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「前40+个创造性AI工具(2023年12月)」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4是OpenAI最新的LLM,比之前的版本更有创意、准确和安全。它还具有多模态能力,即能够处理图像、PDF、CSV等格式文件。通过引入代码解释器,GPT-4现在可以运行自己的代码,避免产生幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI由OpenAI的GPT-4模型推动,可以遍历网络提供准确答案。它还具有根据用户提示生成图像的功能。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一款分析代码并提供即时反馈和相关代码建议的AI代码补全工具。 DALL-E 2 DALL-E 2是由OpenAI开发的文本到图像生成工具,根据用户的提示创建原创图像。它被设计用于拒绝不恰当的用户请求。 Cohere Generate Cohere Generate利用人工智能的潜力提升业务运营。它为电子邮件、落地页、产品描述和其他各种需求提供个性化内容。 AlphaCode AlphaCode由DeepMind开发,能以竞争水平编写计算机程序。 Adobe Firefly Firefly是一款图像生成和编辑工具,以其基于提示生成准确性而闻名。它包括广泛的图像修改功能,包括内容类型、颜色、音调、光照和构图工具。…

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微软和佐治亚理工学院的研究人员推出TongueTap:使用头戴式设备进行多模式舌头手势识别

在迅速发展的可穿戴技术领域,追求平滑、无需手动操作的交互方式产生了突破性的发现。TongueTap是一种通过同步多个数据流实现舌头手势识别来控制佩戴式设备的技术,它是一项有前景的发展。这种方法使用户能够静默地进行交互,无需使用手或眼睛,也无需需要通常放置在口内或接近口腔的特殊接口。 在与美国华盛顿州雷德蒙德的微软研究院合作下,乔治亚理工学院的研究人员将两个商业头戴式设备中的传感器(Muse 2和Reverb G2 OE设备)进行了整合,创建了一种舌头手势接口(TongueTap)。这两个头戴式设备都包含IMU和光电测量(PPG)传感器。其中一个头戴设备还包括脑电图(EEG)、眼动追踪和头部追踪传感器。两个头戴设备的数据使用“实验室流式层(LSL)”进行了同步,该系统是用于多模式脑-计算机界面常用的时间同步系统。 团队在其流程中使用了SciPy对EEG信号进行了128Hz低通滤波和独立分量分析(ICA)处理,同时对其他传感器分别应用了主成分分析(PCA)。为了进行手势识别,他们使用Scikit-Learn中的支持向量机(SVM)方法,使用径向基函数(RBF)核函数和超参数C=100、gamma=1进行二元分类,判断一个移动窗口的数据是否包含手势或非手势。 他们通过与16名参与者合作,收集了用于评估舌头手势识别的大型数据集。研究中最有趣的结果是哪些传感器在分类舌头手势时最有效。Muse上的IMU传感器是最有效的传感器,单独使用可以达到80%的准确率。多模态组合,包括Muse IMU传感器,效率更高,多种PPG传感器的准确率达到94%。 基于表现最佳的传感器,研究人员观察到,耳后的IMU是一种低成本的舌头手势检测方法,其位置可以与以往的口腔感应方法相结合。使舌头手势成为产品的关键步骤之一是建立可靠的、用户无关的分类模型。为了使手势在更现实的环境中适应,需要进行更生态有效的研究设计,包括多次实验和在不同环境之间进行移动。 TongueTap是朝着平滑、直观的可穿戴设备交互方向迈出的一大步。它利用商业可购买的技术来识别和分类舌头手势,为实现离散、准确和用户友好的佩戴式设备控制打下了基础。舌头交互的最有前景的应用是控制增强现实界面。研究人员计划通过将其用于增强现实头盔,并与其他注视交互方式进行比较,进一步研究这种多器官交互。

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GANs如何打造人工名人身份?

