深度学习算法
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Synthesia：利用深度学习算法来合成逼真的数字人
Synthesia是一个基于人工智能的AI视频生成制作平台，利用深度学习算法来合成逼真的人脸表情和口型，从让虚拟的人物能够根据用户输入的文字来说话。用户只需要在网页上输入文字，就可以生成一段专业、有说服力的视频。其数据处理和系统符合SOC2和GDPR标准，并设有信任与安全团队保障数据安全和AI的道德应用。
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Socionext联手大阪大学合作开发新型深度学习算法
SoC设计与应用技术领导厂商Socionext Inc.(以下“Socionext”，或“公司”)宣布，联合大阪大学数据能力科学研究所长原教授研究小组共同开发新型深度学习算法，该算法无需制作庞大的数据集，只需通过融合多个模型便可在极度弱光的条件下进行精准检测物体及图像识别。Socionext笹川幸宏先生和大阪大学长原教授在 8 月 23 日至 28 日(英国夏令时间)举办的欧洲计算机视觉国际会议(ECCV 2020)上报告了这一研究成果。近年来尽管计算机视?
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百度开源高性能深度学习算法，可提速31倍
美国时间 2 月 22 日，百度硅谷人工智能实验室(SVAIL)宣布向深度学习领域开源了 Ring Allreduce算法库，以实现在多个GPU之上更快速地训练神经网络模型。Ring Allreduce是高性能计算领域的著名算法，但在深度学习领域应用不足。该技术可以实现近乎线性的加速，以及几十个甚至上百个GPU的扩展。比如，运用Ring Allreduce算法，百度硅谷人工智能实验室将神经网络的训练扩展至 40 个GPU并且训练速度提高 31 倍。百度研究员Shubho Sengu
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【干货】腾讯云FPGA的深度学习算法
由腾讯云基础产品中心、腾讯架构平台部组成的腾讯云FPGA联合团队，在这里介绍国内首款FPGA云服务器的工程实现深度学习算法（AlexNet），讨论深度学习算法FPGA硬件加速平台的架构。背景是这样的：在1 月 20 日，腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA 云服务器，将以云服务方式将大型公司才能长期支付使用的 FPGA 普及到更多企业，企业只需支付相当于通用CPU约40%的费用，性能可提升至通用CPU服务器的30倍以上。具体分?
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CS25官网体验入口 斯坦福大学深度学习AI课程免费在线使用地址
CS25是斯坦福大学提供的一门课程，主要探讨深度学习模型Transformers，该模型在全球范围内产生了巨大影响。课程邀请了Transformers研究领域的前沿人物，讨论从GPT和Gemini等LLM架构到创造性应用在内的最新突破。要了解更多关于CS25课程的信息，以及开始您的深度学习之旅，请访问CS25官方网站。
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Magika:基于AI支持的文件类型检测工具，依靠深度学习提供准确的检测
数字化时代，对我们所遇到的文件进行准确识别至关重要，这涉及到用户安全和信息保护的方方面面。在处理众多文件格式时，如何准确迅速地检测文件内容成为一项挑战。尽管已经超越了现有方法，但Magika团队承认仍有改进的空间，并鼓励社区提供反馈，以进一步增强对其他内容类型的支持。
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YOLOv9官网体验入口 AI目标检测深度学习工具下载地址
YOLOv9是一款目标检测深度学习模型实现工具，通过使用可编程梯度信息来学习用户想要学习的内容。这个开源项目具有高效和准确的优势，主要用于目标检测任务。要获取更多详细信息并开始您的深度学习之旅，请访问YOLOv9官方网站。
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SCEPTER官网体验入口 阿里深度学习生成模型开源库在线访问地址
SCEPTER是一个开源代码库，致力于生成式模型的训练、调优和推理，涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法，为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。要了解更多关于SCEPTER的信息以及开始体验其强大功能，请访问官方网站：SCEPTER官网。
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Undress AI官网体验入口 使用深度学习技术去除图片中衣物
UndressAI是一款革命性的产品，它利用深度学习技术，能够在几秒钟内从任何照片中去除衣物。这款产品不仅展示了人工智能技术的先进性通过使用最先进的SHA512加密技术来保护用户的隐私和安全。要开始使用UndressAI并体验其强大功能，请访问UndressAI官方网站。
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DL3DV-10K数据集:可用于深度学习的3D视觉大规模场景
