新闻中心 
-
02-26AI和RPA：它们如何协同工作，以及为什么你的企业需要两者根据高盛的一份报告，AI可以使全球劳动生产率每年提高1%以上，到2025年可能吸引超过2000亿美元的投资，与此同时，虽然RPA市场活跃在比无所不在的AI窄得多...
-
02-18基于广义 Onsager 原理的 AI 平台，构建自定义热力学编辑|绿萝基于先前积累的数据和已知物理原理的自动化科学发现，是人工智能最令人兴奋的应用之一，这种自动化的假设创建和验证可以帮助科学家研究复杂的现象，而传统的物理...
-
02-16如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据近年来，人们对深入理解机器学习数据（ML-data）的重要性有了更深刻的认识。然而，由于检测大型数据集通常需要大量的人力和物力投入，因此在计算机视觉领域的广泛应...
-
01-24Meta和纽约大学开发的OK-Robot：茶倒水机器人已经出现在一个家庭环境中，家庭成员常常被要求去拿电视柜上的遥控器。有时甚至连宠物狗也无法幸免。但总有时候，人们会遇到无法支使他人的情况。而宠物狗也未必能理解指令。人类对...
-
01-24构建Deepfake检测系统的步骤基于机器学习算法Deepfake检测需要专业的机器学习、计算机视觉和数据分析知识。成功的Deepfake检测系统取决于数据质量、特征相关性和模型有效性。本文提供了构建Deepf...
-
01-23Transformer模型应用简介Transformers是一种使用自注意力机制的模型，它采用编码器-解码器架构来实现结果。一些常见的基于Transformer架构的模型包括BERT和RoBER...
