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- 新标题：ElevenLabs 创新 AI 翻译配音功能，保留原说话者声音和情感
- 十月十一日的消息，周二，AI需要重写的内容是：文本转语音公司需要重写的内容是：ElevenLabs需要重写的内容是：推出了需要重写的内容是：AI需要重写的内容是：配音（AI需要重写的内容是：Dubbing）功能。这项功能可以将口语内容转换为另一种语言，同时保留原说话者的声音、语言模式、情感和语调据官方介绍，AI需要重写的内容是：配音功能旨在让全球观众用自己的母语享受他们喜欢的内容，只需几分钟就可以完成转换。需要重写的内容是：AI需要重写的内容是：配音功能结合了需要重写的内容是：ElevenLabs需要重写
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- 大船天津船舶机器人研发与应用基地签约揭牌
- 11月14日，船舶机器人研发与应用基地在中国船舶大连造船天津基地正式揭牌成立。大船天津、河北工业大学、彼和彼方机器人（天津）有限公司三方代表共同签署合作共建意向书。为推动天津地区船舶制造产业高质量发展，加强船舶制造作业机器人成果转化和应用推广，同时提高高校技术技能人才对产业转型升级供给支撑，大船天津与河北工业大学、彼合彼方公司经过沟通协商，本着“优势互补、资源共享、共同发展”的原则，在技术研发、产品改进，实现产业需求和专业教育融合等方面达成了合作意向，成立校企共建船舶机器人研发与应用基地。基地将以“深度融
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- 创新体验升级！ColorOS 14迎来AI大模型的首次引入
- 中关村在线消息：11月16日，OPPO举行2023开发者大会与媒体、开发者们分享最新的技术成果，此次ODC23不仅带来ColorOS14系统的优化升级，还正式推出了OPPO自主训练的大模型AndesGPT，携手潘塔纳尔系统为ColorOS智慧体验赋能。据OPPO官方介绍，AndesGPT拥有对话增强、个性专属和端云协同三大技术特征，其核心能力聚焦在知识、记忆、工具与创作四大方向，能为用户带来更专业的问答等使用场景。在其加持下，小布助手的智慧体验实现大幅进化，目前已覆盖400多项高频用机设置项，还能与用户实
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- 构建实时推荐系统：利用MongoDB和机器学习算法
- 实时推荐系统是当今互联网应用中十分重要的一部分，能够根据用户的兴趣和行为，实时地提供个性化的推荐内容。下面将介绍如何利用MongoDB作为数据存储和管理的基础，并结合机器学习算法来构建一个高效的实时推荐系统。主要包括数据处理与存储、特征工程、机器学习模型训练和实时推荐服务等方面的内容。一、数据处理与存储重新编写的内容：1、数据收集与清洗：通过不同的方式收集用户行为数据和与推荐对象相关的数据，例如点击记录、购买记录、浏览记录等。对数据进行清洗和去重，以确保数据的准确性和一致性2、将数据存储到MongoDB：
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- 全方位、无死角的开源，邢波团队LLM360让大模型实现真正的透明
- 开源模型正展现着它们蓬勃的生命力，不仅数量激增，性能更是愈发优秀。图灵奖获得者YannLeCun也发出了这样的感叹：「开源人工智能模型正走在超越专有模型的路上。」专有模型在技术性能和创新能力方面表现出了巨大的潜力，但是由于其非开源的特性，阻碍了LLM的发展。一些开源模型虽然为从业者和研究者提供了多样化的选择，但大多数只公开了最终的模型权重或推理代码，越来越多的技术报告将其范围限制在顶层设计和表面统计之内。这种闭源的策略不仅限制了开源模型的发展，而且在很大程度上阻碍了整个LLM研究领域的进步这意味着，这些模
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- 随岳高速引入RPA“机器人” 提高效率7.5倍
- 湖北日报报道（通讯员吴迪、方恒）：“以前需要安排人员每天手动填报运营数据，现在通过RAP‘机器人’实现了一键自动填报数据。”12月21日，在随岳高速随县收费站，稽查员秦弦通过科技手段快速收集当天数据RPA是指机器人流程自动化，可以在计算机系统中自动执行重复、繁琐的工作任务。湖北交投随岳运营公司的首个RPA机器人上岗后，解决了每天高速公路运营数据采集量大、筛选复杂等问题。现在，营运日报的填报时间从原来的30分钟缩短到了4分钟，工作效率提高了7.5倍
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- CMA-ES与BFGS：数值优化算法的比较
- 机器学习的核心任务是寻找一组参数的最佳值，以最小化成本函数或最大化奖励函数。为实现这一目标，通常会使用优化算法，其中CMA-ES和BFGS是两种主流的方法。CMA-ES是一种进化策略算法，通过对参数进行逐代进化来寻找最优解。而BFGS算法则是基于梯度的优化算法，通过迭代地近似目标函数的海森矩阵来寻找最优解。这两种算法在不同场景下都展现出了良好的性能和效果接下来我们来了解一下优化算法。基于梯度的优化算法使用成本函数的梯度来调整模型的参数。梯度基本上是成本函数相对于每个参数的偏导数向量。通过观察梯度，我们可以
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- 特征工程的模型关系和算法在机器学习中的应用
- 特征工程是对原始数据进行处理，提取出对问题有用的特征，以便于机器学习算法训练。在机器学习领域，特征工程是提高模型性能的关键因素之一。通过精心选择和转换特征，可以改善模型的准确率和鲁棒性。好的特征工程可以帮助算法更好地从数据中学习，并发现数据中的隐藏模式和关联性。它可以减少噪声和冗余信息，提高模型的泛化能力，并且有助于应对数据不平衡和缺失值等问题。因此，特征工程的重要性不可忽视，它可以为机器学特征工程的方法包括：特征选择：选择对模型有用的特征，剔除无用的特征，避免维度灾难。特征提取：从原始数据中提取有用的特
