分简单的指导在这里特别适用。它强调了在保持清晰度的同时保留复杂主题的细微差别的重要性。 尽管存在潜在的陷阱，这项技术的魅力是无可否认的。它触动了我们对独特性和认可的深刻渴望，这与可定制产品如NikeId的吸引力相似。然而，危险在于让人工智能加强我们的偏见，并使我们远离具有挑战性和多样性的思想。这与创造力的本质相背离，而创造力在于与广泛的知识接触。 在人工智能领域，特别是在强化学习中，我们训练代理人在探索和利用之间取得平衡，这是我们自己的知识之旅的一种策略。然而，在与信息的互动中，我们经常限制自己只接触与我们现有信念相一致的内容。这种悖论强调了我们在应用人工智能时关键性的疏忽。 当我们站在人工智能重塑我们的世界的潜力的边缘时，我们必须考虑如何利用这个强大的工具。真正的危险不在于人工智能本身，而在于我们与之互动的方式。我们必须将人工智能视为一种促进探索和理解的催化剂，营造一个欢迎复杂性、培养智力好奇心的环境。通过这样做，人工智能能够真正成为一种力量，拓宽我们的视野，丰富集体的人类经验。 本文来源：长尾狗摇头摆尾：人工智能个性化艺术的意外后果 – MarkTechPost “`
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介绍 近年来，将人工智能（AI）整合到股票交易中已经改变了投资者的决策方式。随着大型语言模型（LLMs）如GPT-3和GPT-4的出现，发生了一场范式转变，使个人投资者和交易者更容易获得复杂的市场分析和见解。这种革命性的技术利用大量的数据和复杂的算法，提供了以前仅由机构投资者独占的市场理解深度。本文重点介绍使用LLMs开发个性化AI交易顾问，旨在根据风险偏好、投资时间、预算和期望回报来匹配个人投资者的投资配置，为零售投资者提供个性化、战略性的投资建议。 由GPT-3和GPT-4等大型语言模型（LLMs）驱动的股票交易顾问已经彻底改变了金融咨询服务。它们可以利用人工智能来分析历史股票数据和当前的财经新闻，为投资者提供与其独特投资组合和财务目标相符合的个性化投资建议。我们将尝试构建一个顾问来预测市场行为和趋势，根据个人风险承受能力、投资期限、可用资本和期望回报提供量身定制的建议。 学习目标 通过本文，读者将能够： 了解AI和像GPT-3这样的LLMs如何改变股市分析和交易。 认识到基于个人风险偏好和投资目标的AI驱动工具提供个性化投资建议的能力。 了解AI如何利用历史和实时数据制定投资策略和预测。 了解股票交易中的AI如何使复杂的投资策略对更广泛的受众（包括零售投资者）可行。 发现如何利用AI驱动的工具进行个人投资和股票交易决策。 了解利用LLMs构建股票交易顾问的概念。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分进行发布。 关于数据集 该项目的数据集从纽约证券交易所获取，并在Kaggle上提供，包括覆盖七年的四个CSV文件。其中包括关键的财务指标“fundamentals.csv”，提供历史股价和股票分割调整的“prices.csv”和“prices-split-adjusted.csv”，以及提供附加公司信息（如部门分类和总部）的“securities.csv”。这些文件的综合提供了对公司业绩和股票市场动态的全面了解。 数据准备 使用类似GPT-4这样的大型语言模型（LLMs）来实现股票交易顾问，需要进行关键的数据准备。这个过程包括重要的任务：数据清洗、归一化和分类，使用提供的数据集：fundamentals.csv、prices.csv、prices-split-adjusted.csv和securities.csv。 步骤1：数据清洗 在“基本数据集”中，我们使用中值插补来处理“For Year”、“Earnings Per Share”和“Estimated Shares Outstanding”的缺失值（173个、219个和219个缺失值）。 我们将“Period Ending”列转换为日期时间格式，使其适合进行数字字段分析。…
Leave a Comment今天我们很高兴地宣布推出三个新产品，通过使用Amazon Personalize和生成式人工智能技术，帮助你提升个性化客户体验无论你是寻找托管解决方案还是自主创建，你都可以利用这些新功能来推动你的发展Amazon Personalize是一项完全托管的机器学习（ML）服务，它可以使…