介绍 在人工智能时代,一个引人注目的现象正在发生——生成对抗网络(GANs)巧妙地创建了人工名人身份。这种科技与创意的有趣融合,催生出了一种全新的数字名人。加入我们,一起探索GANs的世界,揭开创造迷人虚拟身份的魔力。GANs是如何实现这一切的?让我们来探索这个数字艺术背后的秘密。 来源:Hello Future 学习目标 在本文中,我们将学习: 生成对抗网络(GANs)的概念 如何训练生成器和判别器? 实施GAN模型的逐步过程 通过对抗训练获取GANs随时间改进的见解 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络(GAN)是由Goodfellow提出的深度学习模型。从名称就可以理解GAN的目的。是的!我们用它来生成东西。它是一个生成数据的网络。这些数据包括图像、文本、音频等等,与真实世界数据相似。GAN包含两个神经网络,它们被称为生成器和判别器。在训练过程中,这两个网络相互竞争,不断提高自己。 生成器是什么? 生成器是负责生成的神经网络。为了输出结果,它需要输入。生成器所接受的输入是一些随机噪声。生成器将这些随机噪声转化为与真实数据相似的输出。每次从判别器那里得到反馈后,它都会不断改善自己,并在下一次生成更好的数据。例如,以图像生成为例,生成器会生成图像。随着训练的进行,它从随机噪声开始,最终改进输出,使其越来越逼真。第一次可能不会产生与原始数据最相似的输出。有时它甚至生成根本不是图像的东西。随着训练的进行,会生成更准确的数据。 判别器是什么? 判别器是负责评估的神经网络。为了更易于理解,我们可以把它称为侦探。判别器同时接收由生成器生成的真实数据和伪造数据。它必须区分伪造数据和真实数据。简单来说,它包括将实际数据与伪造数据进行分类。和生成器一样,随着训练的进行,判别器能够越来越好地区分它们。在第一次尝试时可能无法表现出最佳结果。但在训练过程中,它会不断提高,最终能够正确区分大部分伪造数据。正如我所说的,它必须像一个侦探一样工作。 对抗训练 生成器和判别器都要经历训练,这称为对抗训练。正如我之前提到的,它们会进行竞争性的训练。我们知道生成器生成的伪造数据看起来像真实数据,而判别器则试图区分伪造数据。在训练过程的下一步中,生成器旨在改善并生成能够欺骗判别器的伪造数据。然后判别器会检测到这些伪造数据。这样一来,它们在各自的任务中不断提高。该过程将持续进行,直到生成器生成的数据非常逼真且判别器无法与真实数据区分。此时,GAN达到了一种平衡状态,生成的数据非常类似于真实数据。 实施 让我们首先导入所有必要的库。这主要包括一些torch模块。我们将使用matplotlib进行可视化。 from __future__ import print_function%matplotlib…

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在多云环境中使用亚马逊SageMaker训练和部署机器学习模型

在本文中,我们展示了在多云环境中利用AWS最广泛、最深入的人工智能/机器学习能力的众多选项之一我们展示了如何在AWS中构建和训练一个机器学习模型,并在另一个平台上部署该模型我们使用Amazon SageMaker训练模型,将模型工件存储在Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中,并在Azure中部署和运行该模型

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2023年9月最佳40+个生成式人工智能工具

ChatGPT – GPT-4 GPT-4是OpenAI的最新LLM,比其前身更有创造力、准确性和安全性。它还具有多模态能力,即它能够处理图像、PDF、CSV等。通过引入代码解释器,GPT-4现在可以运行自己的代码,以避免幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI由OpenAI的GPT-4模型提供动力,可以遍历网络提供准确的答案。它还具有根据用户提示生成图像的能力。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一个AI代码补全工具,它分析代码并提供即时反馈和相关的代码建议。 DALL-E 2 DALL-E 2是OpenAI开发的文本到图像生成工具,它根据用户的提示创建原始图像。它被设计为拒绝不适当的用户请求。 Cohere Generate Cohere Generate利用AI的潜力来增强业务运营。它为电子邮件、落地页、产品描述和其他各种需求提供个性化内容。 AlphaCode AlphaCode由DeepMind开发,能够以竞争水平编写计算机程序。 Adobe Firefly Firefly是一款以提示为图像输出准确性而闻名的图像生成和编辑工具。它包括各种图像修改功能,包括内容类型、颜色、色调、光照和构图工具。…

