Press "Enter" to skip to content

四海吧 Posts

如何利用生成式人工智能开发全球、敏捷和有效的市场营销策略

在如今日益拥挤的市场中,客户体验正在成为一个主导因素根据Gartner的一项研究,80%的公司认为一流的客户体验是主要的竞争优势对于在国际市场开展业务的公司来说,提供最佳的客户体验需要额外的努力一项调查显示,76%的购物者更喜欢使用他们的母语获取信息,无论是什么语言

Leave a Comment

法国国家科学研究中心(CNRS)的人工智能研究提出了一种噪声自适应智能可编程元成像器:一种及时应对特定任务、噪声自适应感知的方法

法国国家科学研究中心的研究人员提出了一种噪声自适应智能可编程元成像器。感知系统在我们生活的许多方面中越来越广泛地使用,包括非接触式人机界面、无人驾驶车辆和环境支持的医疗保健。然而,这些系统通常缺乏智能,因为它们有收集所有信息的倾向,而不管其是否相关。这可能导致隐私侵犯,同时在处理数据时也会浪费时间、精力和计算资源。 然而,在实际应用中,测量过程总是受到不同类型的噪声的影响。每个测量都伴随着噪声。特别是在室内环境中,传输的电磁信号必须保持适度,信噪比可能较低。为了推进先前的研究,法国国家科学研究中心的研究人员现已开发了一种智能可编程计算元成像器,不仅可以根据特定的信息提取任务(如物体识别)调整其照明模式,还可以适应各种类型和水平的噪声。 某种类型和强度的噪声不可避免地影响测量过程。我们假设噪声的类型和数量将影响智能可编程元成像器应该使用的最佳相干照明模式,以有效地从图像中提取特定任务的信息。该系统被认为是一种单发射器、单探测器多次拍摄的可编程计算成像系统。这些系统在微波领域尤为重要,因为昂贵的收发器可以被可编程的元表面孔径所取代,后者可以从单个射频链合成相干波前。 研究人员根据研究仔细探讨了延迟限制和噪声对智能多次拍摄可编程元成像器的影响。研究人员研究了一个常见的物体识别问题,并提出了一个微波计算可编程元成像器系统来测试他们的理论。这些系统可以用于地球观测、室内监控等领域。 在他们的模型中,一个微波动态元表面天线(DMA)使用单个发射器向场景发送一系列相干波前,而第二个DMA使用单个探测器相干地收集反射波。他们开发了一个可微分的端到端信息流管道,包括未来的数字处理阶段以及带有噪声的可编程物理测量过程。 这种联合优化,涉及对可训练的物理参数和可训练的数字参数进行任务特定的端到端联合优化,使测量过程具有任务意识,使其能够区分与手头任务相关的模拟域信息和与任务无关的信息。 科学家发现,在信息受到延迟约束和/或噪声约束的情况下,这种可编程元成像器生成一系列与任务和噪声相关的场景照明,比传统的具有随机配置的压缩感知方法表现更好。 这种方法虽然具有“黑盒”特性,但研究人员发现,学习到的光照模式的“宏观”方面,尤其是它们的互相重叠和强度,是直观可理解的。 根据研究人员的说法,向一个能够自动识别噪声类型和数量并相应地修改其DMA设置的系统过渡是简单的,而无需额外的人类输入。

Leave a Comment

马里兰大学的新人工智能研究探讨了在一天内使用单个GPU训练语言模型的压缩挑战

在自然语言处理的许多领域中,包括语言解释和自然语言合成,利用变压器拓扑的大规模机器学习模型的训练取得了突破性的进展。这些系统的广泛认可行为是它们在模型参数数量和数据量增加时能够稳定扩展或继续表现更好的能力。 虽然大多数研究都集中在寻找推动极端计算边界的新方法上,但马里兰大学的研究人员正在研究最佳的语言模型训练规模缩减方式和可能出现的权衡。 研究人员认为,由于规模效应带来的竞争,他们可以训练一个语言模型。最初的BERT模型在自然语言处理的许多实际应用中得到了使用。然而,这个模型已经需要大量计算才能训练。 在资源相对有限的情况下,有可能训练一个接近BERT性能水平的语言模型,这带来了许多有趣的后果。一个原因是,如果缩减模型的预训练是大规模计算预训练的有效替代品,那么它将开辟一系列目前难以实现的额外学术研究。研究人员表示,可能会出现一些场景,从业者有兴趣利用专门的或可靠的数据源重新训练他们的语言模型,但法律因素使得不确定是否可以接受在具有可疑来源的公共数据上训练的模型。 马里兰大学的研究人员进行了一项新研究,探索了“挤压”挑战——在考试前一天学习整个语言模型。他们的研究证明,在这种受限情况下,性能与大规模计算环境中发现的缩放规律密切相符。为了确定对训练流程的更改是否会导致缩小的情况下性能的提高,该研究首先研究了各种训练流程方面。 缩小规模是具有挑战性的。虽然较小的模型设计可以实现更快的梯度计算,但随时间的推移,模型改进的整体速率几乎保持不变。然而,利用缩放定律的训练配方修改可以通过增加梯度计算的有效速率而获得收益,而不需要减小模型的大小。最终,团队能够在有限的预算下训练模型并提供可观的性能,在GLUE任务中经常接近甚至超过BERT。 团队评估了将基于变压器的语言模型放入计算资源非常有限的情况下的性能。他们发现,多个变化方面导致在GLUE上可观的下游性能。团队希望这项工作可以作为对挤压问题进行调查的起点,并对多种改进和策略提供额外的见解。

Leave a Comment

微软AI研究提出了一种新的训练策略AltFreezing:用于更广泛的人脸伪造检测

由于面部生成和操作工具的迅速发展,面部视频提供的身份或质量现在可以非常容易地改变和操纵。这对于制作搞笑视频、电影和其他媒体类型具有几个重要和惊人的用途。然而,这些方法也可能被恶意利用,导致社会对安全和信心的重大危机。因此,学习如何识别视频面部伪造最近成为一项热门研究课题。 迄今为止,一种有效的研究方法尝试通过寻找生成图像中的“空间”伪迹(例如棋盘格、不自然和生成模型底层的伪迹等)来区分真实和虚假照片。这些技术在寻找空间相关伪迹时有着显著的效果。然而,它们忽略了视频的时间连贯性,错过了视频面部伪造中的“时间”伪迹,如闪烁和不连续性。最近的研究注意到了这个问题,并努力通过使用时间线索来解决它。 由此产生的模型可以在时间级别上识别不自然的伪迹,但它们需要提高对与空间相关的伪迹的检测能力。他们试图在这项研究中捕捉空间和时间伪迹,以识别广泛的视频面部伪造。一种有效的时空网络(3D ConvNet)通常可以搜索空间和时间伪迹。然而,他们发现纯粹的训练可能会使其过于依赖空间伪迹,而忽视时间伪迹,从而导致推理能力较差。这样一来,3D卷积网络可能更容易依赖空间伪迹,因为空间伪迹通常比时间不连贯更可见。 因此,问题在于使时空网络能够捕捉到时间和空间伪迹。中国科学技术大学、微软亚洲研究院和合肥综合国家科学中心的研究人员在本研究中提出了一种创新的训练方法,称为AltFreezing,以实现这一目标。重要的概念是在整个训练过程中交替冻结与空间和时间相关的权重。具体构建了一个使用1×Kh×Kw空间卷积和Kt×1×1时间卷积的3D resblocks的时空网络。通过这些空间和时间卷积核,分别捕捉到了空间和时间级别的特征。为了克服空间和时间伪迹,他们的AltFreezing技术促使两组权重交替更新。 此外,他们提供了一套用于创建视频级别虚假内容的工具。这些技术可以分为两类。第一类是伪造剪辑,它们仅使用时间伪迹,随机重复和删除实际剪辑的帧。第二类剪辑是通过将一个真实剪辑的一部分与另一个真实剪辑混合而成,它只有空间伪迹。这些视频增强技术是首次产生既有空间又有时间限制的虚假视频。这些改进有助于时空模型捕捉到空间和时间伪迹。通过上述两种方法,他们可以在各种困难的面部伪造检测场景中处于前沿地位,包括对未见伪造的泛化和对各种扰动的鲁棒性。 以下是他们的三个主要贡献: • 他们建议研究用于检测视频面部伪造的空间和时间伪迹。提出了一种名为AltFreezing的全新训练技术来实现这一目标。 • 他们提供了视频级别的虚假数据增强技术,以推动模型捕捉更广泛的伪造。 • 在包括对操作和数据集的评估在内的五个基准数据集上进行了广泛的测试,结果显示该方法达到了最新的性能水平。