Leave a Comment在基本层面上，机器学习（ML）技术通过对数据的学习来进行预测企业使用ML技术提供的个性化服务来提升客户体验这种方法使企业能够利用数据来获得可操作的见解，并帮助增加收入和品牌忠诚度亚马逊个性化服务利用机器学习加速您的数字化转型，[…]
Leave a Comment最近，我做了一个使用Kaggle黑色星期五预测数据集进行预测案例研究的工作，该数据集创建于六年前，已经下载了超过32,000次虽然有超过100…
Leave a Comment亚马逊 Personalize 推出了与亚马逊 OpenSearch Service 的新集成，使您能够为每个用户个性化搜索结果，并帮助预测他们的搜索需求在 OpenSearch Service 中的亚马逊 Personalize 搜索排名插件可帮助您利用该功能从您的网站和应用搜索中提高最终用户的参与度和转化率
Leave a Comment零售巨头沃尔玛正在寻求人工智能的帮助，为顾客提供更个性化的购物体验这并不是该公司首个利用生成式人工智能的项目，今年早些时候，他们在公司办公室开发了一款由人工智能驱动的应用程序根据Fox News的报道…
Leave a Comment通过Style2Fab，制作者可以快速定制可3D打印的物体模型，例如辅助设备，而不影响其功能
Leave a Comment随着基于人工智能的技术在内容生成方面的应用增多，个性化文本生成引起了广泛关注。为了创建适用于特定受众、创作环境和信息需求的生成系统，它们必须能够提供个性化的回应，考虑到额外的上下文，例如用户已经写过的文档。 研究人员已经在多种场景下研究了定制文本的创建，例如评论、聊天机器人和社交媒体。大多数现有的工作提出的模型都是针对特定任务的，并依赖于领域特定的特征或信息。如何创建一种通用的策略，可以在任何情况下使用，得到的关注较少。大型语言模型（LLMs）在许多文本生成任务中日益突出，这要归功于生成式人工智能的兴起，特别是通过像ChatGPT1和Bard2这样的聊天机器人。然而，很少有研究探讨如何赋予LLMs这种能力。 最近，Google的研究提供了一种通过利用广泛的语言资源来生成独特内容的通用方法。他们的研究受到了一种常见的写作指导方法的启发，该方法将借用外部资源进行写作过程分解为更小的步骤：调研、源评估、总结、综合和整合。 为了训练个性化文本生成的LLMs，团队采用了类似的方法，采用了多阶段多任务结构，包括检索、排序、摘要、综合和生成。具体而言，他们利用当前文档的标题和第一行创建一个问题，并从个人上下文的二级存储库中获取相关信息，例如用户之前编写的文档。 接下来，他们对排名结果进行摘要，根据相关性和重要性对其进行排序。除了检索和摘要，他们还将检索到的信息综合成关键要素，然后将其输入到大型语言模型中生成新的文档。 在语言教学领域，人们普遍观察到阅读和写作技能相互发展。此外，研究表明，个体的阅读水平和阅读量可以通过作者识别活动来衡量，这与阅读能力相关。这两个发现促使研究人员创建了一个多任务环境，其中他们添加了一个辅助任务，要求大型语言模型识别特定文本的作者，以提高其阅读能力。他们希望通过给模型提供这个挑战，它将能够更准确地解释所提供的文本，并产生更引人入胜和量身定制的写作。 团队使用了三个公开可用的数据集，包括电子邮件往来、社交媒体辩论和产品评论，以评估所建议模型的性能。在所有三个数据集上，多阶段多任务框架相对于几个基准模型都显示出了显著的增益。
Leave a Comment在不断演进的人工智能艺术创作领域，Nvidia推出了一种革命性的文本到图像个性化方法，称为Perfusion。与其庞大的竞争对手不同，Perfusion以仅100KB的紧凑尺寸和4分钟的极速训练时间独树一帜。这款尖端人工智能工具提供了前所未有的创作自由，使用户能够描绘个性化概念，并保留其核心特征。在本文中，我们深入探讨了Perfusion这个引人入胜的世界，探索了它如何超越其他人工智能艺术生成器，以及Nvidia的创新方法如何赋予他们竞争优势。 还阅读：OpenAI推出Dall E-3：下一代人工智能图像生成器！ 密钥锁定：Perfusion创新的核心 Perfusion成功的关键在于其新颖的“密钥锁定”技术。通过在图像生成过程中将特定概念与更广泛的类别链接起来，Perfusion可以避免过拟合，并生成多种创意版本，同时保留所期望概念的本质。