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- 多项式回归分析: 确定多项式回归是线性还是非线性的方法
- 多项式回归是一种适用于非线性数据关系的回归分析方法。与简单线性回归模型只能拟合直线关系不同，多项式回归模型可以更准确地拟合复杂的曲线关系。它通过引入多项式特征，将变量的高阶项加入模型，从而更好地适应数据的非线性变化。这种方法可以提高模型的灵活性和拟合度，从而更准确地预测和解释数据。多项式回归模型的基本形式为：y=β0+β1x+β2x^2+…+βn*x^n+ε在这个模型中，y是我们要预测的因变量，x是自变量。β0～βn是模型的系数，它们决定了自变量对因变量的影响程度。ε表示模型的误差项，它是由无法解释的因素
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- 机器学习中常见的七种线性降维技术概述
- 上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PCA是一种广泛应用的降维技术，可以将高维数据集转换为更易处理的低维表示，同时保留数据的关键特征。通过识别数据中方差最大的方向（主成分），PCA能够将数据投影到这些方向上，实现降维的目标。PCA的核心思想是将原始数据转换到一个新的坐标系，以最大化数据的方差。这些新坐标轴称为主成分，由原始特征线性组合而成。保留方差最大的主成分，实质上保留了数据的关键信息。通过舍弃
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- Transformer的创始人推出新大型模型，支持开放权重和350亿参数
- 今天，由Transformer作者之一AidanGomez参与创立的人工智能初创公司Cohere迎来了自家大模型的发布。Cohere最新发布的模型被命名为「Command-R」，拥有35B参数量，专为处理大规模生产工作负载而设计。这一模型属于「可扩展」类别，具备高效率和高精度的平衡特性，有助于企业用户在超越概念验证的基础上进入生产阶段。Command-R是一种生成模型，专门针对检索增强生成（RAG）以及其他长上下文任务进行优化。通过结合外部API和工具，该模型旨在提高RAG应用程序的性能。它与行业领先的嵌
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- 塑造未来的十款类人机器人
- 以下10款类人机器人正在塑造我们的未来：1、ASIMO：ASIMO由Honda开发，是最知名的人形机器人之一。ASIMO高4英尺，重119磅，配备先进的传感器和人工智能功能，使其能够在复杂的环境中导航并与人类互动。ASIMO的多功能性使其适用于各种任务，从帮助残疾人到在活动中进行演示。2、Pepper：由SoftbankRobotics创建，Pepper旨在成为人类的社交伴侣。凭借其富有表现力的面孔和识别情绪的能力，Pepper可以参与对话、在零售环境中提供帮助，甚至提供教育支持。Pepper的人形设计和
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- 1.3ms耗时！清华最新开源移动端神经网络架构 RepViT
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.09283代码地址：https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT在移动端ViT架构中表现出色，展现出显著的优势。接下来，我们将探讨本研究的贡献所在。文中提到，轻量级ViTs通常比轻量级CNNs在视觉任务上表现得更好，这主要归功于它们的多头自注意力模块(MSHA)可以让模型学习全局表示。然而，轻量级ViTs和轻量级CNNs之间的架构差异尚未得到充分研究。在这项研究中，作者们通过整合轻量级ViTs的有效架构选择，
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- 时间序列分析的表示学习时代来了？
- 表示学习作为深度学习中的核心，近期越来越多的被应用到了时间序列领域中，时间序列分析的表示学习时代已经来了。本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。1.UnsupervisedScalableRepresentationLearningforMultivariateTimeSeries(NIPS'20)本文的时间序列表示学习方法思路来源于经典的词向量模型CBOW。CBOW中的假设是，一个单词的上下文表示应该和该单词的表示比较近，同时和其他随机采样的单词表示比较远。本文将这
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- 是什么阻碍了CIO的人工智能战略？他们自己的人工智能学习曲线是障碍之一
- 许多首席信息官向同行学习更多的人工智能知识，但只有少数人认为其他首席信息官比他们懂得更多。这个问题也许只有自我教育才能解决。在企业内部部署人工智能的压力下，大多数首席信息官担心他们对这项瞬息万变的技术缺乏必要的了解。在Salesforce的调查中，平均每五位首席信息官中就有三位以上的受访者表示，他们希望自己对人工智能的了解远远超过了他们的实际水平，这可能会导致大规模、代价高昂的部署失误。尽管四分之三的首席信息官在寻求人工智能专业知识时会向同行寻求指导，但只有9%的人认为他们的首席信息官同行比他们更了解人工
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