新闻动态
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202402-28
- 拥抱未来：塑造 2025 年的顶尖技术
- 在充满活力的技术创新领域，每一年都会带来一系列进步，重新定义我们的生活、工作以及与周围世界互动的方式。步入2024年，大量突破性技术有望彻底改变我们生活的各个方...
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202402-28
- 人工智能在农产品行业的应用和影响
- 人工智能在农产品领域的应用人工智能可以应用于农产品领域的各个阶段和各个方面，例如：农业：人工智能可以通过使用传感器、无人机、卫星和机器人收集和分析土壤、天气、农...
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202402-26
- 「人车交互」新突破！普渡大学发布Talk
- 在普渡大学数字孪生实验室的最新研究中，科学家们采用了一项革命性技术——利用大型语言模型（LLM）来增强自动驾驶汽车的智能指令解析能力。这一创新为自动驾驶技术的发...
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202402-26
- Gen AI在推动智能家居集成技术进步方
- 人工智能是“粘合剂”，可以作为数字生态系统和现实世界流程之间的连接器。通用人工智能（GenAI）标志着智能家居集成的下一波技术浪潮，为家庭管理提供了一种变革性的...
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202402-26
- Kubernetes调试终极武器: K8
- 随着人工智能和机器学习技术的不断发展，企业和组织开始积极探索创新战略，以利用这些技术来提升竞争力。K8sGPT[2]是该领域内功能强大的工具之一，它是基于k8s...
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202402-26
- 生产式AI驱动的主机自动化测试
- 译者|陈峻审校|重楼将传统大型主机应用的代码和数据迁移到现代化技术架构上，被认为是企业数字化发展的关键步骤。在追求效率和可扩展性的过程中，这种转变通常涉及从传统...
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202402-20
- 自然语言生成任务中的五种采样方法介绍和P
- 在自然语言生成任务中，采样方法是从生成模型中获得文本输出的一种技术。这篇文章将讨论5种常用方法，并使用PyTorch进行实现。1、GreedyDecoding在...
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202402-19
- NLP大模型如何应用到时间序列？五类方法
- 最近，加利福尼亚大学发布了一篇综述文章，探讨了将自然语言处理领域的预训练大语言模型应用于时间序列预测的方法。该文章总结了5种不同的NLP大模型在时间序列领域的应...