Leave a Comment

使用深度预测Transformer(DPT)进行图像深度估计

介绍 图像深度估计是指确定图像中物体与观察者的距离。这是计算机视觉中的一个重要问题,因为它有助于创建3D模型、增强现实和自动驾驶汽车等技术。过去,人们使用立体视觉或特殊传感器等技术来估计深度。但现在,有一种名为深度预测Transformer(DPTs)的新方法使用深度学习来进行深度估计。 DPTs是一种可以通过观察图像来学习估计深度的模型。在本文中,我们将通过实际编码来了解DPTs的工作原理、它们的用途以及在不同应用中可以做什么。 学习目标 了解DPTs(Dense Prediction Transformers)的概念及其在图像深度估计中的作用。 探索DPTs的架构,包括视觉Transformer和编码器-解码器框架的组合。 使用Hugging Face Transformer库实现DPT任务。 认识DPTs在各个领域中的潜在应用。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 理解深度预测Transformer 深度预测Transformer(DPTs)是一种独特的深度学习模型,专门用于估计图像中物体的深度。它们利用了一种特殊类型的架构,称为Transformer,最初是为处理语言数据而开发的。然而,DPTs将这种架构进行了调整和应用,以处理视觉数据。DPTs的一个关键优势是它们能够捕捉图像各个部分之间的复杂关系,并对跨越较长距离的模型依赖进行建模。这使得DPTs能够准确地预测图像中物体的深度或距离。 深度预测Transformer的架构 深度预测Transformer(DPTs)通过将视觉Transformer和编码器-解码器框架结合起来,对图像进行深度估计。编码器组件使用自注意机制捕捉和编码特征,增强了对图像不同部分之间关系的理解。这提高了特征分辨率,并允许捕捉细粒度的细节。解码器组件通过将编码特征映射回原始图像空间,利用上采样和卷积层等技术来重建密集的深度预测。DPTs的架构使得模型能够考虑场景的全局上下文和不同图像区域之间的模型依赖关系,从而得出准确的深度预测。 总之,DPTs利用视觉Transformer和编码器-解码器框架对图像进行深度估计。编码器捕捉特征并使用自注意机制对其进行编码,解码器通过将编码特征映射回原始图像空间来重建密集的深度预测。这种架构使得DPTs能够捕捉细粒度的细节、考虑全局上下文并生成准确的深度预测。 使用Hugging Face Transformer实现DPT 我们将使用Hugging Face…

Leave a Comment

认识Powderworld:一个轻量级的模拟环境,用于理解人工智能的泛化

尽管强化学习(RL)和决策过程中取得了最近的进展,但对新任务的概括能力仍然是最主要的问题之一。 RL代理在单任务设置下表现出色,但在面对意外障碍时经常犯错误。此外,单任务RL代理可以在训练时过度拟合任务,使其不适用于实际应用。这就是通用代理的用处所在,它可以成功处理各种前所未有的任务和意外困难。 大多数通用代理都是通过多样化的任务进行训练的。最近的深度学习研究表明,模型的概括能力与使用的训练数据量密切相关。然而,主要问题在于开发训练任务是昂贵且困难的。因此,大多数典型设置在本质上过于具体和狭窄,只关注单一任务类型。这个领域的大部分先前研究都集中在多任务训练的专门任务分布上,特别关注特定的决策问题。强化学习社区将从“基础环境”中获得巨大的好处,该环境允许各种任务源自相同的核心规则,因为越来越需要研究训练任务和概括之间的联系。此外,一个简单比较不同训练任务变化的设置也将是有利的。 为了支持代理学习和多任务概括,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的两位研究人员设计了Powderworld,一个仿真环境。这个简单的仿真环境直接在GPU上运行,有效地提供环境动力学。在目前的Powderworld中,还包括两个用于指定世界建模和强化学习任务的框架。虽然在强化学习实例中发现,任务复杂性的增加促进了概括,直到达到特定的拐点后表现下降,但在越来越复杂的环境中训练的世界模型展示了改进的传递性能。团队认为这些结果可以作为进一步社区研究的绝佳跳板,利用Powderworld作为调查概括的初始模型。 Powderworld的开发旨在具有模块化和支持新兴交互的能力,同时又不损失其表达设计的能力。规定附近两个元素应该如何相互作用的基本原则构成了Powderworld的核心。这些规范的一致性为代理的概括能力提供了基础。此外,这些局部互动可以扩展为产生新兴的大规模现象。因此,代理可以通过使用这些基本的Powderworld先验知识进行概括。 RL概括的另一个重要障碍是任务经常是不可调整的。理想的环境应该提供一个空间,可以探索并代表有趣的目标和挑战的任务。每个任务都由Powderworld表示为一个二维元素数组,允许使用各种程序化创建技术。代理更有可能面对这些障碍,因为评估特定代理能力的方式有很多种。由于Powderworld是在GPU上运行的,它可以并行执行大规模的仿真批处理,从而实现高效的运行时。这个优势变得至关重要,因为多任务学习可能非常计算密集。此外,Powderworld使用与神经网络兼容的矩阵形式进行任务设计和代理观察。 在最新版本中,团队为在Powderworld内训练世界模型提供了初步的基础。世界模型的目标是预测在一定数量的仿真时间步骤之后的状态。由于Powderworld实验应该关注概括,所以世界模型的性能是在一组保留的测试状态上报告的。基于多个研究,团队还发现,使用更复杂的训练数据的模型在概括方面表现更好。在训练过程中暴露给模型的元素越多,性能越好,这表明Powderworld的逼真仿真足够丰富,可以改变世界模型的表示。 团队专注于探索用于强化学习的随机多样性任务,其中代理在测试中必须克服未知的障碍。实验评估显示,增加训练任务的复杂性有助于概括,直到任务特定的拐点后,过于复杂的训练任务会在强化学习过程中导致不稳定性。这种复杂性对Powderworld世界建模和强化学习任务中训练的影响的区别引起了有趣的研究问题,这是未来的研究重点。 强化学习的一个主要问题是对新的未经测试的任务进行概括。为了解决这个问题,麻省理工学院的研究人员开发了Powderworld,一个可以为监督学习和强化学习产生任务分布的仿真环境。Powderworld的创建者期望他们的轻量级仿真环境能够促进进一步的研究,以开发一个既强大又计算有效的任务复杂性和代理概括的框架。他们预计未来的研究将利用Powderworld来研究无监督环境设计策略和开放式代理学习以及其他各种主题。

