Java_college的博客

SAM 2 是 Meta 的Segment Anything Model (SAM) 的后续产品，是一款专为图像和视频中的综合对象分割而设计的尖端工具。它采用统一、可提示的模型架构，支持实时处理和零镜头泛化，在处理复杂的视觉数据方面表现出色。

2023 年 4 月，Meta 公司发布了 Segment Anything Model (SAM)，号称能够「分割一切」，犹如一颗重磅炸弹震荡了整个计算机视觉领域，甚至被很多人看作是颠覆传统 CV 任务的研究。时隔 1 年多，可想而知，强大的实力使得业界开始加速探索 SAM 在不同领域的应用，尤其是在医学图像分割领域，不少实验室和学术研究团队已经将其视为医学图像分割模型的不二之选。所谓医学图像分割，就是将医学图像中具有特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，进而为临床诊断、病理学研究等提供可靠依据。

然后构造图像金字塔并从金字塔顶层依次往下迭代，在每次迭代中，输入当前尺度被选择的 patch，Encoder1 用于预测每个 patch 对应的下一个尺度的细粒度 patch 的选择情况，特别地，顶层图像的 patch 全部被选上，以保证模型能获得粗粒度的全图信息。如左图所示，随着尺度的增加，细粒度的图像特征被加入，模型精度逐步提升。另外，根据由被选择的 patch 重建的图像，可以看出模型对于背景区域只关注了粗尺度的信息，对于相关的前景区域，模型能够关注细粒度的细节信息。基于以上分析，我们提出了。

它能够改变气候科学的研究范式，突破传统模式的局限性，实现更精细的空间分辨率和更长时间尺度的精准气候风险预报。目前，「伏羲」次季节气候预测大模型仍有提升空间，例如其空间分辨率为 1.5 度，与 ECMWF 次季节模式的 36 公里的空间分辨率相比仍相对粗糙，目前预报的是日均气温、缺少日最高温度和日最低温度等。「伏羲」次季节气候预测大模型有效提升了对 MJO 的预测技巧，将 MJO 的预测技巧达到了 36 天，大幅超过了 ECMWF 的 S2S 模式的 30 天时长。

通过对 Visium、Xenium、spatial-CUT&Tag、slide-DNA/RNA-seq 等多种空间组学平台的综合评估，soScope 提高了识别具有生物学意义的肠道和肾脏结构的性能，揭示了无法以原始分辨率解决的胚胎心脏结构，并纠正了测序和样本处理中出现的样本和技术偏差。在这里，北航和清华的研究团队引入了空间组学范围（soScope），这是一个完全生成的框架，它模拟来自不同空间组学技术的点级概况的生成过程，旨在提高它们的空间分辨率和数据质量。组织是由具有不同分子状态和空间组织的细胞构成的。

StructLDM 是一个从图像、视频中学习的前馈三维生成模型（Feedforward 3D Generative Model），相比于已有 3D GAN 方法可生成高质量、多样化且视角一致的三维数字人，并支持不同层级的可控生成与编辑功能，如局部服装编辑、三维虚拟试衣等部位感知的编辑任务，且不依赖于特定的服装类型或遮罩条件，具有较高的适用性。值得注意的是，StructLDM 支持不同级别的可控 3D 人体生成和编辑，包括姿势/视图/形状控制，以及高级任务，包括构图生成、部分感知服装编辑、3D 虚拟试穿等。

选择一个参数化的策略函数，通常用神经网络来表示，该函数将状态映射到动作的概率分布。

扩散模型可以用于修复受损或有缺陷的图像，通过逐步去除噪声并恢复图像的原始内容。：扩散模型能够将低分辨率图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。：扩散模型可以执行图像翻译任务，即将图像从一个风格转换到另一个风格，或者对图像进行编辑，如内容替换等。：扩散模型可以辅助进行图像分割和目标检测任务，提供更加精准的分割边界和检测框。：扩散模型在无条件图像生成方面展现出了优异的性能，能够生成高质量、多样化的图像。：扩散模型可以根据文本描述生成相应的图像，这在创意设计和虚拟内容生成中非常有用。