这一突破使用户能够个性化图像，并在保持其独特特征的同时添加特定对象，如猫或椅子。 将个性化概念与自然交互相结合 与现有的单独学习概念的人工智能艺术工具不同，Perfusion允许多个个性化概念在单个图像中共存，并具有自然交互。用户可以通过文本提示引导图像创建过程，合并多个概念。这一卓越功能为艺术家和创意人士开辟了令人兴奋的实验和创作独特视觉杰作的可能性。 灵活性和定制化的力量 Perfusion的紧凑尺寸和高效性使用户能够在图像生成过程中控制视觉保真度和文本对齐的平衡。通过调整一个100KB的模型，用户可以探索Pareto前沿，并选择适合其特定需求的最佳权衡，而无需重新训练。这种定制水平使Perfusion与其庞大的竞争对手区别开来。 还阅读：Stability AI的稳定扩散XL 1.0：人工智能图像生成的突破 卓越的视觉质量和对齐 Nvidia声称，与其他领先的人工智能技术相比，Perfusion生成的图像质量和对齐效果更好。虽然其他人工智能图像生成器可能提供微调选项，但其庞大的尺寸可能是一个缺点。相比之下，Perfusion的高效性使得有针对性的更新成为可能，使其能够以精确度和准确性超越更大的模型。 Nvidia对人工智能的日益关注 随着对人工智能技术的需求激增，Nvidia战略性地将自己定位为该领域的主导者。该公司的股价飙升，其GPU在训练人工智能模型方面处于领先地位。尽管在生成式人工智能领域，Anthropic、Google、Microsoft和百度等实体存在激烈竞争，但Nvidia的创新Perfusion模型可能给他们带来优势。 还阅读：NVIDIA构建AI超级计算机DGX GH200 我们的观点 Nvidia的Perfusion是人工智能艺术创作领域的一次革命。凭借其紧凑的尺寸、极速的训练时间和无与伦比的创作灵活性，Perfusion为图像个性化设定了新的标准。随着Nvidia准备发布这一突破性技术的代码，艺术家和创意人士都可以期待释放他们的想象力，创造令人惊叹的视觉体验。随着人工智能领域的不断发展，Perfusion的影响力必将塑造人工智能艺术的未来，并为创意表达开启新的可能性。
Leave a Comment文本到图像模型已经成为AI领域讨论的基石，该领域的进展相当迅速，因此我们拥有了令人印象深刻的文本到图像模型。生成式人工智能进入了一个新阶段。 扩散模型是这一进展的关键贡献者。它们已经成为一个强大的生成模型类别。这些模型被设计为通过缓慢去噪输入来生成高质量的图像。扩散模型能够捕捉隐藏的数据模式并生成多样且逼真的样本。 基于扩散的生成模型的快速进展已经彻底改变了文本到图像生成方法。你可以要求一个图像，无论你能想到什么，描述出来，模型都能够相当准确地为你生成出来。随着它们的进一步发展，越来越难以理解哪些图像是由人工智能生成的。 然而，这里存在一个问题。这些模型完全依赖于文本描述来生成图像。你只能“描述”你想要看到的内容。此外，它们很难进行个性化，因为在大多数情况下需要进行微调。 想象一下，你正在为你的房子做室内设计，与一位建筑师合作。建筑师只能为你提供他为之前的客户设计的方案，当你试图个性化设计的某个部分时，他只会忽视它并为你提供另一个曾经使用过的风格。听起来不太令人愉快，不是吗？如果你在寻求个性化，这可能是你在使用文本到图像模型时会得到的体验。 幸运的是，已经有人试图克服这些限制。研究人员已经探索了将文本描述与参考图像整合起来以实现更个性化的图像生成。虽然一些方法需要在特定的参考图像上进行微调，但其他方法会在个性化数据集上重新训练基础模型，从而可能出现保真度和泛化性的潜在缺陷。此外，大多数现有算法只适用于特定领域，无法处理多概念生成、测试时微调和开放领域零样本能力。 因此，今天我们将介绍一种接近开放领域个性化的新方法——Subject-Diffusion。 SubjectDiffusion可以生成高保真度的主题驱动图像。来源：https://arxiv.org/pdf/2307.11410.pdf Subject-Diffusion是一种创新的开放领域个性化文本到图像生成框架。它仅使用一个参考图像，消除了测试时微调的需求。为了构建一个大规模的个性化图像生成数据集，它利用了一个自动数据标记工具，生成了令人印象深刻的7600万图像和2.22亿个实体的Subject-Diffusion数据集。 Subject-Diffusion有三个主要组成部分：位置控制、细粒度参考图像控制和注意力控制。