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2023年最佳人工智能演示工具

现代演示软件已远远超越了PowerPoint的静态幻灯片和基本过渡效果。人工智能(AI)已经融入演示软件,提供更智能的设计建议、增强的功能和个性化功能,以吸引观众。本文介绍了当今最顶尖的人工智能(AI)驱动演示工具及其如何改变我们与观众互动和传递内容的方式。无论您是经验丰富的专业人士还是刚刚入门,您都可以了解更多关于这些AI驱动产品的功能。 Gamma Gamma推出了一款新产品,简化了文档、演示和网站。该平台的AI生成器是核心,它可以快速从头开始创建基本的演示或文档,为用户提供了一个坚实的基础。用户赞扬Gamma能够以新颖的方式传递信息,摆脱了静态PowerPoint幻灯片的限制。其有用的功能使演讲者能够顺利进行演示。它的“一键”视觉改进是一个突出的功能。用户可以通过单击一次完全改变演示或文档的视觉风格,省去了幻灯片掌握和组件对齐的耗时任务。该平台对设计的关注保证了内容始终与品牌标准一致,并且视觉上令人愉悦。 SlidesAI SlidesAI是一个演示创作程序,旨在帮助用户轻松创建看起来专业的演示。该程序强调用户友好性,允许演讲者以文本或计划涵盖的材料摘要开始演讲。SlidesAI因其基于文本输入创建演示的能力而与众不同。定制功能提供的各种字体和颜色选项使其适用于各种品牌和个人。 Decktopus Decktopus是一种基于云的软件服务,提供快速灵活的演示开发工具。最引人注目的一个方面是丰富的可定制模板。每个模板都可以以不同的方式进行定制,从更改布局到选择不同的字体。Decktopus还包括一个基于AI的内容助手,以补充其设计功能。使用此功能可以节省时间,同时制作出传达信息效果的精美演示。Decktopus的实时协作功能是其更实用的功能之一。团队可以共同创建演示,减少重复工作并确保统一性。 Slidesgo Slidesgo是一个新的网站,提供专为业务、教育、营销和医疗保健优化的Google Slide主题和PowerPoint模板。用户可以选择广泛的演示主题、格式、视觉风格、配色方案等选项,打造完全符合他们需求的演示。Slidesgo凭借其丰富的可定制演示模板而脱颖而出。此外,该软件的人工智能演示创建功能简化了开发过程,对于忙碌的专业人士来说是一个节省时间的选择。 iA Presenter iA Presenter通过以文本用户界面为中心来提供一种全新的演示方式。故事是这个尖端工具布局的核心,有助于从文本到视觉的平滑过渡。iA Presenter的“Turbostart”是一个突出的功能。这个功能消除了第一次演示的紧张感。用户可以通过导入预先存在的数据(如电子邮件、笔记和推文)避免从零开始。因为该软件的编辑器是基于文本的,您可以立即使用已经编写好的内容,节省创建幻灯片所需的时间。iA Presenter的编辑过程也非常直观。该工具允许用户轻松地在多个幻灯片之间拆分或合并内容,以灵活地发展故事。当正文材料和幻灯片标题之间有明确的界限时,演示更有可能成功。 Pitch Pitch的主要重点是促进业务增长,因此它致力于简化演示制作、协作和共享过程。Pitch在减少演示创建和修订方面的速度是一个重要的特点。借助该软件直观的编辑工具和实时分析,可以做出更好的决策。Pitch在用户定制方面依赖很重。用户可以选择预制模板或从头开始创建自己的模板,包括品牌的颜色和字体。该软件还允许对每个幻灯片的演示风格进行轻松定制,有助于保持演示中的统一品牌形象。创建可在后续项目中使用的模板是任何团队的时间和人力节省者。 Ludus Ludus的基于Web的服务是专为当今的艺术家而设计的。该平台的用户将欣赏到访问和整合Web资源到他们的演示文稿中是多么简单。Ludus最吸引人的特点之一是协作创意团队可以如何轻松地组织演示文稿。由于软件具备协作功能,控制团队的工作流程变得更简单。由于Ludus认识到每个团队成员的才能的价值,它允许创建专门的工作描述。因此,每个人都可以将他们的精力用在最有益处的地方,提高产出和信心。 ClassPoint ClassPoint被设计用于改进标准的PowerPoint演示文稿。它专门针对教职工,帮助他们将乏味的PowerPoint转变为令人兴奋、以受众为中心的体验。ClassPoint最显著的特点之一是其互动性。演讲者可以在PowerPoint中进行投票和使用白板工具,从而引起观众的兴趣。此外,AI生成的问题可以用于征求观众的反馈,从而实现更具互动性和合作性的课堂环境。ClassPoint是一个一体化解决方案,无需在PowerPoint之外使用其他教学工具。教育工作者可以借助学生互动功能,通过增强平台与熟悉的PowerPoint界面一起进行互动课堂。这种策略旨在通过减轻教师处理多个软件程序的负担来简化课堂体验。 Piggy Piggy是一家位于特拉维夫的公司,提供适用于现代化的解决方案,具有灵活的界面,可制作各种形式的数字娱乐。Piggy成立两年,由一个13人的团队运营,致力于改进数字自我表达的技术水平。Piggy是一个灵活的移动软件,可用于各种用途,包括文档和演示文稿的创建、图片相册制作和网站开发。该应用程序通过设计互动内容(如问卷和故事),强调用户的主动性。然后用户可以下载、嵌入或分享内容。 Beautiful.ai…

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2023年最佳40个生成式人工智能工具

ChatGPT – GPT-4 GPT-4 是 OpenAI 的最新 LLM,比其前身更具创造性、准确性和安全性。它还具备多模态能力,即能够处理图像、PDF、CSV等文件。通过引入代码解释器,GPT-4 现在可以运行自己的代码,避免产生幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI 使用 OpenAI 的 GPT-4 模型,能够遍历网络提供准确的回答。它还具有根据用户提示生成图像的能力。 GitHub Copilot GitHub Copilot 是一种 AI 代码补全工具,可以分析代码并提供即时反馈和相关的代码建议。…

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训练你的第一个决策变形器

在以前的帖子中,我们宣布在transformers库中推出了Decision Transformers。这种新技术使用Transformer作为决策模型越来越受欢迎。 所以今天,您将学习如何从头开始训练第一个离线Decision Transformer模型,使半猎豹奔跑。我们将直接在Google Colab上进行训练,您可以在这里找到:👉 https://github.com/huggingface/blog/blob/main/notebooks/101_train-decision-transformers.ipynb *在Gym HalfCheetah环境中使用离线RL学习的“专家”Decision Transformers模型。 听起来很令人兴奋吗?让我们开始吧! 什么是Decision Transformers? 训练Decision Transformers 加载数据集并构建自定义数据整理器 使用🤗 transformers Trainer训练Decision Transformer模型 结论 接下来是什么? 参考文献 什么是Decision Transformers? Decision…

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