神经视图合成在从多视图视频生成逼真的三维场景方面提出了复杂的挑战，尤其是在多样化的真实世界场景中。当前先进的NVS技术在面对照明变化、反射、透明度和整体场景复杂性的变化时，其局限性变得明显。数据集的先进和方法学创新的结合推动该领域朝着更加强大和多功能的神经视图合成能力迈进。
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文生图工具SD4J: 可通过深度学习生成图像 简化文生图复杂任务
SD4J是一款强大的文本到图像生成工具。通过深度学习，SD4J能够将文字描述独特地转化为生动的图像，并能够理解负面输入，使用户能够指定不希望出现在图像中的元素，提供更多的定制和控制。通过深度学习、用户友好的界面以及处理负面输入和调整引导比例等功能的融合，SD4J在文本到图像生成方面开启了新的领域，具有无与伦比的可访问性和效率。
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音乐生成深度学习模型StemGen：听取音乐上下文生成音乐作品
字节跳动AI研究团队最近推出了一项名为StemGen的音乐生成项目，该项目采用了一种创新的深度学习方法，旨在让模型能够模仿现有音乐中的模式和结构，并以一种非常前卫的方式回应音乐背景。与常用的深度学习技术不同，StemGen采用了一种非自回归、基于Transformer的模型，强调对音乐背景的听取和响应不是依赖于抽象的条件。通过MeanOpinionScore测试确认了该模型生成逼真音乐结果的能力。
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亚马逊研究人员利用深度学习增强神经网络分析复杂表格数据
亚马逊的研究人员在一篇论文中介绍了一种创新方法，旨在增强神经网络处理复杂表格数据时的性能。表格数据通常由行和列组成，看似简单，但当这些列在性质和统计特征上差异巨大时，就会变得复杂起来。这项研究为神经网络在处理复杂表格数据时的改进提供了新的思路和方法，有望在实际应用中取得更好的效果。
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Google DeepMind：通过深度学习发现了220万种新材料
在新的研究中，GoogleDeepMind的科学家们成功开发了一种名为GNoME的框架，通过这一框架，他们在材料科学领域取得了令人瞩目的成果。材料的发现对于技术进步至关重要，涵盖了从清洁能源到信息处理等各行各业的创新。跟随GNoME的足迹，继续在机器学习和科学发现方面取得共同进展，可能会带来深远的影响。
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南开山大等开发trRosettaRNA 一种基于深度学习的自动化RNA 3D结构预测方法
南开大学、山东大学以及北京理工大学的联合团队成功开发了一种基于深度学习的自动化RNA3D结构预测方法，命名为trRosettaRNA。该方法采用Transformer网络，通过进行1D和2D几何形状预测，再通过能量最小化实现3D结构折叠。我们期待着深度学习方法在RNA结构预测方面的进一步发展，为理解RNA分子的生物学功能提供更为准确的工具和方法。
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研究：代码数据增强技术在深度学习中的应用具有巨大潜力
代码数据增强技术在深度学习中的应用已经取得了一些令人鼓舞的成果。代码模型通过训练大量的源代码语料库，能够模拟代码片段的上下文，已经在多个源代码的下游任务中显示出了出色的性能。代码数据增强技术在深度学习中的应用具有巨大潜力，可以提高模型的性能和稳健性，但仍然需要进一步的研究和探索。
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ECOGEN:一种用于生成逼真鸟鸣的深度学习新方法
深度学习技术的崛起显著影响了各个领域，将其影响扩展到不同领域。其中一个显著的应用是利用深度学习技术监测稀有鸟类的鸟鸣。在这项研究中，研究人员使用了全球范围内包括264种不同物种的23，784个野生鸟类录音的数据集。
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srf-attention：一个提高深度学习模型训练效率的注意力机制
注意力很有用，但计算成本很高。一旦训练完成，通过一些微调计算，您可以减少SRF注意力并消除对序列长度的依赖，从大大加快速度。它可以帮助研究人员和开发者更高效地构建和训练深度学习模型，提高模型的性能和效率。
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谷歌研究人员在 JAX 中引入了一个开源库 用于在球面上进行深度学习
Google研究人员最近推出了一个基于JAX的开源库，旨在解决在球面上进行深度学习的挑战。传统的深度学习模型通常处理平面数据，例如图像，但科学应用中的数据通常是球面数据。3.这项研究有望在分子性质预测和气象预测等领域取得突破性进展，为医疗研究和气候分析提供有力支持。
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研究人员推出深度学习模型RECAST 改进地震预测
来自加州伯克利分校、圣克鲁斯分校以及慕尼黑工业大学的研究人员发表论文，阐述了一种崭新的模型，将深度学习引入地震预测领域。该模型被命名为RECAST，相比自1988年问世以来改进有限的当前标准模型ETAS，RECAST可利用更大的数据集，提供更高的灵活性。你会看到它朝着正确的方向发展。