位置控制是在噪声注入过程中添加主要主题的遮罩图像。细粒度参考图像控制使用一个组合的文本-图像信息模块来改善两者的整合。为了实现多个主题的平滑生成，训练过程中引入了注意力控制。 SubjectDiffusion概览。来源：https://arxiv.org/pdf/2307.11410.pdf Subject-Diffusion实现了令人印象深刻的保真度和泛化性，能够根据每个主题的一个参考图像生成单个、多个和以人为主题的个性化图像，并进行形状、姿势、背景和风格的修改。该模型还通过特别设计的去噪过程，实现了自定义图像和文本描述之间的平滑插值。定量比较显示，Subject-Diffusion在各种基准数据集上超越或与其他最先进的方法相媲美，无论是否进行测试时微调。
Leave a Comment流行音乐流媒体平台 Spotify 一直处于技术的前沿，不断探索提升用户体验的方式。最近，该公司进军生成式人工智能领域，已经成功推出了 DJ 功能。这一由人工智能驱动的工具根据用户的听歌习惯为其提供个性化的播放列表，带来了无与伦比的个性化体验。但 Spotify 的人工智能之路并不止于此。在一次创新的举措中，该公司现在利用生成式人工智能改革音频广告。让我们深入了解 Spotify 的人工智能探索以及对用户和广告商的潜在影响。 还可阅读：AI 生成的歌曲走红 见面 DJ – Spotify 的 AI 助推个人 DJ Spotify 最新的突破，DJ，是一项利用人工智能提供个性化体验的功能。与 ChatGPT 和 DALL-E 的开发者…
Leave a Comment中国科学技术大学的研究团队开发了一种新型机器学习模型，用于唇语合成（Lip2Speech）。该模型能够在零样本条件下生成个性化的合成语音，这意味着它可以对训练期间未遇到的数据类进行预测。研究人员采用了一种基于神经网络的生成模型——变分自编码器，来介绍他们的方法，该模型对数据进行编码和解码。 Lip2Speech合成涉及基于一个人的嘴唇动作预测出口语单词，它具有各种实际应用。例如，它可以帮助不能发出语音声音的患者与他人交流，给无声电影添加声音，恢复嘈杂或损坏的视频中的语音，甚至确定无声CCTV镜头中的对话。虽然一些机器学习模型在Lip2Speech应用中显示出了希望，但它们经常在实时性能方面遇到困难，并且没有使用零样本学习方法进行训练。 通常，为了实现零样本Lip2Speech合成，机器学习模型需要可靠的说话者视频录制，以提取有关他们语音模式的其他信息。然而，在仅有静默或不可理解的说话者面部视频的情况下，无法访问此信息。研究人员的模型旨在通过生成与给定说话者的外貌和身份匹配的语音，而不依赖于他们实际语音的录制来解决这个限制。 该团队提出了一种零样本个性化Lip2Speech合成方法，利用面部图像来控制说话者的身份。他们采用了变分自编码器来解开说话者身份和语言内容表示，允许说话者嵌入来控制未见过的说话者合成语音的声音特征。此外，他们介绍了相关的跨模态表示学习，以增强基于面部的说话者嵌入在语音控制方面的能力。 为了评估他们的模型性能，研究人员进行了一系列测试。结果是显着的，因为模型生成的合成语音准确地匹配了说话者的唇部动作、年龄、性别和整体外貌。这种模型的潜在应用是广泛的，从帮助语音障碍患者的辅助工具到视频编辑软件和协助警方调查的辅助工具。研究人员通过广泛的实验强调了他们提出的方法的有效性，证明合成的话语比其他方法更自然，并且与输入视频的个性特点相符。重要的是，这项工作代表了首次尝试使用面部图像而不是参考音频来控制语音特性的零样本个性化Lip2Speech合成。 总之，研究人员开发了一种在零样本条件下表现出色的Lip2Speech合成的机器学习模型。该模型可以通过利用变分自编码器和面部图像生成与说话者外貌和身份相匹配的个性化合成语音。该模型的成功表现为各种实际应用开辟了可能性，例如帮助语音障碍患者、增强视频编辑工具和协助警方调查等。 查看论文和参考文章。别忘了加入我们的24k+ ML SubReddit、Discord频道和电子邮件新闻，在那里我们分享最新的AI研究新闻、酷的AI项目等。如果您对上述文章有任何疑问，或者我们漏掉了任何内容，请随时通过电子邮件 Asif@marktechpost.com与我们联系。 在AI工具俱乐部中查看100多个AI工具 本文最初发布于MarkTechPost。
