Tableau 是一种用于创建数据可视化、仪表板和故事的数据可视化工具当我开始使用这个工具时，经常使用”Show Me”功能创建数据可视化…
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介绍 Segmind AI 自豪地发布了 SSD-1B（Segmind Stable Diffusion 1B），这是一种具有颠覆性的开源文本到图像生成模型革命。这个闪电般快速的模型具有前所未有的速度、紧凑设计和高质量的视觉输出。人工智能在自然语言处理和计算机视觉方面取得了快速进展，并展示出重新定义界限的创新。由于其关键特征，SSD 1B 模型是计算机视觉的开拓之门。在这篇全面的文章中，我们深入探讨了该模型的特点、用例、架构、训练信息等等。 学习目标 探索 SSD-1B 的架构概述，了解它如何从专家模型中进行知识蒸馏。 通过在 Segmind 平台上使用 SSD-1B 模型进行快速推理和使用代码推理，获得实践经验。 了解下游用例，了解 SSD-1B 模型如何用于特定任务。 认识 SSD-1B 的局限性，特别是在实现绝对照片逼真度和在某些场景中保持文本清晰度方面。…
Leave a Comment随着人工智能系统在具有重大影响的应用中的使用不断增加，专家们呼吁在设计这些系统时采用更加参与和价值意识的做法在这方面…
Leave a Comment介绍 时尚界一直在寻求方法来保持创新的前沿，以满足消费者不断变化的口味和偏好。如果你对时尚感兴趣，或者是一个时尚迷，你应该考虑稳定扩散器的能力。Segmind API使这一可能性变得非常容易。人工智能（AI）已经成为时尚界的一个改变者，改变了设计师创作、营销和销售产品的方式。本文将探讨Segmind Stable Diffusion XL 1.0在时尚界中的GenAI方法及其对行业的影响。 学习目标 介绍生成人工智能 稳定扩散的概念 时尚爱好者的GenAI应用和用例 稳定扩散的特点及其在时尚界中的可能性 对GenAI伦理的一瞥 本文是作为数据科学博文的一部分发表的。 生成AI 生成人工智能是AI的一个分支，它利用过去学到的相似性，采用创建/生成以前不存在的新想法的方法。例如，我们可以看到一个GenAI模型，它在棉花角色上进行训练，生成新的卡通图像。与AI中只是将新图像分类为卡通或非卡通不同，GenAI现在可以生成一种不包括它训练过的任何先前图像的新卡通图像。这打开了各种可能性，在本文中，我们只考虑其中一种可能性：在时尚界使用Segmind模型。 AI与时尚的交汇 正如我们所介绍的，时尚是一个不断发展的领域，受创造力、潮流和消费者偏好的推动。传统上，设计师和时尚品牌依靠人类创造力来创造新的风格和系列。这个过程耗时且常常限制创新。这就是GenAI发挥作用的地方。 时尚中的生成AI利用强大的算法和海量数据集生成独特而创新的设计、图案和风格。它还允许时尚设计师和品牌简化创意过程，缩短生产时间，并探索新的创意思路。 介绍Segmind Stable Diffusion XL 1.0 Segmind拥有各种用于各种GenAI任务的模型，可以随时使用，无需任何额外设置。所有这些模型都可以在网站上找到，并且结构良好，因此很容易浏览各种可用选项。在首页上，“Models”导航栏可以导航到所有模型的列表。这提供了一个令人震惊的模型收藏，帮助您轻松找到适合您特定用例的模型。…
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这位博士生正在改进算法，以减少材料使用来设计大型结构，从而帮助缩小建筑行业巨大的碳足迹
