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標(biāo)簽 > 模型
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第一原理化學(xué)反應(yīng)流模型的開發(fā)和應(yīng)用
本研究的目的是開發(fā)和應(yīng)用一個數(shù)值模型來幫助設(shè)計和操作CDE工具,為此,我們編制了第一個已知的NF3/02氣體的等離子體動力學(xué)模型,通過與實驗蝕刻速率數(shù)據(jù)...
MambaQuant在Mamba系列模型上實現(xiàn)了W8A8/W4A8量化的方法,精度逼近浮點,超過Quarot等SOTA方法。該工作已被人工智能頂會ICL...
2025-03-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 550 0
CVPR 2023:把人放在他們的位置,把人自然地插到圖像里
過去十年,對基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的可供性感知的計算模型重新產(chǎn)生了興趣。早期的研究采用了中介方法,通過推斷或使用中間語義或3D信息來輔助可供性感知。一些難以預(yù)測的...
2023-06-09 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 546 0
LeCun世界模型首個研究!自監(jiān)督視覺像人一樣學(xué)習(xí)和推理!
今日,Meta 推出了首個基于 LeCun 世界模型概念的 AI 模型。該模型名為圖像聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)(Image Joint Embedding Pr...
NUS&深大提出VisorGPT:為可控文本圖像生成定制空間條件
本文將空間條件中物體的形狀、位置以及它們之間的關(guān)系等性質(zhì)總結(jié)為視覺先驗(Visual Prior),并使用Transformer Decoder以Gen...
2023-06-11 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集圖像生成 539 0
基于高光譜技術(shù)的褐土土壤總氮含量的預(yù)測2.0
? 引言 土壤營養(yǎng)元素的含量是提高農(nóng)作物產(chǎn)量和農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的重要因素。對土壤營養(yǎng)元素進(jìn)行準(zhǔn)確測量是實施精細(xì)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的土壤營養(yǎng)元素的測定方法為化學(xué)法...
幾十年前,當(dāng)電子控制氣動 (ECP) 鐵路制動系統(tǒng)被提出時,它解決了傳統(tǒng)空氣制動系統(tǒng)的幾個缺點。傳統(tǒng)的制動系統(tǒng)依賴于列車制動管傳播的空氣壓力產(chǎn)生制動力,...
如何在魔搭社區(qū)使用TensorRT-LLM加速優(yōu)化Qwen3系列模型推理部署
TensorRT-LLM 作為 NVIDIA 專為 LLM 推理部署加速優(yōu)化的開源庫,可幫助開發(fā)者快速利用最新 LLM 完成應(yīng)用原型驗證與產(chǎn)品部署。
使用NVIDIA Triton和TensorRT-LLM部署TTS應(yīng)用的最佳實踐
針對基于 Diffusion 和 LLM 類別的 TTS 模型,NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 方案能顯著提升推理速度。在單張...
一個聯(lián)合的meta-reweighting的策略來自然的進(jìn)行整合
數(shù)據(jù)自增強是一個小樣本任務(wù)可行的解法,對于 token-level 的 NER 任務(wù),token 替換和表征混合是常用的方法。但自增強也有局限性,我們需...
2022-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型nlp 493 0
AIGC系統(tǒng)中多個模型的切換調(diào)用方案探索
作者:京東科技 賈玉龍 1 背景 1.1 現(xiàn)狀 AIGC系統(tǒng)中多個模型的切換調(diào)用通常指的是在同一個AIGC系統(tǒng)或應(yīng)用中,可以根據(jù)不同的輸入條件或任務(wù)需求...
借助ExecuTorch和KleidiAI提高大語言模型推理性能
全球有 2,000 多萬開發(fā)者基于 Arm 架構(gòu)進(jìn)行開發(fā),而 Arm 也持續(xù)致力于賦能全球開發(fā)者先進(jìn)的人工智能 (AI) 計算能力。而要實現(xiàn)這一目標(biāo),就...
基于玻色量子相干光量子計算機的混合量子經(jīng)典計算架構(gòu)
近日,北京玻色量子科技有限公司(以下簡稱“玻色量子”)與北京師范大學(xué)、中國移動研究院組成的聯(lián)合研究團(tuán)隊提出一種基于相干光量子計算機的混合量子-經(jīng)典計算架...
其實圖像分類研究取得的大部分進(jìn)展都可以歸功于訓(xùn)練過程的改進(jìn),如數(shù)據(jù)增加和優(yōu)化方法的改變。但是,大多數(shù)改進(jìn)都沒有比較詳細(xì)的說明。...
一個在推上測試Phi-1.5的例子引發(fā)了眾多討論。例如,如果你截斷下圖這個問題并輸入給Phi-1.5,它會自動完成為計算第三個月的下載數(shù)量,并且回答是正確的。
2023-09-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 442 0
一種基于基礎(chǔ)模型對齊的自監(jiān)督三維空間理解方法
三維空間理解是推動自動駕駛、具身智能等領(lǐng)域中智能系統(tǒng)實現(xiàn)環(huán)境感知、交互的核心任務(wù),其中3D語義占據(jù)預(yù)測 (Semantic Occupancy Pred...
應(yīng)如何對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行建模以進(jìn)行系統(tǒng)仿真?
對于誤碼率 (BER) 模擬,將發(fā)現(xiàn)的誤碼數(shù)除以總位數(shù)來計算 BER。對于統(tǒng)計上顯著的結(jié)果,應(yīng)該計算數(shù)百到一千個錯誤。即使 BER 相當(dāng)高(10-4)...
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