Leave a Comment根据斯坦福研究人员的发现，使用诸如ChatGPT等人工智能工具并没有导致高中作弊率的上升这一发现有助于证明这类工具的有效性和道德使用的重要性
Leave a Comment一项集体诉讼已经针对一家基因检测公司提起，由于个人基因数据被窃取该公司将处理该事件，以保护客户的个人隐私和数字权益
Leave a Comment探索人工智能顾问和规划工具如何从根本上改变金融、物流、医疗和教育了解这些人工智能系统如何提供基于数据的洞见，优化复杂流程并塑造未来
Leave a Comment在蓬勃发展的数据科学领域，2024年的到来标志着关键时刻，我们将聚焦于一群杰出人物，他们推动创新，塑造着分析学的未来。《2024年十二位数据科学领袖榜单》作为一个指路明灯，庆祝这些人的卓越专业知识、远见领导力以及在该领域的重要贡献。让我们一起探索这些开创性思想家的故事、项目和有前瞻性的观点，他们承诺将塑造数据科学的发展轨迹。这些杰出领导者不仅是先驱者，更是引领我们进入一个无与伦比的创新和发现时代的先锋。 2024年十二位数据科学领袖榜单 随着我们临近2024年，我们将关注一群具有显著专业知识、领导能力和卓越贡献的人士。《2024年十二位数据科学领袖榜单》旨在承认和关注这些人，将他们视为思想领袖、创新者和预计在未来一年取得重大里程碑的影响者。 随着我们深入了解细节，明显地看到这些人的观点、举措和倡议能够改变我们在解决各个行业面临的复杂挑战时的方法和数据利用。无论是在预测分析方面的进展，还是对伦理人工智能实践的倡导，或者是开发尖端算法，这些名单上的人士都有望在2024年影响数据科学领域。 1. 吴恩达 “如今人工智能的主要挑战在于找到合适的业务背景来适应它。我热爱技术，它为我们提供了许多机会。但是最终，技术需要被融入到业务使用案例中。” 吴恩达博士是一位拥有机器学习（ML）和人工智能（AI）专业知识的英裔美籍计算机科学家。在谈到他对AI发展的贡献时，他是DeepLearning.AI的创始人，Landing AI的创始人兼首席执行官，AI Fund的普通合伙人，并且是斯坦福大学计算机科学系的兼职教授。此外，他曾是Google AI旗下Google Brain深度学习人工智能研究团队的创始领导者。他还曾担任百度的首席科学家，指导了一个由1300人组成的人工智能团队，并发展了公司的全球AI战略。 吴恩达先生负责领导斯坦福大学的大规模在线开放课程（MOOC）的发展。他还创办了Coursera，并为超过10万名学生提供机器学习（ML）课程。作为机器学习和在线教育的先驱者，他拥有卡内基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学位。此外，他在机器学习、机器人学和相关领域发表了200多篇研究论文，并入选了《时代》杂志评选的全球最具影响力人物100人。 网站：https://www.andrewng.org Twitter：@AndrewYNg Facebook：Andrew Ng、Google Scholar。 2. Andrej Karpathy “我们本应让人工智能做所有工作，而我们玩游戏，但我们在做所有工作，而AI在玩游戏！” Andrej Karpathy是一位来自斯坦福大学的斯洛伐克-加拿大双博士学位获得者，在OреոΑӏ负责构建一种JARVIS。他曾担任特斯拉的人工智能和自动驾驶视觉总监。Karpathy对深度神经网络充满热情。他从多伦多开始，修读计算机科学和物理学的双学位，之后前往哥伦比亚深造。在哥伦比亚，他与Michiel van…
Leave a Comment介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具，提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器，展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理，以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能，从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡，以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者，仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