【人工智能】Transformers之Pipeline（十三）：填充蒙版（fill-mask）
本文对transformers之pipeline的填充蒙版（fill-mask）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的填充蒙版（fill-mask）模型。
FLUX + LoRA 实测，AI 绘画开启新纪元，5分钟带你部署体验
玩转 AI 绘画新秀FLUX + LoRA
深度解析灵办 AI 插件：智能化浏览器工具带来高效体验
功能名称描述适用场景智能问答实时解答问题，生成文案，修正代码日常浏览、技术开发文本分析提供划词翻译、总结、扩写等操作网页阅读、信息处理多场景功能集成支持视频总结、内容创建等多种场景内容创作、视频处理深度浏览器集成提供智能支持，增强浏览体验上网体验优化。
Datawhale AI 夏令营——CV图像竞赛(Deepfake攻防)——Task1学习笔记
参赛者需要开发和优化检测模型，以应对多样化的Deepfake生成技术和复杂的应用场景，从而提升Deepfake图像检测的准确性和鲁棒性。这个文件的每一行包含两个部分，分别是图片文件名和模型预测的Deepfake评分（即样本属于Deepfake图像的概率值）上面的第六板块中的 RandomHorizo
如何利用AI生成可视化图表（统计图、流程图、思维导图……）免代码一键绘制图表
利用AIGC生成图表、流程图、思维导图、UML图
Probit 回归模型及 Stata 具体操作步骤
在经济学领域，Probit 回归模型常用于研究消费者的购买决策、企业的投资行为以及市场的进入与退出等问题。综上所述，Probit 回归模型在不同学科领域都有着丰富的应用和研究成果，为我们解决实际问题提供了有力的方法支持。然而，随着研究问题的日益复杂和数据类型的多样化，对 Probit 回归模型的创新
CST软件进行时域自适应网格设置步骤
靠近模型处（Near to Model）这两个最大网格限制的值15.4mm和15mm，以小的值为最后的最大网格限制，即结合这两个值后，软件限制本仿真靠近模型区域最大网格数不大于15mm。在这个仿真例子中，仿真的大地板的尺寸是300/20=15mm，即在本仿真模型下限制了靠近模型区域（红色），最大的网
处理效应模型及 Stata 具体操作步骤
通过倾向得分匹配，找到在这些因素上相似但一组接受治疗，一组未接受治疗的个体进行比较，从而更准确地评估治疗效果。选取实施政策的城市作为处理组，未实施政策的相似城市作为控制组，比较政策实施前后两组城市空气质量的变化差异，以评估政策效果。对于倾向得分匹配，查看匹配质量的统计结果，判断协变量是否在处理组和控
内存原生CRAM技术将会颠覆计算存储的未来？
例如，一项基于CRAM的机器学习推理加速器的研究表明，它在能量延迟乘积方面的性能比现有技术提高了大约1000倍。，与现有的内存内处理（Processing-In-Memory, PIM）解决方案不同，后者仅是在内存核心内部放置一个处理计算单元（PCU），而数据仍然需要在内存单元和PCU之间移动，只是
CUDA11.8+cudnn9.2.1 win10安装教程
由于目前NVIDIA官网已经将原来的使用压缩包安装cudnn修改为使用安装包安装，但是在网上搜索之后发现对于该问题的解决方案描述比较少，所以综合了一些以往教程，自己摸索出一套安装方法，供各位参考。一、安装包的下载CUDA下载在下载前大家需要在NVIDIA控制面板里查看本机显卡最高能够支持的CUDA版
揭秘LoRA：利用深度学习原理在Stable Diffusion中打造完美图像生成的秘密武器
LoRA作为一种创新的微调技术，通过低秩矩阵分解方法，实现了对大型生成模型的高效微调。在Stable Diffusion模型中，LoRA技术被广泛应用于角色、风格、概念、服装和物体等不同分类的图像生成中。通过结合多个同类型的LoRA模型，并利用AdditionNet调节权重，可以实现更为复杂和定制化
绝区玖--人工智能物料清单 (AI BOM)
从基础数据层到模型训练的复杂性，从部署策略到扩展基础设施，每个元素在人工智能生命周期中都发挥着至关重要的作用。端到端 AI 堆栈：包括数据、模型开发、基础设施、部署和监控层。训练过程：详细说明数据准备、模型选择、超参数调整和优化策略。大规模推理：涵盖优化技术、硬件加速和部署注意事项。微调策略：探索迁
英国政府停止使用人工智能
这些数字是人工智能泡沫的确凿证据。由于人工智能炒作，公司的估值远远超出了应有的水平，当这种炒作消退时，泡沫就会破裂，数十亿美元的市值和投资将会损失。这意味着创造更好的人工智能也需要成倍增加的能量，因为随着数据训练量的增加，人工智能训练消耗的能量也会成倍增加。当时的想法是，人工智能是一项新兴技术，如果
Datawhale AI夏令营 社会科学赛道 8.3笔记 时间序列方向
202112143283.7743677.342401.19283.32283.7467281.94279.7013。
灌水神刊《Heliyon》发文量暴涨3倍，跻身升JCR一区了！
Heliyon接受来自多个学科领域的研究论文，包括但不限于农业、生物化学、分子和细胞生物学、计算机科学、地球科学、经济学、能源、工程、环境、食品科学与营养、免疫学、材料科学、数学、神经科学、药学、药理学和毒理学、物理、植物生物学、心理学、公共卫生等。• Cell press家族刊物可以一稿多投，但是
AI：231-通过LSKAttention大核注意力机制提升YOLOv8性能的极限实战【保姆级教程】
LSKAttention是一种基于大核卷积的注意力机制，通过引入不同尺寸的卷积核来捕获图像中的多尺度特征信息。多尺度信息捕捉：通过大核卷积的感受野，能够有效捕捉目标物体的多尺度特征信息。增强全局特征：相比于小卷积核，大卷积核能够更好地捕捉全局信息，避免忽略小目标或复杂背景下的重要特征。轻量化设计：尽
评估指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
人工智能、评估指标、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
20240821 每日AI必读资讯
更好的文本/图片到视频生成效果：1.5 版本显著提升了视频生成效果和速度。能够在更短的时间内生成更高质量的视频。- xGen-MM 是 Salesforce 推出的一套开源多模态 AI 模型，支持文本和图像的综合理解与生成。- 72B版本的Qwen2-Math在数学测试集上表现出色，超过了GPT-4
AI：242-YOLOv8轻量化主干优化 | 基于轻量卷积的PP-HGNetV2创新改进与实战应用【超级涨点】
PP-HGNetV2是一个经过优化的轻量级主干网络，旨在平衡计算效率和检测精度。相比传统的ResNet或CSPDarknet，PP-HGNetV2在计算量上大幅降低，同时保持了较高的特征提取能力。它通过引入Hybrid Convolution (HG) 和多尺度特征融合技术，使得网络在处理不同尺寸目
白嫖AI文生图
大家都知道，要完文生图没个好点的显卡很难搞的，第三方 API 又贵，不过我发现抖音旗下的 AI 助手豆包提供了文生图的功能，嘻嘻，白嫖党的看过来了，这里我要讲的是在我的开源图片编辑器中如何合法合规的白嫖抖音旗下的 AI 助手豆包的文生图功能。