Leave a Comment

介绍DiffusionDet:一种利用扩散进行目标检测的人工智能(AI)模型

目标检测是一种强大的技术,用于识别图像和视频中的物体。借助深度学习和计算机视觉的进展,它近年来取得了长足的发展。它有潜力在从交通和安全到医疗和零售的各个行业中引发革命。随着技术的不断改进,我们可以期待在目标检测领域看到更多令人兴奋的发展。 目标检测中的一个关键挑战是准确地定位图像中的物体。这涉及到确定物体是否存在以及确定其精确的位置和大小。 大多数目标检测器使用回归和分类技术的组合来识别图像中的物体。通常通过查看图像的特定区域,如滑动窗口或区域建议,并使用这些作为“引导”来帮助识别物体。其他方法,如锚框或参考点,也可以帮助目标检测。 尽管这些目标检测技术相对简单且有效,但它们依赖于一组固定的预定搜索条件。大多数情况下需要定义一组候选物体。然而,定义所有这些预定条件可能很繁琐。是否有一种更简化这个过程而无需这些预定搜索准则的方法? 腾讯的研究人员提出了DiffusionDet,这是一种在目标检测中使用的扩散模型。 在过去几个月中,扩散模型一直是人工智能界的关注中心,主要得益于稳定扩散模型的公开发布。简单来说,扩散模型将输入作为噪声,并逐渐去噪,遵循一定的规则,直到得到期望的输出。在稳定扩散的背景下,输入是通过文本提示获得的噪声图像,并且在逐渐去噪,直到获得与给定文本提示类似的图像。 那么,扩散方法如何用于目标检测?我们不是在生成新的东西,而是想知道给定图像中的物体。他们是如何做到的? DiffusionDet的概览。来源:https://arxiv.org/pdf/2211.09788.pdf 在DiffusionDet中,设计了一种新颖的框架,用于直接从一组随机框中检测物体。这些框在训练期间不包含需要优化的可学习参数,预期通过噪声到框的方法逐渐精确地覆盖目标物体。 将这些框想象成输入噪声,这里的约束是它们应该包含一个物体。因此,最终我们希望得到一组包含不同物体的框。去噪步骤是逐渐改变框的大小和位置。这种方法不需要启发式的对象先验和可学习的查询,简化了物体候选的识别,并推动了检测流水线的发展。 DiffusionDet的框架。来源:https://arxiv.org/pdf/2211.09788.pdf DiffusionDet将目标检测视为涉及图像中边界框位置和大小的生成任务。在训练过程中,通过方差调度控制的噪声被添加到地面实况框中,创建了带有噪声的框,然后使用这些框从骨干编码器的输出特征图中裁剪特征。然后,将这些特征发送到检测解码器,该解码器被训练以无噪声地预测地面实况框。这使得DiffusionDet能够从随机框中预测地面实况框。在推理时,DiffusionDet通过反向学习扩散过程并调整噪声先验分布到学习到的边界框分布来生成边界框。

Leave a Comment

在人工智能(AI)中使用模拟计算机

模拟计算机是一类设备,其中物理量如电压、机械运动或流体压力被表示为与问题中相应数量相似的量。 这是一个模拟计算机的简单示例。 来源:https://www.youtube.com/watch?v=IgF3OX8nT0w&t=763s 如果我们按一定量转动黑色和白色的轮子,灰色的轮子显示两个旋转的总和。 最早的模拟计算机之一是公元前100-200年左右建造的安提基瑟拉机械。它由一系列相互连接的青铜齿轮组成,某些指针的运动类似于太阳和月亮的运动。它还能够提前几十年预测日食。 来源:https://arstechnica.com/science/2021/03/scientists-solve-another-piece-of-the-puzzling-antikythera-mechanism/ 模拟计算机的优点和缺点 要添加两个八位数,需要大约50个晶体管。然而,使用模拟计算机,我们只需将两根电线连接起来即可相加两个电流。同样,要乘以两个数,我们需要1000多个晶体管。相反,我们可以通过电阻(R-欧姆)通过电流(I安培),线两端的电势差将是I*R,即两个数的乘积。 模拟计算机功能强大、快速且能源高效。然而,数字计算机取代了它们,因为它们是单用途的且不准确,而且由于输入是连续的,很难完全重复过程。 模拟计算机与人工智能 在人工智能中,模拟计算机用于各种任务,包括模式识别、决策和控制。例如,它们被用于训练神经网络,这是受人脑结构和功能启发的机器学习模型。模拟计算机还用于实现基于规则的人工智能系统,这些系统使用特定规则进行决策或采取行动。 尽管在过去广泛使用,但模拟计算机在人工智能和机器学习中已不再常见,这主要是由于数字计算机的出现。数字计算机比模拟计算机更快速、可靠,可以存储和处理更大量的数据。此外,数字计算机更易于编程和维护,这使其成为大多数人工智能和机器学习应用的首选。 模拟计算机在人工智能中的应用增加 在机器学习和人工智能应用中,使用更大的神经网络的趋势越来越明显。这一趋势是由于需要在日益复杂的任务上提高性能,以及更多的数据、硬件和算法来支持更大网络的训练。然而,这种增加的需求也带来了一些挑战。 训练一个大型神经网络需要的能量相当于三个家庭一年的平均消耗量。 现代计算机将数据存储在内存中,并根据需要访问。但是当神经网络需要大规模矩阵乘法时,大部分能量用于获取权重的值,而不是执行计算。 根据摩尔定律,芯片上的晶体管数量传统上每两年翻一番。然而,我们现在正接近晶体管的尺寸接近原子尺寸的点,这对进一步微型化带来了重大的物理挑战。 随着数字计算机接近其极限,神经网络在矩阵乘法上的广泛应用使其受到了广泛关注。此外,神经网络不要求数字计算机进行精确计算,对于将图像分类为狗的置信度达到98%或95%即可。这些因素为模拟计算机在人工智能领域扮演更重要的角色提供了绝佳机会。 案例研究: Mythic AI Mythic AI 是一家模拟计算初创公司,致力于创建用于运行神经网络的模拟芯片。不同的人工智能算法,如动作检测、深度估计、对象分类等,都在模拟领域中运行。 Mythic修改了数字闪存单元,使其能够实现这一点。这些单元通常用于存储内存,可以存储1或0。将正电压应用于控制栅,电子将穿过绝缘层并被困在浮动栅上。然后可以去除电压,电子将长时间保持在浮动栅上,阻止电流通过该单元。…

Leave a Comment

Salesforce AI和哥伦比亚大学的研究人员推出DialogStudio:一个保留原始信息的统一而多样化的对话数据集合,包含80个对话数据集

近年来,对话式人工智能取得了重大进展,使得机器和用户之间的交互更加类似于人类之间的交流。推动这一进展的关键组成部分之一是大规模且多样化的数据集,这些数据集为训练复杂的语言模型提供了基础。Salesforce AI和哥伦比亚大学的研究人员推出了DialogStudio,作为一项开创性的倡议,为研究提供了一个包含统一对话数据集的综合性收集平台,以及训练大型语言模型(LLM)的支持。 统一对话数据集的需求 开发高效且多功能的对话式人工智能系统需要访问覆盖各个领域和对话类型的多样化数据集。传统上,不同的研究小组贡献了旨在解决特定对话场景的数据集。然而,这种分散的方法导致了对数据集之间更多标准化和互操作性的需求,使得比较和集成变得更加困难。 DialogStudio通过汇总33个不同的数据集来填补这一空白,这些数据集代表了多个类别,如知识驱动对话、自然语言理解、开放领域对话、任务导向对话、对话摘要和对话推荐。统一过程保留了每个数据集的原始信息,同时促进了无缝集成和跨领域研究。 对话质量评估 为了确保数据集的质量和适用性,DialogStudio采用了一套全面的对话质量评估框架。根据六个关键标准(理解、相关性、正确性、连贯性、完整性和整体质量)评估对话,使得研究人员和开发人员能够有效衡量模型的性能。评分范围为1到5分,分数越高表示对话质量越好。 通过HuggingFace实现无缝访问 DialogStudio通过HuggingFace提供了方便访问其庞大的数据集收藏。研究人员可以通过声明与DialogStudio中的数据集文件夹名称相对应的数据集名称来快速加载任何数据集。这一简化流程加速了对话式人工智能模型的开发和评估,节省了宝贵的时间和精力。 模型版本和限制 DialogStudio提供了基于选定数据集训练的1.0版本模型。这些模型基于小规模预训练模型,并且不包括用于训练像Alpaca、ShareGPT、GPT4ALL、UltraChat等大规模数据集的模型,也不包括OASST1和WizardCoder等其他数据集。尽管在创造性能力方面存在一些限制,但这些模型为开发复杂模型提供了一个坚实的起点。 DialogStudio是发展对话式人工智能的一个重要里程碑,提供了一个统一且广泛的对话数据集收藏。通过将多样化的数据集集中在一个平台上,DialogStudio使得研究人员和开发人员能够探索对话式人工智能的新领域,为机器和用户之间更加复杂、类似于人类的交互铺平了道路。凭借其持续改进和社区参与的关注,DialogStudio注定将在未来多年中塑造对话式人工智能的未来。

