Publikációk a témában 'deep-learning'
Új fejlesztések a megmagyarázható mesterséges intelligencia (XAI) 4. részében
A fellángolás előtti spektrális jellemzők azonosítása magyarázható mesterséges intelligencia (arXiv) segítségével
Szerző: Brandon Panos , Lucia Kleint , Jonas Zbinden
Absztrakt: A napkitörések előrejelzése gyakorlati és tudományos jelentőségű; azonban számos, ehhez az előrejelzési feladathoz használt gépi tanulási módszer nem ad fizikai magyarázatot a modell teljesítménye mögött. Két nemrégiben kifejlesztett, magyarázható mesterséges intelligencia technikát használtunk, az..
Első lépések a LangChainben: A végső útmutató kezdőknek (1. rész)
Mi az a LangChain?
A „LangChain” egy nagy nyelvi modellek (LLM) köré épülő keretrendszer. Integrációkat tartalmaz a rendszerek és eszközök széles skálájával. A LangChain lehetővé teszi a különböző moduláris komponensek, például a PromptTemplate és az LLM láncolását, hogy szekvenciát vagy láncot hozzanak létre, amely bemenetet vesz, feldolgozza és választ generál. Ez sokoldalú eszközzé teszi, amely sokféle környezetben és alkalmazásban használható. Nyílt forráskódú projektként a..
A „Table” Look Up Table paraméter beállítása a grafikus felhasználói felületről a set_param használatával
Szeretném beállítani a „Table” LUT paramétert egy grafikus felhasználói felületről:
Keresőtábla (n-D): ….. szimulink könyvtár blokk
Table data: wArray
Breakpoints 1: ........
A következő kódot írom a visszahívás szerkesztése során a GUI-ban:
wNewVal = str2double(get(hObject,'String'));
w=wNewVal;
wArray=[w w 0 0 -1*w -1*w 0 0]
set_param('SDH/Tp/w','Table','wArray')
hiba nélkül le tudom futtatni a kódot, de ha futtatom a szimulációmat, a következő hibaüzenetet kapom:
Error..
Csevegőbot építése NLP-vel és mély tanulással
A Python egy zseniális nyelv, és a közösségben általánosan elfogadott, hogy nagyszerű fejlesztői tapasztalatokkal rendelkezik.
Személy szerint nem sok dolgom volt a Pythonnal a szakmai és személyes programozási utam során, miután elég negatív tapasztalatom volt a nyelv használatával egy egyetemi adatfeldolgozási tanfolyamon.
Azóta sok érdekes projektről olvasok és figyelek, ami ezzel a nyelvvel és az azt körülvevő könyvtári ökoszisztémával épül fel.
Mindig is azon töprengtem, hogyan..
Hogyan működik a Olfactory Cortex, 2. rész (Idegtudomány)
Poszttraumás szaglásvesztés és agyi válasz a szaglókérgen kívül (arXiv)
Szerző : Robert Pellegrino 1 2 3 , Michael C Farruggia 4 5 , Dana M Small 4 5 6 7 , Maria G Veldhuizen 8
Absztrakt: A fej traumás hatását követő szaglásromlás a szaglókéreg változásaihoz kapcsolódik, beleértve a szürkeállomány-sűrűség csökkenését és a szagokra adott BOLD-reakció csökkenését. Sokkal kevesebbet tudunk az egyéb kérgi területek szaglászavarban betöltött szerepéről...
Legfrissebb kutatás a mátrix termékállapotairól, 6. rész (gépi tanulás)
Normál eloszlások kvantumállapotú előkészítése mátrix termékállapotok (arXiv) használatával
Szerző: Jason Iaconis , Sonika Johri , Elton Yechao Zhu
Absztrakt: Az állapot-előkészítés számos kvantum-algoritmus szükséges összetevője, és különösen alapvető a mintavételi rutinokban, például a Monte Carlo-i módszerek kvantumgyorsításához szükségesek. Ebben a munkában egy olyan módszert kombinálunk, amely hatékonyan reprezentálja a mátrixszorzati állapotokat használó sima,..
Új iratok az általános pénzügyekről
A Perpetual Futures alapjai (arXiv)
Szerző: Songrun He , Asaf Manela , Omri Ross , Victor von Wachter
Absztrakt : Az örök határidős ügyletek – a soha le nem járt swap-szerződések – messze a legnépszerűbb származékos ügyletek a kriptovaluta piacokon, naponta több mint 100 milliárd dollár értékben. A Perpetuals a befektetők számára tőkeáttételes kitettséget biztosít a kriptovalutákkal szemben, amihez nem szükséges rollover vagy közvetlen kriptovaluta-tartás. Annak..
Új anyagok
A rádiógomb ellenőrzött eseményének használata a jQueryben
Ebben a cikkben látni fogjuk, hogyan kell dolgozni a jquery választógombbal ellenőrzött eseményeivel. A választógombok HTML gombok, amelyek segítenek kiválasztani egyetlen értéket egy csoportból...
Körkörös függőségek megoldása terraformban adatforrásokkal – lépésről lépésre
Mi az a körkörös függőségek
Dolgozzunk egy egyszerű eseten, amikor az SQS-sor és az S3-vödör közötti körkörös függőség problémája van egy egymástól függő címkeérték miatt.
provider..
Miért érdemes elkezdeni a kódolást 2023-ban?
01100011 01101111 01100100 01100101 — beep boop beep boop
Világunk folyamatosan fejlődik a technológia körül, és naponta fejlesztenek új technológiákat a valós problémák megoldására. Amint..
🎙 Random Noise #2 – Örökbefogadás és hit
az analitika íratlan világának gondozása
Szeretné, hogy ezek a frissítések a postaládájába kerüljenek? Iratkozzon fel itt .
"Ha önvezető autókat gyártanak, akkor mi miért ne..
A legrosszabb politika és prediktív modellek májátültetésre jelöltek számára az Egyesült Államokban
A máj (vagy óangolul lifer) az emberi test legnehezebb belső szervére utal, amely csendesen működik a nap 24 órájában.
Mit csinál a máj? 500 feladatot hajt végre a szervezet egészségének..
5 webhely, amely 2022-ben fejleszti front-end fejlesztői készségeit
Frontendmentor.io
A tényleges projektek létrehozásával a Frontendmentor.io segítséget nyújt a front-end kódolási képességeinek fejlesztésében. A kódolást azután kezdheti meg, hogy..
Mikor kell használni a Type-t az interfészhez képest a TypeScriptben?
A TypeScript a JavaScript gépelt szuperkészlete, amely statikus gépelést ad a nyelvhez. Ez megkönnyíti a robusztus és karbantartható kód írását azáltal, hogy a hibákat a fordítási időben..