名，轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现，使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt，实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由，以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信，是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统，支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署，为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区，为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库，以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统，展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库，以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境，实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统（GIS）、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性，展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列，注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境，提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求，并驱动内容管理系统，展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性，适用于各种领域。 Microsoft…
Leave a Comment“数据流”听起来非常复杂，“数据流水线”更是如此在我们讨论它的意义并被术语所束缚之前，让我们从原因开始……
Leave a Comment在人工智能领域，AI工具在公共演讲中的应用标志着一项重大进展这些工具为提升演讲技巧、解决演讲者在各个层次上面临的常见挑战提供了实用解决方案通过利用AI技术，这些工具能够提供有价值的洞察力，帮助演讲者改善语言表达、组织内容和吸引观众我们在这方面的探索[…]
Leave a Comment原发性肝癌，包括肝细胞癌（HCC）和肝内胆管癌（ICCA），由于其独特的特点而带来了重大挑战。同时存在肝细胞-胆管癌混合型（cHCC-CCA），具有HCC和ICCA两者特征的患者，给临床诊断和管理带来了复杂度。这种罕见情况使得制定精确的治疗策略变得困难，从而导致不良的患者结果。为了解决这一难题，本研究探讨了人工智能（AI）在将cHCC-CCA肿瘤重新分类为纯HCC或ICCA方面的应用，旨在提供改进的预后评估和分子洞察力。 作为肝癌的一种罕见亚型，cHCC-CCA由于其肝细胞和胆管的形态融合而令病理学家困扰。这种复杂的融合常常使得诊断具有挑战性，导致临床管理存在模糊性。此外，缺乏共识指南进一步复杂化了治疗决策。这种复杂性来自于HCC和ICCA之间的模糊界限，cHCC-CCA的遗传特征类似于这两种类型，引发了关于其分子特征的争议。该研究依赖于充分利用AI作为病理图像分析中的有力工具，以区分和潜在地重新分类cHCC-CCA肿瘤为HCC或ICCA。该研究旨在揭示这种分类是否与临床预后和分子遗传模式相一致，帮助更清晰地理解cHCC-CCA。 来自全球各地的研究人员开展的这项研究采用了一个AI流程，该流程基于自监督特征提取器和基于注意力的聚合模型进行训练。这种AI框架旨在识别纯HCC和ICCA，并在发现组中展示了令人印象深刻的交叉验证接收器操作特征曲线下面积（AUROC）达到0.99，展示出两类之间的强大区分能力。