Leave a Comment到2023年，最好的AI图像生成器要复杂和先进得多，促进了独特的设计。设计师们可以使用无缝解决方案来应对时间限制和创意障碍，从而打开无限创意可能的王国。本文将研究2023年的前10个AI图片生成器工具，为设计师提供创造视觉震撼内容的新自由。让我们一起探索当今的AI图片生成技术如何改变创意产业。 什么是AI图像生成器？ 通常被称为AI图像生成器的是一种利用学习现有数据的模式来创建或生成新图像的AI技术。这种图像生成器的其他技术名称包括AI驱动的图像合成工具或生成对抗网络（GAN）。 生成对抗网络由两个神经网络组成，一个是生成器，另一个是判别器。这两个网络同时进行竞争性的过程。生成器创建新鲜图像，判别器将其与数据集进行比较。由于生成器越来越逼真的视觉效果，它积累经验后可以在艺术、设计、娱乐等各个领域得到广泛应用。 AI图像生成器如何帮助设计师？ 设计师们通过AI图像生成器可以获得各种好处： 可访问性：AI生成的图片可以使那些没有实质性设计经验的人更容易获得内容制作和设计工具。 艺术协作：借助AI技术，设计师和艺术家可以合作创作将人类创新与AI生成特征相结合的混合艺术作品。 增强创造力：AI图像生成器可以作为动力的源泉，鼓励设计师们在限制之外探索，尝试新颖的设计方法。 探索风格：设计专业人员可以尝试许多艺术和审美风格，从而扩大他们的创意可能性。 创意生成：设计师可以快速产生各种设计概念和变体，探索新鲜的概念和角度。 个性化和定制：设计师可以应用人工智能来生成根据特定客户、受众或品牌原则定制的个性化视觉效果。 时间效率：通过自动化单调的流程，AI生成器可以大大加快设计过程，使设计师能够集中精力进行更富有想象力和战略性的工作。 视觉原型：设计师可以在进行大量手动设计工作之前，借助AI生成器产生的视觉原型和模型来可视化想法。 前10个AI图像生成器 以下是2023年前10个经过仔细评估的AI图像生成器的列表： 工具名称 应用 免费使用 起始高级价格 最佳用途 Jasper Art 无 7天试用…
Leave a Comment印度正在准备在即将到来的“Semicon India 2023”展示其半导体实力和芯片设计创新。这个由印度总理纳伦德拉·莫迪开幕的活动将推出多项倡议和半导体投资机会。这是印度政府积极努力将该国建设成为半导体制造中心的一部分。到目前为止，政府已经出台了多项政策来促进国内产业增长。其中，设计相关激励（DLI）计划旨在培养印度在半导体设计方面的专业能力。然而，最近提议收购国内半导体芯片设计公司的股权引发了专家之间的辩论。本文探讨了政府对芯片设计的干预可能带来的潜在影响，以及对印度半导体雄心的影响。 另请阅读：SiMa.ai将把全球最强大的AI芯片引入印度 政府的风险投资方式 政府计划收购半导体芯片设计公司的股权，旨在培育国内强大的无晶圆制造生态系统，并防止主要股权被外国实体收购。虽然这一举措可能会带来短期利益，但业内专家对其长期有效性提出了担忧。批评者认为，政府作为芯片设计公司的风投公司可能无法保证世界一流的知识产权创造。公司通常更喜欢外国买家，以获得更高的估值和全球客户和投资者网络的接触，这限制了政府风投的成功。 另请阅读：印度的人工智能飞跃：国产ChatGPT将赋予数百万人力量 资金可及性：一个重大障碍 国内半导体芯片设计公司面临的主要挑战之一是缺乏资金来源。与软件行业的快速周转时间不同，半导体公司的投资回报周期较长。这使得它们难以吸引潜在的私人投资者和风险投资家。如果政府在这些公司拥有重大股权，可能会进一步阻碍私人投资，从而阻碍其发展。此外，政府所有权可能导致对公司的运营和决策过程的过度干预，对创新和全球竞争力产生负面影响。 另请阅读：一家台湾公司如何成为现代人工智能的支柱？ 政府所有权的意外后果 政府对半导体芯片设计公司的所有权也可能使其面临政治压力，可能影响商业决策和整体竞争力。政府在印度公共部门企业（PSU）表现不佳的记录引发了对其为国内半导体公司带来价值能力的质疑。此外，过度的政府干预可能妨碍公司保持敏捷性并适应不断变化的市场需求。 