Bei der Textanmerkung handelt es sich um die Arbeit mit entsprechenden Beschriftungen oder Tags für bestimmte Inhalte im Text. Sein Hauptzweck besteht darin, zus?tzliche Informationen zum Text für eine tiefere Analyse und Verarbeitung bereitzustellen, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz. Textanmerkungen sind für überwachte maschinelle Lernaufgaben in Anwendungen der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung. Es wird zum Trainieren von KI-Modellen verwendet, um Textinformationen in natürlicher Sprache genauer zu verstehen und die Leistung von Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung zu verbessern. Durch Textanmerkungen k?nnen wir KI-Modellen beibringen, Entit?ten im Text zu erkennen, den Kontext zu verstehen und genaue Vorhersagen zu treffen, wenn neue ?hnliche Daten auftauchen. In diesem Artikel werden haupts?chlich einige bessere Open-Source-Textanmerkungstools empfohlen. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erkl?rung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Stra?e und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden haupts?chlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens

Die Technologie zur Gesichtserkennung und -erkennung ist bereits eine relativ ausgereifte und weit verbreitete Technologie. Derzeit ist JS die am weitesten verbreitete Internetanwendungssprache. Die Implementierung der Gesichtserkennung und -erkennung im Web-Frontend hat im Vergleich zur Back-End-Gesichtserkennung Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen geh?ren die Reduzierung der Netzwerkinteraktion und die Echtzeiterkennung, was die Wartezeit des Benutzers erheblich verkürzt und das Benutzererlebnis verbessert. Die Nachteile sind: Es ist durch die Gr??e des Modells begrenzt und auch die Genauigkeit ist begrenzt. Wie implementiert man mit js die Gesichtserkennung im Web? Um die Gesichtserkennung im Web zu implementieren, müssen Sie mit verwandten Programmiersprachen und -technologien wie JavaScript, HTML, CSS, WebRTC usw. vertraut sein. Gleichzeitig müssen Sie auch relevante Technologien für Computer Vision und künstliche Intelligenz beherrschen. Dies ist aufgrund des Designs der Webseite erw?hnenswert

Zuschauer, die mit ?Westworld“ vertraut sind, wissen, dass diese Show in einem riesigen High-Tech-Themenpark für Erwachsene in der Zukunftswelt spielt. Die Roboter haben ?hnliche Verhaltensf?higkeiten wie Menschen und k?nnen sich an das erinnern, was sie sehen und h?ren, und die Kernhandlung wiederholen. Jeden Tag werden diese Roboter zurückgesetzt und in ihren Ausgangszustand zurückversetzt. Nach der Ver?ffentlichung des Stanford-Artikels ?Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior“ ist dieses Szenario nicht mehr auf Filme und Fernsehserien beschr?nkt Szene in Smallvilles ?Virtual Town“ 》übersichtskarten-Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf

Neues SOTA für multimodale Dokumentverst?ndnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 ver?ffentlicht, die eine Reihe von L?sungen zur Bew?ltigung der vier gro?en Herausforderungen der hochaufl?senden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verst?ndnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschl?gt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zun?chst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erl?uterungen zum Dokumentverst?ndnis k?nnen gegeben werden: Sie wissen schon, ?Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung gro?er Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden haupts?chlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.

Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Codeadresse: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT funktioniert gut in der mobilen ViT-Architektur und zeigt erhebliche Vorteile. Als n?chstes untersuchen wir die Beitr?ge dieser Studie. In dem Artikel wird erw?hnt, dass Lightweight-ViTs bei visuellen Aufgaben im Allgemeinen eine bessere Leistung erbringen als Lightweight-CNNs, haupts?chlich aufgrund ihres Multi-Head-Selbstaufmerksamkeitsmoduls (MSHA), das es dem Modell erm?glicht, globale Darstellungen zu lernen. Allerdings wurden die architektonischen Unterschiede zwischen Lightweight-ViTs und Lightweight-CNNs noch nicht vollst?ndig untersucht. In dieser Studie integrierten die Autoren leichte ViTs in die effektiven

FP8 und die geringere Gleitkomma-Quantifizierungsgenauigkeit sind nicht l?nger das ?Patent“ von H100! Lao Huang wollte, dass jeder INT8/INT4 nutzt, und das Microsoft DeepSpeed-Team begann, FP6 auf A100 ohne offizielle Unterstützung von NVIDIA auszuführen. Testergebnisse zeigen, dass die FP6-Quantisierung der neuen Methode TC-FPx auf A100 nahe an INT4 liegt oder gelegentlich schneller als diese ist und eine h?here Genauigkeit aufweist als letztere. Darüber hinaus gibt es eine durchg?ngige Unterstützung gro?er Modelle, die als Open-Source-L?sung bereitgestellt und in Deep-Learning-Inferenz-Frameworks wie DeepSpeed ??integriert wurde. Dieses Ergebnis wirkt sich auch unmittelbar auf die Beschleunigung gro?er Modelle aus – in diesem Rahmen ist der Durchsatz bei Verwendung einer einzelnen Karte zum Ausführen von Llama 2,65-mal h?her als der von Doppelkarten. eins

Lassen Sie mich Ihnen das neueste AIGC-Open-Source-Projekt vorstellen – AnimagineXL3.1. Dieses Projekt ist die neueste Version des Text-zu-Bild-Modells mit Anime-Thema und zielt darauf ab, Benutzern ein optimiertes und leistungsf?higeres Erlebnis bei der Generierung von Anime-Bildern zu bieten. Bei AnimagineXL3.1 konzentrierte sich das Entwicklungsteam auf die Optimierung mehrerer Schlüsselaspekte, um sicherzustellen, dass das Modell neue H?hen in Bezug auf Leistung und Funktionalit?t erreicht. Zun?chst erweiterten sie die Trainingsdaten, um nicht nur Spielcharakterdaten aus früheren Versionen, sondern auch Daten aus vielen anderen bekannten Anime-Serien in das Trainingsset aufzunehmen. Dieser Schritt erweitert die Wissensbasis des Modells und erm?glicht ihm ein umfassenderes Verst?ndnis verschiedener Anime-Stile und Charaktere. AnimagineXL3.1 führt eine neue Reihe spezieller Tags und ?sthetiken ein