Leave a Comment

16个加速你工作的人工智能工具

动力学 动力学是一个机智的工具,利用人工智能来创建每日日程表,考虑到你的会议、任务和项目。告别计划的麻烦,迎接更高效的生活。 BeforeSunset AI 为了帮助用户有效管理时间,BeforeSunset AI采用人工智能技术。它通过消除手动待办清单的困扰和模糊性来简化计划过程。该工具的功能包括将工作转化为“可做”项目、将大型项目拆分为小型项目以及推荐团队会议的时间,所有这些都有助于提高效率和秩序。BeforeSunset AI提供个人分析以增强规划能力。用户可以查看他们的每周和每日日历,了解自己的工作习惯和生产力。这为他们提供了宝贵的洞察力,以便更好地利用时间。时间监控、记录笔记、任务历史和目标设定只是该程序提供的一些功能。用户可以追踪自己的活动、将大型项目拆分为小型项目,并查看他们的进展。BeforeSunset AI还将提供未来的功能,如团队凝聚力和协调。 Notion Notion通过利用先进的人工智能技术来增加其用户群。他们最新的功能Notion AI是一个强大的生成式人工智能工具,可帮助用户进行笔记摘要、识别会议中的行动项以及创建和修改文本等任务。Notion AI通过自动化繁琐的任务、提供建议和模板来简化工作流程,最终简化和改善用户体验。 AdCreative.ai 通过AdCreative.ai,提升您的广告和社交媒体能力,这是终极人工智能解决方案。告别数小时的创意工作,迎接仅几秒钟内生成的高转化广告和社交媒体帖子。通过AdCreative.ai,最大化您的成功,最小化您的努力。 Otter AI Otter.AI利用人工智能为用户提供实时的会议笔记转录,这些笔记可以共享、搜索、访问和保护。获得一个能记录音频、书写笔记、自动捕捉幻灯片并生成摘要的会议助手。 Aragon 通过Aragon轻松获得令人惊叹的专业头像。利用最新的人工智能技术,快速轻松地为自己创建高质量的头像!不再需要预约摄影工作室或打扮。快速获取您的照片编辑和修饰,而不是等上几天。获得40张高清照片,为您在下一份工作中获得优势。 Postfluencer Postfluencer是一款由人工智能驱动的软件,可以为客户自动创建LinkedIn更新。该软件提供了在专业社交媒体平台上分享有吸引力内容的简单有效方法。用户可以轻松输入材料并从多个选项中选择首选框架,例如Matt Barker的PCR框架、ClearPAIPS、Story、Hero’s Journey和Simple。用户可以选择其他帖子格式,如列表或标准段落。用户现在可以轻松修改其帖子以适应不同的内容指南和目标读者的口味。然后,该工具会生成一个包含标签的完整帖子。OpenAI是人工智能领域的领军企业,为Postfluencer提供技术支持。借助OpenAI先进的人工智能技术,Postfluencer的帖子生成能力精确高效。通过利用这个功能,LinkedIn用户可以节省大量的时间和精力,同时为他们的网络发展提供有吸引力的内容。 Parsio(OCR +…

Leave a Comment

部署机器学习模型意味着什么?

数据科学是一个有前景的领域,吸引着越来越多的公司,但它在工业化过程中的整合仍然面临困难。在大多数情况下,机器学习(ML)模型在科学研究环境中离线实现。创建的模型中有近90%从未在生产条件下部署。部署可以定义为将ML模型集成到现有生产环境中以实现有效的数据驱动业务决策的过程。这是机器学习生命周期的最后阶段之一。然而,近年来,ML已经从纯粹的学术研究领域发展为可以解决实际业务问题的领域。然而,在操作系统中使用机器学习模型可能会面临各种问题和担忧。 在生产环境中定义ML模型有几种方法,具体取决于范围的不同优势。大多数数据科学家认为,部署模型是软件工程任务,应由软件工程师处理,因为所需的所有技能更与他们的日常工作密切相关。 像Kubeflow和TFX这样的工具可以解释整个模型部署过程,数据科学家应该使用它们。使用Dataflow等工具可以与工程团队密切合作。它可以设置临时环境,在部署之前可以测试数据管道的部分。 部署过程可以分为四个主要步骤: 1)准备和配置数据管道 第一项任务是确保数据管道结构高效,并能提供相关且高质量的数据。确定如何在部署后扩展数据管道和模型非常重要。 2)访问相关的外部数据 在部署生产预测模型时,必须注意使用最佳的数据,从合适的来源从概念到发布。即使仔细设计,一个破损的模型也是无用的。此外,此挑战的另一个要素是捕获足够的历史数据以获得稳健且具有普适性的模型。一些公司会内部收集所需的所有数据。为了全面了解和洞察,考虑包括外部数据源。 3)构建强大的测试和训练自动化工具 在进入预测模型部署阶段之前,严密且无妥协的测试和训练是必不可少的,但可能需要时间。因此,为了避免减慢速度,尽可能自动化。除了研究一些节省时间的技巧或工具,还需要生成可以无需工程师任何努力或操作就能工作的模型。 4)规划和设计强大的监控、审计和回收协议 在部署和运行ML模型之前,必须检查它是否实际产生了预期类型的结果。必须验证这些结果是否准确,并且提供给模型的数据能够保持这些模型的一致性和相关性。此外,弱旧数据可能导致不准确的结果。 如果我们更详细地观察机器学习实验,我们会意识到这些实验是在时间上冻结的数据上进行的,也就是说,用于训练模型的数据通常是固定的。换句话说,这些数据不会改变或在实验期间变化很小。在这种情况下,我们称之为封闭模型。在真实世界条件下,模型不断遇到与创建模型时使用的数据相当不同的新数据。因此,模型继续学习并更新其参数非常重要。迅速而轻松地使用新数据重新训练模型非常有趣。模型重新训练是指开发具有与原始模型不同属性的新模型。重要的是能够重新部署此模型以获得其新功能的好处。 总之,部署ML模型是一个具有挑战性的过程,要成功完成,需要对ML模型的使用和利用周围的所有关注点有全面的理解。一个人很少具备完成所有这些过程所需的必要才能: 了解公司的需求 创建ML模型。 使模型工业化 批量或实时收集数据 在数据上使用部署的模型 因此,数据科学家很难独自完成所有这些过程。 数据工程师、软件工程师和数据科学家之间的合作至关重要。 总之,数据科学项目的成功受到所需才能的多样性和每个团队对问题的全面理解的影响。

Leave a Comment

基于草图的图像到图像翻译:利用生成对抗网络将抽象草图转化为逼真图像

有些人擅长素描,而其他人可能在其他任务上有天赋。当给出一张鞋子的图片时,人们可以用简单的线条来代表照片,但素描的质量可能会有所不同。相反,人类具有根据甚至是抽象的绘画进行可视化的内在能力,这是在数百万年的进化过程中培养出来的技能。 随着人工智能和生成模型的出现,从抽象素描生成逼真图像的问题属于图像到图像翻译文献的更广泛背景。这个问题在之前的作品中得到了探索,如pix2pix、CycleGAN、MUNIT和BicycleGAN。其中一些先前的方法,包括针对素描的变体,声称通过生成照片的边缘图来解决类似的问题,这些边缘图突出了素描中物体的重要轮廓和外形。这些边缘图是详细的图片,这意味着这些模型不考虑抽象的素描,而是专注于精细的素描。 本文介绍的论文侧重于基于素描的图像到图像翻译,但与引用的方法有一个重要的区别。它专注于直接从抽象人类素描生成图像,而不是使用照片边缘图。根据作者的说法,使用边缘图训练的模型生成了具有边缘图的高质量逼真照片,但对业余人类素描生成了不现实的结果。这是因为所有先前的方法在翻译过程中都假设像素对齐。因此,生成的结果准确反映了个体的绘画技巧(或其缺乏),导致非艺术家的结果不佳。 因此,非训练有素的艺术家永远不会在这些模型中获得令人满意的结果。然而,本文介绍的新型人工智能方法旨在使素描到照片生成技术民主化。 该技术的架构如下图所示。 https://subhadeepkoley.github.io/PictureThatSketch/ 这种技术能够从素描中生成逼真的图像,而不受素描质量的限制。作者们发现,先前方法中呈现的像素对齐伪影是由于将编码器-解码器架构端到端进行训练所导致的。这导致生成的结果严格遵循输入素描(边缘图)中定义的边界,限制了结果的质量。为了解决这个问题,他们引入了一种解耦的编码器-解码器训练方法。研究人员首先使用StyleGAN仅对照片进行预训练解码器,然后冻结它。这确保生成的结果具有逼真的质量,并从StyleGAN的流形中进行采样。 另一个重要的方面是抽象素描与逼真照片之间的差距。为了解决这个问题,他们训练了一个编码器,将抽象素描表示映射到StyleGAN的潜在空间,而不是通常的实际照片。他们使用地面实况素描-照片对,并对输入素描和生成的照片之间施加了一种新颖的细粒度辨别损失,以确保准确的映射。此外,他们引入了一种局部感知的增强策略来处理素描的抽象性质。这涉及渲染完整素描的部分版本,并根据部分信息的程度适当地分配潜在向量。 在训练他们的生成模型后,研究人员观察到了几个有趣的特性。他们发现,通过调整预测的潜在向量数量和添加高斯噪声,可以轻松地控制生成照片中的抽象级别。由于局部感知的素描增强策略,该模型还对噪声和部分素描表现出鲁棒性。此外,该模型对输入素描的不同抽象级别表现出良好的泛化能力。 下面报告了所提出方法和最先进技术的一系列结果。 https://subhadeepkoley.github.io/PictureThatSketch/ 这是一种新颖的AI生成图像到图像模型的概述,可以从抽象的人类草图合成逼真的图像。如果您对此工作感兴趣并希望了解更多信息,您可以通过点击下面的链接找到更多信息。