投身于计算机视觉领域目前被认为是一个明智的选择。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，其技术的应用范围广泛，包括但不限于工业自动化、医疗影像分析、安全监控、智能交通和游戏开发等领域。随着技术的不断进步，尤其是深度学习技术的突破，计算机视觉在多个视觉任务上已经超越了人类，市场对计算机视觉专业人才的需求持续增长。当前，计算机视觉领域的就业前景非常广阔，市场上针对机器视觉检测的专业和课程相对较少，导致相关领域方面的人才短缺。此外，技术的快速更新和应用领域的扩展也为从业者提供了新的技能要求和发展方向。

为了弥补现有偏见缓解工作的不足，我们引入了一种新的多功能公平身份注意力（FIA）机制，该机制设计为可以无缝集成到各种域适应和泛化策略中，通过人口统计属性（例如，种族群体）派生的自注意力来协调特征重要性，以促进公平性。本文介绍了 FairDomain，这是一项开创性的系统研究，旨在研究域偏移下的算法公平性，采用最先进的域适应 （DA） 和泛化 （DG） 算法进行医疗分割和分类任务，以了解偏差如何在不同域之间转移。在我们的实验中，我们首先分析了在域转移背景下的公平性，具体关注于杯盘分割任务。

了解 2024 年流行的顶级，您必须了解这些趋势才能在您的取得成功，并了解它们如何有望改变行业。随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的推出，人工智能在 2023 年发生了翻天覆地的变化。在过去的一年里，人工智能领域取得了令人振奋的巨大发展，其中包括复杂的多模态模型和蓬勃发展的开源领域。2024 年，人工智能将成为全球企业的游戏规则改变者。然而，随着组织开始更多地关注实时工作而不是实验，即使生成式人工智能继续吸引着科技界，观点也变得越来越成熟。

在确定 AI 工程师如何成为下一个大型技术角色之后，是时候学习如何成为一名重要角色了。让我们先揭开路线图的面纱！

这里，这两个答案都是准确的。近日，Neo4j 公司 CTO Philip Rathle 发布了一篇标题为《GraphRAG 宣言：将知识加入到生成式 AI 中》的博客文章，Rathle 用通俗易懂的语言详细介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势等。现如今，RAG 是一种使用真实世界信息改进 LLM 输出的技术，是大多数基于 LLM 的工具的重要组成部分，一般而言，RAG 使用向量相似性作为搜索，称之为 Baseline RAG（基准RAG）。

即自适应提升（）算法的缩写，是一种基于策略的集成学习方法，旨在。AdaBoost 的 “自适应” 二字意味着它能够在每一轮迭代后调整对训练数据实例的关注度（特别是那些之前被错误预测的样本）和更新弱学习器的权重。与随机森林类似，AdaBoost 也是集成学习中的代表性算法之一，并且适用于分类和回归任务。Boosting 方法在近年来的多项数据竞赛中均取得了卓越的成绩，其背后的概念却并不复杂。该方法通过简单、易于理解的步骤构建简单的模型，进而将这些简单模型组合成强大的学习器。

视觉大模型，也称为视觉Transformer，是近年来计算机视觉领域的一大突破。这种模型在图像识别、目标检测、语义分割等任务中表现出色，成为深度学习领域的研究热点。本文将通过万字长文，对视觉大模型进行全面解读，包括其原理、应用、优缺点以及未来发展趋势。

推荐系统是互联网时代的一项关键技术，它通过分析用户的兴趣和行为，为用户推荐个性化的内容和产品，从而提高用户的满意度和参与度。随着人工智能技术的迅速发展，特别是深度学习的广泛应用，推荐系统迎来了新的发展机遇。深度学习以其强大的特征提取和非线性建模能力，在推荐系统中扮演着越来越重要的角色。

小样本学习作为一种新兴的机器学习技术，在解决数据稀缺问题方面展现出巨大的潜力。随着研究的深入，小样本学习有望在众多领域实现更广泛的应用，并为人工智能的发展开辟新的道路。