随后对独立TCGA队列的验证进一步证实了模型的功效，实现了0.94的AUROC，标志着高度的泛化能力。值得注意的是，AI模型在强调类似ICCA表型的特征方面表现出很强的侧重，表明其能够识别细微的组织学细节。 AI模型在区分纯HCC和ICCA方面的能力促使我们进一步探索其在临床和分子方面的影响。这种区分为cHCC-CCA患者的精确定位和治疗个性化提供了新的可能性，可能弥合对该疾病治疗效果不佳的差距。此外，对ICCA类似特征的关注提示了模型捕捉到了细微的组织结构，与已知的ICCA的病理特征相吻合。这些发现强调了AI在指导更准确的诊断和cHCC-CCA预后标志上的潜力。 论文的关键要点： 诊断潜力：AI在将cHCC-CCA重新分类为HCC或ICCA的过程中表现出了潜在的诊断突破。 临床意义：AI驱动的分类在指导cHCC-CCA患者个性化治疗策略和预测中具有潜力。 分子洞察力：模型对类似ICCA的特征的关注提示其能够捕捉到微妙的组织结构，揭示了cHCC-CCA与已知肝癌类型之间的分子相似性。
Leave a Comment这份全面的指南探索了人工智能在金融技术API管理中的改变性作用，并为每个部分提供了实际示例从由人工智能驱动的洞察力和异常检测到由人工智能增强的设计、测试、安全性和个性化用户体验，金融科技产品经理必须利用人工智能的能力来优化运营、提升安全性并提供最佳的用户体验
Leave a Comment介绍 AI语音克隆风靡社交媒体。它开启了创造性的无限可能。你肯定在社交媒体上看过名人梗或AI语音配音。你想知道它是如何完成的吗？当然，许多平台提供像Eleven Labs这样的API，但我们能否免费使用开源软件来实现呢？答案是肯定的。开源界有TTS模型和嘴唇同步工具，用于实现语音合成。因此，在本文中，我们将探索用于语音克隆和嘴唇同步的开源工具和模型。 学习目标 探索用于AI语音克隆和嘴唇同步的开源工具。 使用FFmpeg和Whisper转录视频。 使用Coqui-AI的xTTS模型进行语音克隆。 使用Wav2Lip进行视频嘴唇同步。 探索该技术的实际用例。 本文作为 数据科学博客马拉松 中的一部分发表。 开源栈 正如你已经了解的，我们将使用OpenAI的 Whisper，FFmpeg，Coqui-ai的xTTS模型和Wav2lip作为我们的技术栈。但在深入代码之前，让我们简要讨论一下这些工具。同时感谢这些项目的作者。 Whisper：Whisper是OpenAI的自动语音识别（ASR）模型。它是一个使用超过650k小时的各种音频数据和相应转录进行训练的编码器-解码器变压器模型。这使其在多语言转录方面非常强大。 编码器接收音频段的对数梅尔频谱图，每个编码器块使用自注意力机制来理解音频信号的不同部分。解码器然后接收编码器的隐藏状态信息和学习的位置编码。解码器使用自注意力机制和跨注意力机制预测下一个标记。最终，它输出代表识别文本的一系列标记。有关Whisper的更多信息，请参考官方存储库。 Coqui TTS：TTS是Coqui-ai的开源库。它包含多个文本到语音模型。它具有端到端模型，如Bark、Tortoise和xTTS，频谱图模型如Glow-TTS、FastSpeech等，以及声码器如Hifi-GAN、MelGAN等。此外，它提供了一个统一的API用于推断、微调和训练文本到语音模型。在这个项目中，我们将使用xTTS，一个端到端的多语言语音克隆模型。它支持16种语言，包括英语、日语、印地语、普通话等。有关TTS的更多信息，请参考官方TTS存储库。 Wav2Lip：Wav2Lip是一个用于“A Lip Sync Expert Is All You Need for…
Leave a Comment在一个几乎完全由不断进化的技术驱动的时代，很容易觉得自己难以跟上然而，人工智能工具有潜力为您分担些许负担想象一下，利用聪明的技术，可以帮助您管理日程，筛选电子邮件，通过混乱6种巧妙使用人工智能工具来管理您繁忙的生活的方法阅读更多 »
