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Taipy:将数据和人工智能算法转变为可投入生产的 Web 应用

Taipy 是一个开源 Python 库,用于构建 Web 应用程序前端和后端。 立即将数据和 AI 算法转化为可投入生产的 Web 应用程序。 将 PySpark 与 Taipy 结合使用 Taipy 是一款功能强大的工作流程编排工具,具有易于使用的框架,可以轻松应用于您现有的数据应用程序。Taipy 建立在坚实的概念基础上 -场景、任务和数据 节点- 这些概念非常强大,允许开发人员轻松建模他们的管道,即使在没有明确支持的情况下使用第 3 方包也是如此。

AI生成摘要 Taipy是一个开源Python库,用于构建Web应用程序前端和后端。它可以将数据和AI算法转化为可投入生产的Web应用程序。Taipy结合使用PySpark,是一个功能强大的工作流程编排工具,可以轻松应用于现有的数据应用程序。它建立在场景、任务和数据节点的概念基础上,允许开发人员轻松建模管道。通过一个示例演示了如何将PySpark与Taipy集成,以处理大数据需求。

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RadioGalaxyNET: 检测广延电波星系和红外主体的数据集和新颖计算机视觉算法

利用 RadioGalaxyNET 多模态数据集和一套新颖的计算机视觉算法自动检测和定位多组件扩展射电星系及其对应的红外主机,为创建下一代深度调查的射电星系目录提供支持。该数据集包括 2,800 张射电和红外双通道的图像中共 4,155 个星系实例,每个实例提供扩展射电星系类别,包围所有组件的边界框,像素级分割掩模以及对应红外主机星系的关键点位置的信息。对数据集进行了几种目标检测算法的基准测试,并提出了一种新颖的多模态方法,同时检测射电星系和红外主机的位置。

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大型语言模型的效率谱:算法调查

综述了旨在改善大型语言模型 (Large Language Models) 效率的算法进展,包括扩展法则、数据利用、架构创新、训练和调优策略以及推理技术等多个方面,旨在为研究人员和从业者提供宝贵的资源,并为未来的创新奠定基础。

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谷歌在Gmail中部署新的矢量算法大幅度提高垃圾和钓鱼邮件的识别率

谷歌最近在 Google Colab 上开源了一个名为 RETVec 的新型多语言文本矢量化器,这个矢量化器已 […]

AI生成摘要 谷歌在Google Colab上开源了名为RETVec的多语言文本矢量化器,用于提升Gmail中垃圾邮件和钓鱼邮件的识别率。该矢量化器支持100多种语言,能够抵御字符级操作,并降低误报率。谷歌表示,在Gmail中应用RETVec后,垃圾邮件检测率提高了38%,误报率降低了19.4%。RETVec的紧凑表示形式使得模型具有更快的推理速度,降低了计算成本和延迟。矢量化是NLP中的一种方法,用于将词汇映射为数字表达,以进行进一步分析。

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多个认知用户的频谱感知联合检测算法

利用频谱感知技术进行多用户频谱感知,提高虚警概率和检测概率,从而有效地探测闲置时段的频谱资源,优化信息资源的重新分配。

AI生成摘要 该文章介绍了一个基于数据驱动的框架,用于网络化的无人机协同宽带频谱感知和调度。通过多类分类问题检测空闲频谱位置,并利用强化学习解决方案将探测到的频谱空隙动态分配给无人机。通过仿真框架评估方法,并生成大型频谱数据集。

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Controlgym:用于基准化强化学习算法的大规模安全关键控制环境

我们介绍了 controlgym,这是一个包含 36 个安全关键的工业控制设置和 10 个基于无穷维偏微分方程的控制问题的库。我们将 controlgym 集成在 OpenAI Gym/Gymnasium (Gym) 框架中,允许直接应用标准的强化学习算法,如 stable-baselines3。此项目旨在为学习动态和控制(L4DC)社区提供服务,探索关键问题:学习控制策略的强化学习算法的收敛性;基于学习的控制器的稳定性和鲁棒性问题;以及强化学习算法在高维度和潜在无穷维度系统上的可扩展性。我们在 https URL 上开源了 controlgym 项目。

AI生成摘要 这篇文章介绍了controlgym,一个包含36个工业控制设置和10个控制问题的库。controlgym集成在OpenAI Gym/Gymnasium框架中,可以应用强化学习算法。该项目旨在为学习动态和控制社区提供服务,并探索学习控制策略的强化学习算法的收敛性、基于学习的控制器的稳定性和鲁棒性问题,以及强化学习算法在高维度和潜在无穷维度系统上的可扩展性。

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动态图中链路预测算法评估的新视角

通过对负采样的可能性进行分类,并引入新的可视化方法以研究预测性能和时间网络动态,我们验证了错误通常在不同数据段之间不均匀分布,并认为这些可视化工具可以成为评估不同层次的动态链接预测方法的强大指南。

AI生成摘要 在动态链接属性预测中,提出了一个简单的无优化基线“最近流行节点”,在时间图基准的中型和大型数据集上优于其他方法。通过分析强基线,发现标准的负采样评估对于具有强时间动态的数据集可能不适用。提出了改进的负采样方案,并与非对比训练的模型进行了比较。结果表明时间图网络架构在具有重大全局动态的问题中需要深入思考。

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CLIPC8:基于图像文本对和对比学习的人脸活体检测算法

基于图像文本对和对比学习的活体检测方法在金融领域中能够有效地检测特定的活体攻击行为,并在多个数据集上展现出较高的检测准确率。

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通过 LP 分层的多维度尺度算法的准多项式时间算法

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