综上所述，YOLO-NAS的训练数据集需要是格式正确、内容丰富、标注详尽的YOLO模型所支持的格式。这样的数据集不仅能为模型提供充分的训练信息，还能帮助模型在面对实际问题时展现出更好的性能和适应性。在准备数据集时，需要注意数据的质量和多样性，确保数据集能够满足YOLO-NAS训练的要求，从而让模型在实际应用中发挥出最佳的效果。

YOLO-World的实时开放词汇检测能力和优秀的性能使其成为了一个强大的工具，可用于各种需要快速准确对象检测的场景。YOLO在标准基准测试中，World 的速度和效率超过了现有的开放词汇检测器，包括 MDETR 和 GLIP 系列，展示了YOLOv8 在单个 NVIDIA V100 GPU 上的卓越性能。本节详细介绍了可用的模型及其特定的预训练权重、支持的任务以及与各种运行模式（如推理、验证、训练和导出）的兼容性，支持的模式用 ✅ 表示，不支持的模式用 ❌ 表示。可用型号、支持的任务和运行模式。

不难发现，在UCF-101与HMDB-51数据集上，fine-tune模型的性能比Frozen CLIP更强，但是在Kinetics-600数据集上，fine-tune模型的实验性能却比frozen CLIP要更弱。而在与训练数据不那么相似的测试类别上，模型需要更多地依赖预训练的泛化性知识，但这些知识已经在fine-tune的过程中被逐渐抹去了（典型的灾难遗忘问题（catastrophic forgetting issue）），因此fine-tune模型性能更差。我们在两种场景下都达到了最优的识别性能。

Word2vec是一种常用的词嵌入算法，它能够将词语映射到一个连续的向量空间中，使得语义相近的词语在向量空间中的距离也相近。Word2vec包括两种模型：CBOW模型和Skip-gram模型，分别通过上下文词预测目标词和通过目标词预测上下文词。本文详细介绍了Word2vec的原理、模型结构、训练过程，并提供了Python代码实现示例。综上所述，Word2Vec是一种强大的词向量生成模型，能够为自然语言处理任务提供有力的支持。通过不断优化模型和改进训练方法，我们可以进一步提高词向量的质量和性能。

与精度高但重复计算的传统以代理为中心的方法以及精度和通用性受到影响的以场景为中心的方法不同，SIMPL 为所有相关交通参与者提供实时、准确的运动预测。为了提高准确性和推理速度，我们提出了一种紧凑而高效的全局特征融合模块，该模块以对称方式执行定向消息传递，使网络能够在单次前馈传递中预测所有道路使用者的未来运动，并减轻 视点移动导致的精度损失。非均匀成像介质中的光散射和衰减或光强度不一致会导致收集到的图像对比度不足和颜色失真，从而限制视觉驱动的智慧城市、自动驾驶汽车和智能机器人等领域的发展。

虽然这不是正则化的直接缺点，但在实践中采用早停法（Early Stopping）作为一种正则化手段时，它依赖于验证集的表现，并且可能受随机性影响较大，尤其是在有限数量的迭代次数或小批次大小下。综上所述，正则化是机器学习中一种强大的工具，它不仅提高了模型的泛化能力和稳定性，还提供了特征选择的可能性，并有利于优化问题的解决，进而提升整个机器学习系统的性能和实用性。总的来说，正则化是一种有效的技术，可以降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力，从而改善模型在测试数据上的表现。

不过，选择合适的簇数量和协方差类型对于获得好的聚类结果至关重要。与传统的聚类算法（如K-means）不同，谱聚类依赖于数据的相似性矩阵，并利用数据的谱（即特征向量）来进行降维，进而在低维空间中应用如K-means的聚类方法。这种算法与著名的 K-means 算法相似，但主要区别在于 K-medoids 选择数据点中的实际点作为簇的中心，而 K-means 则使用簇内数据点的均值。K-means 是一种广泛使用的聚类算法，它的目标是将数据点分组到 K 个簇中，以使簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。

一、Pythia — 大模型该如何训练？2023 一年又过去，这一年，AI 圈子以一种“狂飙突进”的速度飞速发展，哪怕在这个领域深耕多年的学者们也开始感叹“从没有见过哪个领域在哪一年如同 AI 领域在 2023 年这样如此飞速的发展与不断的进化”，毫无疑问，这一年 AI，尤其是大模型的爆发将会深刻影响未来我们生活的方方面面。