Leave a Comment

遇见FathomNet:一个使用人工智能和机器学习算法的开源图像数据库,以帮助处理视觉数据积压,以理解我们的海洋及其居民

海洋正在以前所未有的速度发生变化,使得在视觉监测大量海洋数据的同时保持负责任的管理变得具有挑战性。由于研究界正在寻求基线,所需数据的数量和速度正在超过我们快速处理和分析它们的能力。数据一致性的缺乏、不充分的格式以及对重要标记数据集的需求,这些都导致了最近机器学习的进展在快速和更复杂的视觉数据分析方面取得的有限成功。 为了满足这一需求,几个研究机构与MBARI合作,利用人工智能和机器学习的能力加速海洋研究。这种合作的一个结果是FathomNet,这是一个开源的图像数据库,利用先进的数据处理算法来标准化和聚合精心策划的标记数据。团队认为,使用人工智能和机器学习将是加速海洋健康关键研究并消除处理水下图像的瓶颈的唯一途径。关于这个新图像数据库背后的开发过程的详细信息可以在《Scientific Reports》杂志的最近一篇研究论文中找到。 机器学习在历史上在自动化视觉分析领域产生了转变,部分原因在于大量的注释数据。对于陆地应用来说,机器学习和计算机视觉研究人员争相使用的基准数据集是ImageNet和Microsoft COCO。为了给研究人员提供一个丰富、引人入胜的水下视觉分析标准,团队创建了FathomNet。为了建立一个自由可访问、高度维护的水下图像训练资源,FathomNet结合了来自许多不同来源的图像和记录。 MBARI的视频实验室的研究人员精心注释了近28,000小时的深海视频和超过1百万张MBARI在35年间收集到的深海照片。MBARI的视频库中有约820万个关于动物、生态系统和物体观察的注释。探险技术实验室从各种海洋栖息地和所有海洋盆地的各个地方收集了超过1,000小时的视频数据。这些录像还被CVision AI开发的基于云的协作分析平台使用,并由夏威夷大学和OceansTurn的专家进行了注释。 此外,2010年,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)海洋探索团队在NOAA Okeanos Explorer船上使用双重远程操作车系统收集了视频数据。为了更广泛地注释收集到的视频,他们从2015年开始资助专业分类学家。最初,他们通过志愿参与的科学家众包注释。MBARI的一部分数据集,以及国家地理和NOAA的材料都包含在FathomNet中。 由于FathomNet是开源的,其他机构可以随时为其做出贡献,并将其用作处理和分析视觉数据的更耗时和资源消耗大的传统方法的替代品。此外,MBARI启动了一个试点计划,使用从FathomNet训练的机器学习模型分析由远程控制水下车辆(ROVs)拍摄的视频。使用AI算法使标记速度提高了十倍,同时减少了人力成本81%。基于FathomNet数据的机器学习算法可能会改变海洋探索和监测领域。其中一个例子包括使用配备摄像头和增强的机器学习算法的机器人车辆自动搜索和监测海洋生物和其他水下物体。 通过不断的贡献,FathomNet目前拥有84,454张图像,反映了来自81个不同收藏的175,875个定位,涉及2,243个概念。在各种位置和成像设置中,该数据集将很快获得超过2亿次观察,为超过20万种动物物种获得1,000次独立观察。四年前,由于缺乏注释照片,机器学习无法检查数千小时的海洋电影。通过解锁发现和提供工具,探险家、科学家和普通公众可以利用这些工具加快海洋研究的步伐,FathomNet将这一愿景变为现实。 FathomNet是协作和社区科学如何促进我们对海洋的认识的巨大例证。团队认为,该数据集可以在理解海洋变得比以往任何时候都更重要的情况下加速海洋研究,以MBARI和其他合作伙伴的数据为基础。研究人员还强调他们希望FathomNet成为一个社区,在这个社区中,来自各个领域的海洋爱好者和探险家可以分享他们的知识和技能。这将成为解决海洋视觉数据问题的跳板,否则这是不可能没有广泛参与的。为了加快视觉数据的处理并创建一个可持续和健康的海洋,FathomNet不断改进,包括来自社区的更多标记数据。 这篇文章是由Marktechpost工作人员撰写的研究摘要,基于研究论文《FathomNet:一个用于在海洋中实现人工智能的全球图像数据库》。这项研究的所有功劳归功于该项目的研究人员。请查看论文、工具和参考文章。此外,别忘了加入我们的26k+ ML SubReddit、Discord频道和电子邮件通讯,我们会分享最新的人工智能研究新闻、酷炫的人工智能项目等等。 这篇文章介绍了FathomNet:一个开源的图像数据库,利用人工智能和机器学习算法来帮助处理我们的海洋和其生物居民的视觉数据积压问题。 本文首发于MarkTechPost。

Leave a Comment

密歇根州立大学的研究人员开发了名为“DANCE”的Python库,用于支持大规模分析单细胞基因表达的深度学习模型

从单模态分析(RNA、蛋白质和开放染色质)到多模态分析和空间转录组学,近年来,分析单个细胞的技术发展迅速。机器学习为基础的大量计算方法应运而生,这是由于该领域的迅速扩展所推动的。 研究人员指出,由于当前方法的多样性和复杂性,很难复制原始文章中显示的结果。超参数调整、编程语言之间的不兼容以及缺乏公开可用的代码库都提供了重大障碍。由于大多数现有作品仅在有限的数据集上报告了其性能,并与不足的方法进行了比较,因此需要进行系统的基准测试程序来全面评估方法。 作为最近一项研究的一部分,来自密歇根州立大学、华盛顿大学、浙江工业大学、斯坦福大学和强生公司的研究人员介绍了DANCE,这是一个用于加速单个细胞分析进展的深度学习库和基准。 DANCE提供了一套全面的工具,用于大规模分析单个细胞的数据,使开发者能够更轻松高效地创建他们的深度学习模型。此外,它还可以用作比较各种计算模型在单个细胞分析中性能的基准。DANCE目前包括对3个模块、8个任务、32个模型和21个数据集的支持。 目前,DANCE提供以下功能: 单模态分析。 多模态分析。 空间转录组学分析。 自动编码器和GNN是广泛使用的深度学习框架,适用于各个领域。根据他们的论文,DANCE是第一个全面的单细胞分析基准平台。 在这项工作中,研究人员使用了创新的组件。他们通过编制任务特定的标准基准数据集并通过单个参数调整使其可立即使用来开始工作。为每个任务实现了基线的经典和深度学习算法。所有收集到的基准数据集都被用于微调基线,直到它们达到与原始研究相同或更好的结果。最终用户只需运行一条命令行,其中预先包装了所有超参数,就可以获得微调模型的性能。 团队使用PyTorch Geometric (PSG)框架作为基础。此外,他们通过将其转化为适应-预测-评分的框架,使其基线标准化。对于每个任务,通过网格搜索在所有收集到的标准基准上对所有实现的算法进行微调,以获得最佳模型。相关的超参数存储在单个命令行中,以便用户能够重现实验结果。 团队认为他们的工作使整个单细胞社区受益于DANCE平台。最终用户不需要花费太多时间和精力来实现和微调模型。相反,为了复制他们的结果,他们只需要运行一条命令行。此外,研究人员还为基于深度学习的模型的快速训练提供了图形处理单元(GPU)的支持。 目前,DANCE缺乏用于预处理和图形创建的统一工具集。团队计划在未来进行改进。他们还表示,DANCE将作为一项SaaS服务提供,这样用户就不必完全依赖自己设备的处理能力和存储容量。 本文是MarkTechPost员工根据研究论文“DANCE:用于单细胞分析的深度学习库和基准”的研究摘要文章编写的。所有关于这项研究的荣誉归功于这个项目的研究人员。查看论文、代码和工具。 请别忘记加入我们的机器学习Subreddit 这篇文章最初发表于MarkTechPost网站,标题为《密歇根州立大学的研究人员开发了一种名为“DANCE”的Python库,支持单细胞基因表达大规模分析的深度学习模型》。