Leave a Comment简介 在人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的时代，对强大计算资源的需求已经达到了一个高潮。这场数字革命将我们推进到了未知的领域，在这里，数据驱动的洞察力是创新的关键。但要打开这些领域，我们需要与我们的壮志相匹配的工具。 这就是神奇的云GPU世界，我们数字时代的无名英雄。这些通用计算单元，通常简称为GPU，不仅仅是计算资源，它们更是无限动力的引擎。云GPU为用户提供了使用超级计算能力的非凡能力，而无需承担沉重的前期硬件投资负担。 本指南将带你踏上一段激动人心的旅程，探索主要云供应商，揭示它们的优势和隐藏的亮点，让你在AI/ML/DL的道路上变得更强大。 最佳GPU概览 供应商 GPU选项 定价 免费层 独特功能 最佳用途 亚马逊网络服务（AWS） T4，G4ad（Radeon Pro V520） 按需与竞价实例 是（有限制） 多样的GPU选择，广泛的生态系统 大型企业，对工作负载要求高的场景 微软Azure T4，A100，V620，M60，MI25 按使用量付费与预留实例 是（有限制） 高性能N系列GPU AI，机器学习，科学计算…
Leave a Comment人工智能已经彻底改变了音乐行业利用AI创作工具，创作者们可以生成免版税音乐，而生成式AI流媒体产品则提供了永不停止的情绪分类播放列表供用户欣赏AI生成的歌曲，利用“模仿音乐”和以另一种AI声音演唱著名艺术家的歌曲，已成为新闻中的热门话题
Leave a Comment本文探讨了顶级的生成性人工智能框架和工具发现释放想象力和探索生成性人工智能潜力所需的资源
Leave a Comment介绍 在教育和机器学习的不断发展中，适应性学习通过扩散的整合代表了一种范式转变。这种先进的方法利用了扩散的原理来量身定制学习经验，无缝地适应个体学习者的需求和学习节奏。在本文中，我们将深入探讨适应性学习通过扩散的细微差别，探索其潜在概念，应用于不同领域以及对学习者和教育工作者的转变性影响。 学习目标 了解在教育和机器学习背景下，适应性学习通过扩散的核心原理。 探索适应性学习架构的关键组成部分，包括学习者模型、辅导模型和知识领域。 深入了解适应性学习通过扩散在不同领域中的实际应用，如教育科技、企业培训和医疗教育。 获取有关实现动态内容扩散、个性化学习路径和实时反馈扩散的高级代码段的知识。 认识到适应性学习通过扩散对学习者和教育工作者的转变性影响，包括在赋予学习者力量和提高教育效率方面的作用。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 理解适应性学习通过扩散 适应性学习通过扩散的核心是在教育模型中思考扩散过程的应用。扩散，作为物理和数学的基本概念，描述了物质或信息通过VoAGI的传播。在教育领域中，这意味着智能地传播和吸收知识，根据每个人独特的学习轨迹进行调整。 适应性学习架构 学习者模型 适应性学习架构的核心是学习者模型。这个动态实体捕捉到学习者的独特属性，包括熟练水平、现有知识、指定的学习目标和偏好的学习风格。学习者模型充当了一个个性化的蓝图，通过每次互动的演变和适应提供一个精心调整的学习体验。 现有知识、指定的目标、学习风格 现有知识：学习者已经掌握的内容被包含在学习者模型中。通过评估先前的知识，系统避免了冗余，并调整内容以弥补现有的差距。 指定的目标：学习者被分配的学习目标是另一个重要方面。这些目标作为标准，指导适应性系统筛选与学习者特定教育目标相符的内容。 学习风格：了解学习者最好吸收信息的方式很重要。学习风格包括视觉、听觉、动觉等偏好。适应性学习架构利用这些信息以优化适合个体学习偏好的内容发送方式。 辅导模型 辅导模型是负责内容适应的智能核心。它利用从学习者模型中得出的见解来动态调整教育内容的难度、节奏和格式。该模型使用复杂的算法确保学习材料与学习者当前的熟练水平和学习风格相契合，促进更有效的学习体验。 知识领域 知识领域涵盖了可供学习的全部主题。它作为Tutoring模型从中提取内容的广泛库存。适应性学习架构确保从知识领域中选取的内容与学习者的目标相符，优化教育过程。 输出给学习者 适应性学习架构的最终输出是为个体学习者量身定制的学习体验。这个输出包括量身定制的课程、评估和反馈，旨在最大限度地提高学习者对材料的理解和保持。适应性系统根据实时交互和学习者不断变化的需求对这个输出进行不断改进。 从本质上讲，适应性学习架构将教育转变为一个动态、个性化和反应灵敏的过程。通过交织学习者模型、现有知识、指定的目标、学习风格、辅导模型、知识领域和输出给学习者，这个架构为更有效和引人入胜的学习旅程铺平了道路。…
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