对印度半导体雄心的建议 尽管印度政府支持国内芯片设计公司的意图值得赞赏，但专家建议采取替代策略来促进增长和竞争力。通过促进更多的外商直接投资（FDI）和建立长期的外国-国内私营部门联系，可以将印度的半导体设计市场与全球行业整合起来。通过鼓励私人投资，政府可以允许公司独立发展，避免来自过度政府所有权的潜在障碍。 另请阅读：Tech Mahindra首席执行官接受Sam Altman的人工智能挑战 印度的半导体：一个充满希望的未来 尽管面临挑战，印度的半导体雄心继续展现出希望。DLI计划批准了五家参与者，并且Micron Technology与古吉拉特邦政府签署了一项谅解备忘录，以建立一个ATMP设施，这表明取得了进展。此外，富士康与TSMC和TMH集团等知名企业合作的追求反映了在印度建立芯片的决心。 另请阅读：Sam Altman与印度总理纳伦德拉·莫迪的重要会议：规划印度的人工智能未来 我们的观点 随着“Semicon India…
Leave a Comment丰田研究所（TRI）在汽车设计领域宣布了一个消息。他们推出了一种革命性的生成式人工智能（AI）技术，以改变电动汽车（EVs）的设计方式。通过这项新技术，丰田旨在克服常常阻碍手动开发EV设计的限制。让我们深入探讨这个令人兴奋的突破。 还要阅读：Tech Mahindra CEO接受Sam Altman的AI挑战 增强创意过程 设计师现在可以利用公开的文本到图像生成AI工具作为他们创意过程的早期步骤。TRI的创新技术允许设计师将初始设计草图和工程限制纳入这个过程，大大减少了调和设计和工程考虑所需的迭代次数。这不仅节省时间，而且提高了设计过程的效率。 还要阅读：Meta推出“人类化”设计师AI以用于图像 更快、更高效的设计 实现TRI的新技术有可能彻底改变电动汽车的设计。通过直接将工程限制纳入设计过程，这个工具使丰田能够比以往更快、更高效地设计电气化车辆。减少设计时间是一个重要的优势，让丰田保持在EV创新的前沿。 还要阅读：zPod，印度第一辆AI驱动的自动驾驶汽车 优化性能指标 EV设计的一个关键方面是优化性能指标。例如，减少阻力对于提高电池电动汽车（BEVs）的气动性能和最大化它们的续航里程至关重要。TRI开发的新AI技术考虑了这些性能指标。丰田汽车公司的BEV工厂总裁加藤武，强调减少阻力对提高BEV的效率至关重要。这项新技术允许丰田优化性能指标，如阻力、乘坐高度和车厢尺寸。 融合工程和AI 传统上，生成式AI工具被用作设计师的灵感来源。然而，它们通常无法处理实际汽车设计中涉及的复杂工程和安全考虑。TRI的人机交互驾驶（HID）部门主任Avinash Balachandran强调，将丰田的工程专业知识与现代生成式AI能力融合起来的重要性。这种融合提供了先进的工具，同时确保工程和安全不会受到影响，最好两全其美。 还要阅读：梅赛德斯-奔驰汽车通过ChatGPT变得更加智能 纳入工程限制 TRI的研究人员发布了两篇论文，阐述了新技术如何将精确的工程限制纳入设计过程中。诸如影响燃油效率的阻力和底盘尺寸，例如乘坐高度和车厢尺寸等关键限制现在可以隐含地整合到生成式AI过程中。这一突破打开了设计不仅美观，而且高度功能的汽车的无限可能性。 还要阅读：Jeep的下一代AI和自主越野驾驶技术，让您开启未来之旅 优化理论和生成式AI的融合 TRI团队将广泛应用于计算机辅助工程的优化理论原则与文本到图像生成式AI相结合。所得到的算法使设计师能够在保留文本样式提示的同时优化工程限制。这种无缝融合优化理论和生成式AI使设计师能够在设计中平衡形式和功能。 了解更多：加入我们，体验非凡的学习体验！在DataHack Summit 2023的即将举行的研讨会上，利用扩散模型开启生成式AI的无限世界。…
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