Leave a Comment

机器学习简化和标准化的顶级工具

人工智能和机器学习作为世界从技术中受益的领域的创新领导者。选择使用哪种工具可能会很困难,因为市场上有很多流行的工具来保持竞争力。 选择机器学习工具就是选择未来。由于人工智能领域的一切都发展得如此迅速,保持“老狗,老把戏”和“刚做出来昨天”的平衡非常重要。 机器学习工具的数量正在扩大;随之而来的要求是评估它们并理解如何选择最好的工具。 在本文中,我们将介绍一些知名的机器学习工具。此评测将涵盖机器学习库、框架和平台。 Hermione 最新的开源库Hermione将使数据科学家更容易、更快地设置更有序的脚本。此外,Hermione还提供了数据视图、文本向量化、列归一化和反归一化等主题的课程,这些课程有助于日常工作。有了Hermione,您只需遵循一套程序,剩下的事情都会由她来处理,就像魔术一样。 Hydra 名为Hydra的开源Python框架使创建复杂的研究应用程序变得更加容易。Hydra的命名来源于其管理许多相关任务的能力,就像一个有着许多头的九头蛇一样。其主要功能是能够动态地组合层次结构配置,并通过配置文件和命令行进行覆盖。 另一个特性是动态命令行选项补全。它可以从各种来源进行层次化配置,并且配置可以从命令行提供或更改。此外,它可以启动程序以在远程或本地运行,并使用一个命令执行多个任务,并带有不同的参数。 Koalas Koalas项目将pandas DataFrame API集成到Apache Spark之上,以提高数据科学家在处理大量数据时的生产力。 Pandas是事实上的(单节点)Python DataFrame实现,而Spark是大规模数据处理的事实上的标准。如果您已经熟悉pandas,您可以使用此软件包立即开始使用Spark,并避免任何学习曲线。一个代码库同时兼容Spark和Pandas(测试、较小的数据集)(分布式数据集)。 Ludwig Ludwig是一个声明式机器学习框架,为定义机器学习流程提供了一种简单灵活的数据驱动配置方法。Linux基金会AI&Data托管Ludwig,可用于各种人工智能活动。 在配置中声明输入和输出特征以及适当的数据类型。用户可以指定其他参数来预处理、编码和解码特征,从预训练模型中加载数据,构建内部模型架构,调整训练参数或进行超参数优化。 Ludwig将根据配置的显式参数自动创建端到端的机器学习流程,对于那些没有指定设置的情况,会回退到智能默认值。 MLNotify 使用开源程序MLNotify,只需一行导入语句,即可在模型训练结束时向您发送在线、手机和电子邮件通知。MLNotify是一个附加到知名机器学习库的fit()函数的Python库,在过程完成后通知用户。 每个数据科学家都知道,在训练了数百个模型后,等待训练结束是很乏味的。因为训练需要一些时间,您需要来回切换以偶尔检查它。一旦训练开始,MLNotify将为您打印出特定的跟踪URL。您有三种输入代码的选项:扫描QR码、复制URL或浏览https://mlnotify.aporia.com。然后,您可以看到训练的进展。训练结束后,您将立即收到通知。您可以启用在线、手机或电子邮件通知,以在训练结束后立即收到提醒。 PyCaret 通过开源的基于Python的PyCaret模块,可以自动化机器学习的工作流程。PyCaret是一个简短、简单易懂的Python低代码机器学习库,可以让您花更多时间进行分析,而不是开发。有许多数据准备选项可用。从特征工程到缩放。PyCaret的设计是模块化的,每个模块都有特定的机器学习操作。…

Leave a Comment

中国的一项新的人工智能研究提出了Meta-Transformer:一种用于多模态学习的统一人工智能框架

人脑被视为神经网络理论的典范,同时处理来自各种感官输入的信息,如视觉、听觉和触觉信号。此外,从一个来源获得的理解可能有助于从另一个来源获得知识。然而,由于深度学习中的巨大模态间隙,构建一个能够处理各种输入形式的统一网络需要大量的工作。在一个数据模态上训练的模型必须根据每个数据模态的不同数据模式进行调整。与口头语言相比,照片由于图像中像素的紧密排列而具有显着的信息冗余。 相反,由于点云在三维空间中的稀疏分布和对噪声的敏感性增加,很难描述点云。音频频谱图是由不同频率域的波的组合组成的非平稳的时变数据模式。视频数据具有记录空间信息和时间动态的独特能力,因为它由一系列图片帧组成。图数据通过在图中将项目表示为节点和关系表示为边来建模实体之间复杂的多对多交互。由于不同数据模态之间存在显著差异,使用其他网络拓扑独立编码每个数据模态是常见做法。 例如,Point Transformer使用向量级位置注意力从3D坐标中提取结构信息,但它无法对图片、自然语言句子或音频频谱图片段进行编码。因此,创建一个可以使用多个模态共享的参数空间来编码不同数据类型的单一框架需要时间和精力。通过对成对数据进行广泛的多模态预训练,最近开发的统一框架如VLMO、OFA和BEiT-3提高了网络的多模态理解能力。然而,由于它们更注重视觉和语言,它们无法在模态之间共享整个编码器。深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了很大的成就,得益于转换器架构和注意机制等其他研究人员提出的模型。 这些发展极大地改善了各种模态的感知能力,包括2D视觉(包括ViT和Swin Transformer)、3D视觉(包括Point Transformer和Point-ViT)、听觉信号处理(AST)等。这些研究说明了基于转换器的设计的适应性,并激发了学术界调查是否可以创建用于组合多个模态的基础模型,最终实现跨所有模态的人类水平感知能力。图1说明了它们如何探索转换器设计处理包括图片、自然语言、点云、音频频谱图、视频、红外线、高光谱、X射线、IMU、表格、图形和时间序列数据在内的12种模态的潜力。 图1:统一多模态学习 – 自然语言、图片、点云、音频、视频、红外线、高光谱、X射线、时间序列、表格、惯性测量单元(IMU)和图形数据都由Meta-Transformer使用相同的骨干进行编码。它展示了转换器系统如何提供统一的多模态智能。 他们讨论了使用转换器学习每种模态的过程,并解决了将它们组合成一个统一框架的困难。因此,来自香港中文大学和上海人工智能实验室的研究人员提出了一个名为Meta-Transformer的全新综合多模态学习框架。首个框架Meta-Transformer使用相同的参数集同时对来自十几种不同模态的输入进行编码,实现了更加综合的多模态学习方法。Meta-Transformer包括数据到序列标记的模态专家、跨模态提取表示的模态共享编码器和面向下游任务的任务特定头部这三个简单但有价值的组件。更准确地说,Meta-Transformer首先从多模态数据中创建具有共享流形空间的标记序列。 之后,使用冻结参数的共享编码器提取表示。使用轻量级分词器和更新的下游任务头参数进一步定制个别任务。最后,这种简单直接的方法可以高效训练特定任务和通用模态的表示。他们使用来自12种模态的几个标准进行了大量研究。Meta-Transformer在处理来自多个模态的数据时表现出色,仅使用LAION-2B数据集中的图片进行预训练,并在各种多模态学习任务中持续优于最先进的技术。 总之,他们的贡献如下: • 他们提供了一个独特的框架,称为Meta-Transformer,用于多模态研究,使单个编码器能够同时使用相同的参数集从多个模态中提取表示。 • 他们在处理多个模态的多模态网络架构中,对Transformer的组件(如嵌入、分词和编码器)的作用进行了深入研究。 • 在各种关于12种模态的数据集上,实验结果表明Meta-Transformer取得了出色的性能,验证了Meta-Transformer在统一多模态学习方面的进一步潜力。 • Meta-Transformer开辟了一个有前景的新方向,即开发一个统一所有模态的模态无关框架。

