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- 公平性排序学习中的斯奇拉姆排序方法
- 在2023年举行的国际学术会议AIBT2023上，RatidarTechnologiesLLC发表了一篇基于公平性的排序学习算法，并荣获该会议的最佳论文报告奖。该算法名为斯奇拉姆排序(SkellamRank)，充分利用了统计学原理，结合了PairwiseRanking和矩阵分解技术，以解决推荐系统中的准确率和公平性问题。由于推荐系统中创新的排序学习算法很少，斯奇拉姆排序算法表现出色，因此在会议上获得了研究奖项。下面将介绍斯奇拉姆算法的基本原理：我们首先回忆一下泊松分布：泊松分布的参数的计算公式如下：两个泊
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 算法 推荐系统 BPR 247浏览 收藏
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- AI成达沃斯论坛讨论热点 各行各业更关注结果准确性
- 1月19日消息，在瑞士达沃斯举办的世界经济论坛2024年年会上，Salesforce、微软和谷歌等全球最大科技公司纷纷展示自家在人工智能方面技术实力，生成式人工智能也已经成为今年会议讨论的焦点。英特尔首席执行官帕特·盖尔辛格（PatGelsinger）在接受采访时表示，虽然生成式人工智能技术的能力已经在2023年崭露头角，但2024年业内重点应当放在提高结果的准确性上，这样医院和制造业等高风险行业的高管才能够自如应用人工智能。“当下的人工智能应用已经到顶了，”盖尔辛格说。“我相信，人工智能的下一个发展阶段
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 AI 达沃斯论坛 224浏览 收藏
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- 利用人工智能技术改善企业环境
- 人工智能在企业界的优势是什么？人工智能在企业领域的主要优势之一是，能够简化流程、提高效率。通过自动化日常任务、数据分析和决策过程，员工可以集中精力处理更复杂、更具创造性的工作。数据分析与洞察人工智能系统的应用在保险承保工作台和其他数据密集型应用中具有重要作用。它能够实时分析大量数据，并为市场趋势、客户行为和运营绩效提供有价值的见解。这种数据驱动的决策使组织能够做出明智的选择，并迅速适应不断变化的商业环境。通过人工智能系统，保险公司可以更准确地评估风险，提高承保效率，并提供更好的客户服务。同时，它还可以帮助
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 301浏览 收藏
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- 被AI数字美女欺骗了吗？你有打算嫁给中国男人吗？
- 大家好，我是轩辕。不知道大家最近刷短视频的时候有没有刷到过这种视频：一位优雅的外国美女，自称来自俄罗斯，流利地说着带口音的中文，不断称赞中国的优点，表达了她希望与中国男人结婚的愿望。最近发现这女的出现频率越来越高，且在不同账号里，IP定位不同，名字也不同，让人觉得有些不对劲。一会儿叫阿莲娜：图片一会儿又叫阿依莲：图片一会儿又叫Alya：图片刚刚还在辽宁，过会儿又到了海南。出于好奇，我去搜了一下，没想到让我惊掉下巴，这玩意儿居然是AI合成的数字人！！！其实之前也有过这些AI主播之类的视频，但那时候的技术还差
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- AI全链路营销公司「奥创光年」完成1500万美元A+轮融资，美图、凯辉联合领投
- AI全链路营销公司「奥创光年」（MogicAi）今日宣布，已成功获得来自美图公司和凯辉基金的1500万美元A+轮融资。此次融资得到了彬复资本和万物创投的跟投，同时凯辉基金也是奥创光年A轮领投基金。万物创投在奥创光年的天使轮投资后，本轮融资再次追加投资。值得一提的是，在2023年8月首次披露其A轮千万级美元融资后，奥创光年仅在半年内再度公布了新一轮融资。华兴资本担任了本轮融资的独家财务顾问。奥创光年是一家专注于AINative营销的公司，他们团队研发了SaGa视频内容生成模型和MogicContentAIS
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- 使用PyTorch构建简单的神经网络的方法
- PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，用于构建各种神经网络。本文将展示如何使用PyTorch构建简单的神经网络，并提供代码示例。首先，我们需要安装PyTorch。可以通过以下命令在命令行中安装：pipinstalltorch接下来，我们将使用PyTorch构建一个简单的全连接神经网络，用于二元分类任务。这个神经网络将有两个隐藏层，每个隐藏层有10个神经元。我们将使用sigmoid激活函数和交叉熵损失函数。以下是完整的代码：importtorchimporttorch.nnasnnimport
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工神经网络 155浏览 收藏
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- 重要的预处理技术：词干化和词形还原对提高文本分析准确性的影响
- 在自然语言处理(NLP)中，词干化和词形还原是常见的文本预处理技术。它们的目的是将单词转换为其基本形式或原始形式，以减少词汇的复杂性并提高文本分析的准确性。词干化是一种将单词缩减为其词干的过程。词干是单词的核心部分，去除了任何词缀。例如，将单词"running"进行词干化，得到的词干是"run"。词干化可以使不同形式的单词被视为相同的单词，从而简化文本分析。词形还原是将单词恢复到其原始形式的过程。它使用词法规则和基于词典的方法，将单词转换为一、词干化词干化是将单词转换为其基本形式的过程。词干是单词剥离词缀
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 167浏览 收藏
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- 利用图形感知对比学习提高多变量时间序列分类的效果