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DeepMind研究人员发现，深度学习模型在图像和音频压缩方面表现出色
Google旗下的人工智能子公司DeepMind发布的一项研究表明，大型语言模型除了在文本数据处理方面表现出色之外具备出色的图像和音频数据压缩能力。这一发现为重新审视LLMs的潜力提供了新的角度。这表明LLMs的性能与数据集的大小有关，压缩率可以作为评估模型对数据集信息学习的指标。
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深度学习模型部署与优化：策略与实践；L40S与A100、H100的对比分析
★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800随着生成式AI应用的迅猛发展，我们正处在前所未有的大爆发时代。四、性价比较根据SuperMicro的数据，L40S在性价比上相较于A100具有优势，为希望部署高效且具有竞争力的生成式人工智能解决方案的用户提供更多选择。在模型分发和运行过程中，提供全面的账号认证和日志审计功能，全方位保障模型和数据的安全性。
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JoJoGAN：可一键生成艺术化面部图像的深度学习模型
JoJoGAN是一个深度学习模型，该模型可以将普通的面部图像转化为艺术化的作品，无需专业艺术家或设计师的干预。这项技术可用于各种应用领域，包括艺术创作、虚拟角色设计、社交媒体滤镜和广告营销。它的技术细节和使用指南在文章中都得到了详细介绍，为感兴趣的用户提供了宝贵的资源。
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GitHub仓库WebAI开源：允许开发者直接在浏览器中运行现代深度学习模型
web-ai是一个开源的TypeScript库，使开发者可以直接在浏览器或Node.js中运行现代深度学习模型。它提供了一种无需复杂服务器端基础设施或依赖第三方API的方式，将AI能力集成到Web应用程序中。它让开发者可以在不受基础设施问题困扰的情况下进行AI实验。
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IBM 研究人员推出用于深度学习推理的模拟 AI 芯片
IBM研究人员近日在《自然电子学》杂志上发表了一篇文章，介绍了一款用于深度学习推理的模拟人工智能芯片。该芯片采用模拟内存计算的方法，使用纳米级的相变存储器将突触权重存储为电导值。这一研究为未来实现软件等效的神经网络准确性奠定了基础。
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Steg.AI推出基于深度学习的水印方案 可将隐形水印嵌入数字内容中
2023年5月，全球震惊于五角大楼冒烟的图片。许多新闻频道根据这些图片报道事件，甚至股市也做出了短暂的反应。美国国会还在审议一项法案，要求在创建政治广告时披露人工智能的参与情况。
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各种基于深度学习的天气预报模型研究
由于天气预报对全世界人类生活的影响，它引起了来自不同研究团体的几位研究人员的兴趣。由于深度学习技术的最新发展、海量天气观测数据的广泛使用以及信息和计算机技术的出现，许多研究都致力于探索大量天气数据集中隐藏的分层模式以进行天气预报。每个模型都有其独特的特点和应用领域，但它们都利用深度学习技术提供了更准确和高效的天气预测能力。
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微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度学习和图像融合的边缘检测算法，推动图像处理技术变革
图像边缘是指图像中周围像素灰度的阶跃变化，这是图像的最基本特征并且通常携带图像中最重要的信息。边缘检测是一种基于边界的分割方法，用于从图像中提取重要信息，在计算机视觉、图像分析等应用中发挥着重要作用，为人们描述或识别目标和解释图像提供了有价值的特征参数，特别是特征提取也是图像分割、目标检测和识别的基础。边缘检测在图像特征提取、特征�
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Breaking+News!深度学习三巨头、神经网络之父Geoffrey+Hinton已离职谷歌，结束十载生涯。最新推文中透露了原因:为了自由地讨论人工智能的风险。直至2015年底他离开谷歌，加入OpenAI担任联合创始人以及首席科学家。
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基于深度学习炼丹神器下的生命科学单细胞基因分析液冷服务器解决方案
摘要：当前随着冷冻电镜、蛋白质组学、深度学习、基因测序、卷积神经网络、高性能计算、单细胞基因、数据挖掘、数据分析、靶点发现、晶体预测、AlphaFold等技术的快速发展，生命科学开始被逐渐被人们所重视...同时为计算生物学、深度学习、基因测序等多个研究组提供计算服务...研发人员可以利用HPC高性能计算和AI平台开发基于三维分子图谱的深度学习编码，进行基于深度学习的中医诊断处方...四、利用深度学习框架构建深度学习模型，加强学习模型的训练，实现深度学习的评分函数模型的训练和测试，并对模型进行训练......