Leave a Comment

2023年竞争分析的顶级工具

竞争对手分析是什么? 竞争对手在行业中的知名度如何?与您的品牌相比更多还是更少?了解他们的定价、股票表现、收益报告、服务政策和企业文化。简而言之,您需要找出竞争对手,并全面分析您的产品、品牌或业务的相对优势和劣势。 什么是竞争对手分析工具? 借助专为竞争对手分析而设计的技术,衡量、理解和应对竞争威胁。这些资源可以在内部使用或从外部获取。竞争分析工具的四种基本形式包括市场调研、竞争情报、业务流程分析和市场细分。分析竞争对手的工具可以揭示他们的运营方式,并帮助您找到市场中可以利用的空白。紧跟您所在领域的发展可能有助于您提供符合或超越客户期望的产品或服务。 以下是一些竞争对手分析工具: Semrush 与类似产品相比,Semrush在竞争中处于领先地位。如果您想超过其他用户,位于Google搜索结果的顶部,可以利用Semrush进行研究。它提供了竞争对手状况的全面概述,并允许进行深入比较,从中获取有价值的见解。在其众多有用功能中,能够追踪竞争对手的SEO努力是其中之一。它还监测您的网站在搜索引擎中的表现。Semrush还为您提供竞争对手正在使用的有机关键词。您可以利用这些信息查看您的竞争对手的网站在给定关键词和URL集合上相对于其他网站的位置。 Locobuzz Locobuzz目前是竞争对手分析工具的领先者。该程序分析您的竞争对手,确定适合您公司的最佳关键词以及他们正在使用的最受欢迎的关键词。该网站的关键词排名也包括在内。然后,他们可以识别有助于他们高排名的文章和链接。您可以利用这些数据分析竞争对手的反向链接的效果,并积极寻找类似的机会来提升您的网站。此资源可以帮助您找到可行的联系人。它可以用于识别发展趋势,并揭示消费者所采取的动机和路径。它采用未经处理的数据,以有用的方式进行组织,应用学习算法,并最终将成品发送给您。 SpyFu SpyFu为您提供了关于竞争对手在过去五年内的Google排名、Adwords关键词竞价和广告支出的全面概述。毫无疑问,SpyFu是分析竞争网站的最佳工具之一。SpyFu是分析竞争对手的最佳工具之一,其功能之一是下载竞争对手使用的关键词。它还可以让您了解竞争对手企业的SEO和PPC方法。SpyFu允许您查看竞争对手当前和历史的付费关键词排名。Spyfu还可以让您看到竞争对手在广告上的支出情况。专业营销人员为您提供“预写的Adword模板”,作为您PPC广告活动的起点。 SimilarWeb 作为一种以SEO和内容为重点的现有竞争分析工具的替代品,SimilarWeb脱颖而出。它为您提供了竞争对手用于吸引流量到其网站的有机和付费关键词、流量来源和其他指标的准确而详细的分解。它监控有关竞争对手的信息来源,因此您可以更多地了解他们的客户、竞争对手和市场。每天,SimilarWeb的机器学习算法处理超过50亿个事件。与竞争对手相比,很容易看出Similarweb提供了最佳的竞争分析工具之一。 Buzzsumo Buzzsumo追踪您的竞争对手最引以为傲的内容。它监控与帖子相关的最重要的变量,以确定最成功的社交网络。借助BuzzSumo的竞争研究功能,您可以进一步了解您的竞争对手、他们的社交媒体覆盖范围以及您的内容与竞争对手相比的情况。这个竞争研究工具还可以作为媒体监测工具,即时提醒您竞争对手的品牌在社交媒体帖子中被提及。您可以在几秒钟内从BuzzSumo下载五年的数据,以PDF或CSV格式。 Ahrefs 在研究竞争对手时,Ahrefs是最强大的SEO和内容竞争分析工具之一。拥有一个1920亿网页的数据库,Ahrefs是整个互联网上最大的反向链接索引。通过大量更新的数据,为您提供竞争对手页面上最多的反向链接和社交分享。这个竞争情报工具还跟踪竞争对手最受欢迎的有机关键词,以提供他们在这些术语上获得的搜索引擎流量的近似值。 Talkwalker 在免费的市场研究工具方面,Talkwalker Alerts是无与伦比的。您可以使用它来监控网络上与您的业务、竞争对手或任何其他感兴趣的话题有关的突发新闻。这个有用的工具会通过电子邮件通知您,无论提及您的竞争对手在哪里在线,包括博客、论坛、网站甚至Twitter。它提供关于您实际的面对面受众的详细信息。营销人员和广告商可以使用它来使他们的方法更加周到地针对他们的目标受众。还可以准确评估活动的有效性。通过这个应用程序,您可以设计更有可能走红的策略和内容。它还涵盖了标签,这可以让您的推文和Facebook更新更有活力。 Owletter Owletter是一款用于评估和了解对手在电子邮件方面的动态的最佳网站竞争分析工具之一。现在,借助这个工具,您可以推断出对手行动的时间、频率和累积模式。与大多数竞争分析程序不同,这个程序会从您的竞争对手那里收集电子邮件,并将它们全部整理到一个方便的仪表板中。您将能够看到每个竞争对手随时间的基本数据,例如他们发送的邮件总数、何时发送以及他们的通讯的垃圾邮件率。了解对手的电子邮件策略将有助于改善您自己的策略并吸引更多的客户。 Sociality Sociality是一款价格便宜的网站分析工具,可以将所有竞争对手的报告汇编成一个单一的文档。这款软件可以轻松生成分析您在社交媒体平台上与竞争对手的比较的报告,包括YouTube、Facebook、Twitter等。您可以通过查看他们的互动图表、报告和页面内容来评估与竞争对手相比的进展。其先进的筛选器可以根据内容的类别和参与程度来组织所有内容,使其在其他竞争分析工具中脱颖而出。总之,如果您知道自己在做什么,这款广泛使用的竞争分析工具可以帮助您取得惊人的成功。新客户可以免费试用该服务14天。 Wappalyzer…