- 这篇AAAI2024中的论文由新加坡科技研究局（A*STAR）和新加坡南洋理工大学合作发表，提出了一种利用图感知对比学习来改善多变量时间序列分类的方法。实验结果显示，该方法在提升时间序列分类效果方面取得了显著的成果。图片论文标题：Graph-AwareContrastingforMultivariateTime-SeriesClassification下载地址：https://arxiv.org/pdf/2309.05202.pdf开源代码：https://github.com/Frank-Wang-os
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- 防空洞里的餐厅擁有15台擎朗助力效能提升的机器人
- 说起餐饮店，在商场、在街边、在小巷随处可见，但是，开在防空洞里的餐饮店，大家见过吗？来看看重庆这家店，将火锅店与防空洞创意结合，让你不仅尝到正宗重庆味道，还能体验别具一格的年代感环境。漫步其中，如同穿越一条兼具艺术感与烟火气的时光长廊，随手一拍都是怀旧大片。而店里正式上岗15位“新员工”——能送餐会卖萌的擎朗T9机器人，更是将吸睛效果直接拉满！当AI科技风遇上年代怀旧风，究竟会碰撞出什么火花？重庆地下之城火锅店实拍图人气招牌，助力门店营销所谓“不想当人气招牌的机器人不是好员工”。在这个充满怀旧古朴感的防空
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器人 擎朗 300浏览 收藏
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- 回归符号化算法
- 符号回归算法是一种自动构建数学模型的机器学习算法。它的主要目标是通过分析输入数据中的变量之间的函数关系，来预测输出变量的值。该算法结合了遗传算法和演化策略的思想，通过随机生成和组合数学表达式，逐步改善模型的准确性。通过不断优化模型，符号回归算法能够帮助我们更好地理解和预测复杂的数据关系。符号回归算法的流程如下：1.定义问题：确定输入变量和输出变量。2.初始化种群：随机生成一组数学表达式作为种群。评估适应度：使用每个个体的数学表达式对训练集中的数据进行预测，并计算预测值与实际值之间的误差，作为适应度。4.选
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 算法的概念 455浏览 收藏
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- 吉布斯采样法的应用
- 吉布斯采样算法是一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的采样算法。它主要用于从联合分布中生成样本，特别适用于高维联合分布的采样。吉布斯采样算法的核心思想是在给定其他变量的条件下，逐一地对每个变量进行采样，以实现从联合分布中采样的目的。具体步骤如下：1.初始化所有变量的取值。2.从联合分布中选择一个变量，假设为变量A。3.给定其他所有变量的取值，根据条件分布P(A|其他变量)对变量A进行采样，更新A的取值。4.重复步骤2和3，依次对每个变量进行采样，直到所有变量的取值都被更新。5.重复步骤2到4，进行多次迭代，直到
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- 主题模型在自然语言处理中的应用
- 主题建模是自然语言处理（NLP）中一种用于从大规模文本数据中提取主题的技术。它的目标是识别文档中的词语和短语，并将其组织成有意义的主题，以帮助我们更好地理解文档集合中的信息。本文将介绍主题建模的一般方法和一些流行的算法。一、主题建模的一般方法主题建模的一般方法包括以下步骤：数据预处理包括去除噪音和非关键信息，如删除停用词、标点符号和数字，转换单词为小写形式等。2.词袋模型将文档表示为词袋模型，其中每个文档是一个词汇表中词的向量，表示每个词的出现次数。3.主题建模算法：使用主题建模算法识别文档集合中的主题。
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- 代码生成准确率翻倍：流量工程令成功率从19%提升至44%
- 一篇新论文的作者提出了一种“强化”代码生成的方法。代码生成是人工智能中一项日益重要的能力。它通过训练机器学习模型，根据自然语言描述自动生成计算机代码。这一技术具有广泛的应用前景，可以将软件规格转化为可用的代码，自动化后端开发，并协助人类程序员提高工作效率。然而，生成高质量代码对AI系统仍然具有挑战性，与翻译或总结等语言任务相比。代码必须准确地符合目标编程语言的语法，能够优雅地处理各种极端情况和意外输入，并精确地处理问题描述中的许多小细节。即使是其他领域看似无害的小错误也可能完全破坏程序的功能，导致编译或运
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 自然语言 代码生成 392浏览 收藏
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- 传统嵌入与TTE之间的差异是什么？
- TTE是一种使用Transformer模型的文本编码技术，与传统的嵌入方法有显著区别。本文将从多个方面详细介绍TTE与传统嵌入的区别。一、模型结构传统的嵌入方法通常采用词袋模型或N-gram模型对文本进行编码。然而，这些方法通常忽略了词汇之间的关系，只将每个词汇视为独立特征进行编码。此外，对于同一个词汇，不同的上下文环境下其编码表示是相同的。这种编码方式忽略了文本中词汇之间的语义和句法关系，从而对于某些任务，如语义相似度计算和情感分析等，效果较差。因此，需要更加先进的方法来解决这些问题。TTE采用了Tra
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- 人工智能语音发生器：工作原理和应用探讨
- 近年来，人工智能语音生成器已经成为一项重要技术，它正在改变我们与机器交互和接收数字内容的方式。创新的系统使用人工智能模仿人类的语音模式，从而产生更真实、更自然的声音。本文将探讨人工智能语音生成的领域，解释其内部结构和实现自然声音所需的工具。这项技术的发展使得机器能够通过声音与我们进行更自然的交流，提供更好的用户体验。它被广泛应用于语音助手、语音合成和其他语音交互系统中。通过不断改进和优化，人工智能语音生成器将继续进步，为我们带来更加出色和逼真的声音体验。人工智能语音生成器的要点人工智能语音生成器是一种计算
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