在深度学习和计算机视觉领域，AlexNet、VGG、ResNet、Yolo和SSD都是极为重要的模型，各自代表了图像识别和对象检测领域的重要进展。为了深入理解这些模型的工作原理和应用，手写代码并亲自进行数据标记和训练是一个非常有效的学习方法。”， 其实就是一份非常有意思的 AI 大模型的介绍性入门课程，如果认真学了，你会学会关于大模型的相关知识，加薪、换工作大概率是个加分项。：这是一个强大的科学计算库，提供了大量的数学函数处理以及对大型多维数组和矩阵的支持，是深度学习中进行数学运算的基石。

特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。第3部分为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；1、超详细的人工智能学习路。

计算机视觉是人工智能领域的一个重要组成部分，它涉及使计算机能够理解和解释图像和视频数据。通过机器学习和深度学习技术，计算机视觉能够自动地完成图像分类、目标检测、人脸识别等任务，甚至超越了人类的能力。

特别是对于工科类的小伙伴们来说，AI无人机+专业学科，已经成为了毕业论文方向的重要选择之一，AI无人机，也是论文发表的热门选题，特别电子信息、计算机科学与技术、核电技术与控制工程、电子信息、流体力学、电气工程、船舶电子电器工程、材料、交通信息工程与控制、航空航天等专业的小伙伴来说，论文发表方向，几乎与AI“强绑定”。

“蒲公英书”——《神经网络与深度学习》

GitHub上线了一个新的基于GPT-4的开源应用项目AutoGPT，凭借超42k的Star数在开发者圈爆火。

Facebook母公司Meta在推特宣布推出SAM模型（Segment Anything Model）并开源

第一部分：绪论（什么是机器学习、学习模型）第二部分：有监督回归（最小二乘学习法、带有约束条件的最小二乘法、稀疏学习、鲁棒学习）第三部分：有监督分类（基于最小二乘法的分类、支持向量机分类、集成分类、概率分类法、序列数据的分类）第四部分：无监督学习（异常检测、无监督降维 、聚类）第五部分：新兴机器学习算法（在线学习、半监督学习、监督降维、迁移学习、多任务学习）

计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。

机器学习融合了概率论、线性代数、凸优化、计算机、神经科学等多方面的复杂技术，但是其实真正学的时候，最有用的还是线性代数和高等数学的知识，所以一定要把这两个科目的基础打牢。教授的课程也不错，讲课生动有趣，并且有的内容是可以和Ng相互补充，还有唐宇迪的课也适合小白入门，比较通俗易懂，有时间的话建议一起看。西瓜书的时候，整个人学完一天脑袋都是痛的，公式晦涩难懂，不适合新手学习，不是直接学习西瓜书。通过自己大半年的接触和了解，结合一些大佬们的需求，对于如何入门机器学习提出自己的几点看法。.........

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。

导读：图神经网络，科技网络热词！！！研究背景传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大的成功，但许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，传统的深度学习方法在处理非欧式空间数据上的表现却仍难以使人满意。例如，在电子商务中，一个基于图（Graph）的学习系统能够利用用户和产品之间的交互来做出非常准确的推荐，但图的复杂性使得现有的深度学习算法在处理时面临着巨大的挑战。这是因为图是不规则的，每个图都有一个大小可变的无序节点，图中的每个节点都有不同数量的相邻节点，导致一些重要的操作（

推荐系统有3个重要的模块:用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。通用的推荐系统模型流程如图。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。——大厂必备核心-推荐系统从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可.

如何突破当代人工智能（AI）的瓶颈？不同学者存在不同观点。总体来看可以概括为两类，其一监督学习者，提倡通过改善数据标签质量，从而完善监督学习。代表人物有发起“以数据为中心AI”革命的吴恩达，提倡设计“合成数据自带所有标签”的Rev Lebaredian。其二，无监督学者，例如Yann LeCun，提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。近日，Yann LeCun在meta AI（原Facebook）官方博客上以及IEEE采访中，深度阐述了他的自监督学习思路，他认为AI想要突破现在的...

导读：学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。学习中所用的推理越多，系统的能力越强。