Публикации по теме 'science'


Как работают модели нейронного языка, часть 3 (машинное обучение)
Компактный подход к предварительному обучению для моделей нейронного языка (arXiv) Автор: Шахриар Голчин , Михай Сурдяну , Назгол Таваби , Ата Киапур Аннотация . Адаптация предметной области для больших нейроязыковых моделей (NLM) связана с большими объемами неструктурированных данных на этапе предварительной подготовки. Однако в этом исследовании мы показываем, что предварительно обученные NLM более эффективно и быстрее изучают информацию в предметной области из компактного..
Название: Захватывающее будущее роботов: разворачивается технологическая революция
Название: Захватывающее будущее роботов: разворачивается технологическая революция Введение Мир робототехники стремительно развивается, меняя то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с окружающей средой. От первых дней простых машин, выполняющих повторяющиеся задачи, до появления интеллектуальных и автономных роботов, будущее этой области является не чем иным, как захватывающим. В этой статье мы рассмотрим захватывающие перспективы, которые ждут впереди в сфере роботов, от..
Понимание анализа корреспонденции, часть 3 (машинное обучение)
Количественная оценка внутреннего качества основного измерения в анализе соответствия и анализе соответствия такси (arXiv) Автор : Вартан Чулакян Резюме: Коллинз (2002, 2011) поднял ряд вопросов, касающихся анализа соответствия (CA), таких как: качественная информация на карте CA по сравнению с количественной информацией в соответствующей таблице непредвиденных обстоятельств; интерпретация карты CA сложна, и ее связь с \% инерции (дисперсии) объяснена. Мы решаем эти проблемы,..
Как используется преобразование Уолша-Адамара, часть 2 (квантовые вычисления)
Основы преобразования Уолша-Адамара Преобразование Уолша-Адамара — MATLAB & Simulink Преобразование Уолша-Адамара — это метод несинусоидального ортогонального преобразования, который разлагает сигнал на… www. mathworks.com Практическое преобразование Уолша-Адамара в терамасштабе (arXiv) Автор: Йи Лу Аннотация: В середине второго десятилетия нового тысячелетия развитие ИТ достигло беспрецедентно новых высот. Как одна из..
Вы разработчик Python? Проверьте, есть ли у вас эти 11 навыков!
Если вы разработчик Python, убедитесь, что у вас есть эти 11 навыков! Они необходимы для успеха в этой области. Прочтите статью полностью, чтобы узнать больше. Python — это универсальный язык, который сегодня широко используется во многих отраслях. Разработчики Python пользуются большим спросом из-за множества сильных сторон языка. Python прост в освоении для начинающих, но мощный…
Изменение диеты: анализ корма для рыб
Цели исследования: Выращивание A. mexicanus на альтернативном корме: [1] Сравните скорость роста и выживаемость между контроль и лечение. [2] Сравните плодовитость эмбрионов между контролем и лечением. Используемые методы: визуализация данных, статистические t-тесты, анализ выживаемости, корреляция Используемые инструменты: RStudio Github : Сравнение Mysis-Dry 2.0 Введение В рамках моей работы в качестве ученого я отвечаю за исследования и разработки в своем..
ИИ идентифицирует потенциально опасные астероиды
ИИ столкнулся с негативной реакцией на его потенциальные риски для общества, но может ли он также помочь спасти нашу планету от ударов астероидов? Важность быстрой идентификации астероидов Риск, который астероиды представляют для Земли, зависит главным образом от их размера. По данным НАСА, астероиды диаметром менее 25 метров практически не представляют опасности, поскольку они быстро сгорают при входе в атмосферу. Реальную опасность представляют преимущественно астероиды высотой..