Leave a Comment

利用社会背景知识促进人工智能的负责任应用

由Google研究的技术项目经理,社会背景理解工具和解决方案(SCOUTS)主管Donald Martin, Jr.发布 与人工智能相关的产品和技术是在社会背景下构建和部署的:即社会、文化、历史、政治和经济环境的动态和复杂的集合。因为社会背景本质上是动态、复杂、非线性、有争议、主观和高度定性的,所以将其转化为定量表示、方法和实践是具有挑战性的,而标准机器学习(ML)方法和负责任的人工智能产品开发实践则占据主导地位。 AI产品开发的第一个阶段是问题理解,而这个阶段对问题的理解(例如,提高癌症筛查的可用性和准确性)对于ML系统的解决以及许多其他下游决策(例如数据集和ML架构选择)有着巨大的影响。当产品将要操作的社会背景没有被充分表述出来以产生强大的问题理解时,产生的ML解决方案可能脆弱甚至传播不公平的偏见。 当AI产品开发人员缺乏在开发过程中有效理解和考虑社会背景所需的知识和工具时,他们往往会将其抽象化。这种抽象化使他们对他们试图解决的问题具有浅显的定量理解,而产品用户和社会利益相关者——他们与这些问题密切相关,并嵌入相关的社会背景中——往往对这些问题有深入的定性理解。这种定性-定量分歧的方式,将产品用户和社会与开发人员分开对待复杂问题的理解,我们称之为问题理解鸿沟。 这个鸿沟在现实世界中产生了影响:例如,它是一种根本原因,导致了一个广泛使用的医疗保健算法中发现的种族偏见,该算法旨在解决选择具有最复杂医疗需求的患者进入特殊计划的问题。对算法将要操作的社会背景的不完全理解,导致系统设计者形成了关于关键问题因素的错误和过度简化的因果理论。关键的社会结构因素,包括医疗保健的缺乏、对医疗保健系统的不信任以及由于人为偏见而导致的诊断不足,被忽略,而医疗保健支出被强调为复杂健康需求的预测因素。 为了负责地弥合问题理解鸿沟,AI产品开发人员需要工具,使他们能够轻松获得社区经过验证的、结构化的关于复杂社会问题的社会背景知识——从问题理解开始,但在整个产品开发生命周期中都要使用。为此,Google研究内负责AI问题理解和以人为中心的技术(RAI-HCT)团队的一部分的社会背景理解工具和解决方案(SCOUTS)是一个专门的研究团队,致力于“为人们提供可扩展的、可靠的社会背景知识,以实现负责任、强大的AI并解决世界上最复杂的社会问题。”SCOUTS的动力来自于表述社会背景的重大挑战,并进行创新的基础和应用研究,以产生结构化的社会背景知识,并将其整合到与AI相关的产品开发生命周期的所有阶段。去年,我们宣布,Google的孵化器Jigsaw利用我们的结构化社会背景知识方法在模型开发的数据准备和评估阶段扩大了其广泛使用的Perspective API毒性分类器的偏见缓解。今后,SCOUTS的研究议程将重点放在与AI相关的产品开发的问题理解阶段,目标是弥合问题理解鸿沟。 弥合AI问题理解鸿沟 弥合AI问题理解鸿沟需要两个关键要素:1) 用于组织结构化社会背景知识的参考框架;2) 用于征集社区专家关于复杂问题的参与式、非剥夺性方法,并将其表示为结构化知识。SCOUTS在这两个领域都发布了创新研究。 问题理解鸿沟的示意图。 社会背景参考框架 产生结构化知识的基本要素是用于创建组织结构的分类法。SCOUTS与其他RAI-HCT团队(TasC、Impact Lab)、Google DeepMind和外部系统动力学专家合作,共同开发了一个用于社会背景的分类参考框架。为了应对社会背景的复杂、动态和适应性特征,我们利用复杂自适应系统(CAS)理论提出了一个高层次的分类模型,用于组织社会背景知识。该模型强调了社会背景的三个关键要素和将它们联系在一起的动态反馈循环:代理、观念和构件。 代理:可以是个人或机构。 观念:限制和推动代理行为的先入之见,包括信念、价值观、刻板印象和偏见。一个基本观念的例子是“所有篮球运动员身高超过6英尺”。这种限定性的假设可能导致无法识别身材较小的篮球运动员。 构件:代理行为会产生许多种类的构件,包括语言、数据、技术、社会问题和产品。 这些实体之间的关系是动态且复杂的。我们的工作假设规范是社会背景中最关键的元素,我们强调人们感知到的问题和他们对这些问题存在的原因的因果理论,这些理论对于理解社会背景至关重要。例如,在前面描述的医疗算法中存在的种族偏见的情况下,设计师持有的因果理论是复杂的健康问题会导致所有人口群体的医疗支出增加。这个错误的理论直接导致了选择医疗支出作为模型预测复杂医疗需求的代理变量,进而导致模型对于黑人患者存在偏见,因为由于社会因素,比如医疗资源不足和偏见导致的诊断不足,黑人患者在有复杂医疗需求时并不总是花费更多的医疗费用。一个关键的未解决问题是,我们如何在道德和公平的前提下从最贴近不平等问题的人和社区中获取因果理论,并将它们转化为有用的结构化知识? 社会背景参考框架的示意版本。 社会背景参考框架的分类版本。 与社区合作,促进人工智能在医疗保健领域的负责任应用…

Leave a Comment

人工智能框架在新环境中通过人类引导,承诺更快的机器人学习

在智能家居的未来时代,购买一个机器人来简化家庭任务将不再是罕见的然而,当这些自动化助手无法执行简单的任务时,可能会感到沮丧安迪·彭(Andi Peng)是麻省理工学院电气工程与计算机科学系的一名学者,她和她的团队正在开辟一条道路…

Leave a Comment

人工智能、物联网、深度学习、机器学习、数据科学和其他软件应用的顶级数据库

没有数据库,大多数软件应用都是不可能的。数据库是每种类型和规模的应用的基石:从用于通过企业级项目的数据存储的基于网络的应用,到需要在网络中传输大块数据时需要高容量或高速度的项目;嵌入式系统中,您可以找到与实时系统不同的低级接口与紧密的计时要求。当然,我们不能忽视依赖数据并且绝对需要数据库来存储和以后处理数据的人工智能、深度学习、机器学习、数据科学、HPC、区块链和物联网。 现在,让我们了解一些常见数据库的基本类型。 Oracle:Oracle几乎四十年来一直为其客户提供强大的企业级数据库。尽管受到开源SQL数据库和NoSQL数据库的激烈竞争,但它仍然是最常用的数据库系统,根据DB-Engines的数据。它具有内置的C、C++和Java汇编语言。该数据库的最新版本21c包含了许多新功能。它紧凑、快速,并具有许多额外功能,例如JSON from SQL。 MySQL:Web开发解决方案是这个数据库最常见的用途。MySQL是一种结构化查询语言,它是用C和C++构建的。MySQL的企业级功能和免费、灵活(GPL)的社区许可证,以及更新的商业许可证,使其在行业和社区中迅速走红。该数据库的主要目标是稳定性、健壮性和成熟性。SQL数据库有多个版本,每个版本都有其独特的功能集。 PostgreSQL:PostgreSQL是最先进的开源关系数据库。它是一种基于C的数据库管理系统,用于处理大量数据的公司使用。这个数据库管理软件用于各种游戏应用程序、数据库自动化工具和域名注册。 Microsoft SQL Server:MS SQL是一种支持结构化数据(SQL)、半结构化数据(JSON)和空间数据的多模型数据库。它支持Windows和Linux操作系统。在过去的三十年里,它一直是Windows系统上最受欢迎的商业中档数据库。Microsoft SQL Server在这些年里经历了相当大的改进和改造,虽然不像其他数据库那样具有创新性或先进性,但在开发平台与其他微软产品紧密耦合时可以非常有益。 MongoDB:使用面向对象的编程语言在关系数据库中加载和检索数据需要额外的应用级映射。2009年,MongoDB作为第一个处理文档数据的文档数据库发布。它被用于半结构化数据,其中一致性优先于可用性。 IBM DB2:DB2是一种支持结构化(SQL)、半结构化(JSON)和图形数据的多模型数据库。它也是一个收敛数据库,由于IBM BLU Acceleration的原因具有出色的OLAP功能。DB2 LUW也可用于Windows、Linux和Unix。 Redis:Redis是一个著名的开源数据库。Redis可以用作在内存中运行的分布式键值数据库。它还可以用作消息代理和分布式缓存。它可以处理大量的数据。它支持许多数据结构。 Cassandra:Cassandra是一种广泛使用的数据库,具有开放核心、分布式、庞大的列存储和Apache License 2.0。这是一种可扩展的数据库管理软件,经常用于处理大量数据的企业。它的分散数据库(无领导者)具有自动复制的功能,使其能够在没有故障的情况下容错。Cassandra查询语言(CQL)是一种用户友好的类SQL查询语言。 Elasticsearch:Elasticsearch是一个于2010年发布的开源、分布式、多租户的全文搜索引擎,具有REST API。它还支持结构化和无模式数据(JSON),非常适合分析日志和监控数据。它可以处理大量的数据。…

Leave a Comment