قم بتشغيل ComfyUI SD3 بنقرة واحدة! تم إطلاق مجموعة بيانات تقييم VQA الطبية واسعة النطاق، والتي تغطي أكثر من 20 عضوًا وجزءًا من جسم الإنسان
من أجل تعزيز انتشار AI4S بشكل أكبر، خططت HyperAI لسلسلة "Meet AI4S" من برامج البث المباشر.سيتم إطلاق البث المباشر الأول في موعده المحدد في الساعة 19:00 يوم 17 يوليو!لقد قمنا بدعوة دينغ جيالي، طالب دكتوراه في الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في جامعة تشجيانغ. موضوعه هو "الشبكات العصبية تقدم تفسيرات جديدة للتباين المكاني لأسعار المساكن". تعال واحجز موعدًا للبث المباشر ~
https://www.huodongxing.com/event/2762111401922
من 8 يوليو إلى 12 يوليو، تحديثات الموقع الرسمي لـhyper.ai:
* مجموعات البيانات العامة عالية الجودة: 10
* مجموعة مختارة من الدروس التعليمية عالية الجودة: 3
* اختيار المقالات المجتمعية: 5 مقالات
* إدخالات الموسوعة الشعبية: 5
* أفضل المؤتمرات مع الموعد النهائي في يوليو: 2
قم بزيارة الموقع الرسمي:هايبر.اي
مجموعات البيانات العامة المختارة
1. مجموعة بيانات تقييم OmniMedVQA الطبية واسعة النطاق
ترتكز مجموعة البيانات هذه على تقييم الإجابة على الأسئلة البصرية على نطاق واسع في المجال الطبي. يحتوي على 118,010 صورة مختلفة، تغطي 12 نمطًا مختلفًا وتشمل أكثر من 20 عضوًا وجزءًا مختلفًا من جسم الإنسان. ويهدف إلى توفير معيار تقييم لتطوير نماذج طبية متعددة الوسائط كبيرة الحجم.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/vafuu
2. مجموعة بيانات إعداد أدوار الشخصيات والحوار في Evol
تحتوي مجموعة البيانات على إعدادات وبيانات حوار مكونة من 200 حرف، تم إنشاؤها بواسطة GPT3.5 وGPT4.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/IwTIW
3. مجموعة بيانات HellaSwag الكبيرة للاستدلال المنطقي السليم
تحتوي مجموعة بيانات HellaSwag على 70,000 سؤال سهلة للغاية بالنسبة للبشر (دقة تزيد عن 95%) ولكنها صعبة بالنسبة للنماذج (دقة تبلغ حوالي 48%). تهدف مجموعة البيانات هذه إلى استكشاف أداء النماذج المدربة مسبقًا في التفكير السليم من خلال إنشاء مجموعة بيانات تشكل تحديًا للنماذج الحديثة الحالية.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/4WJGQ
4. مجموعة بيانات الضبط الدقيق للتعليمات متعددة اللغات ومتعددة الجولات M2Lingual
تغطي مجموعة البيانات 70 لغة مختلفة، وتوفر المزيد من بيانات التدريب للغات ذات الموارد المنخفضة، وتحتوي على ما مجموعه 182000 زوج من ضبط التعليمات، بهدف تحسين أداء نماذج اللغات الكبيرة في اتباع التعليمات، وخاصة في اللغات والمهام المتنوعة.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/1AY34
5. مجموعة بيانات معلومات الأنمي الشهيرة MyAnimeList
تحتوي مجموعة البيانات هذه على معلومات الأنمي الشهيرة التي تم جمعها من موقع MyAnimeList. إنه يتضمن سمات مختلفة تصف كل أنمي بالتفصيل ويمكن استخدامه لتحليل ودراسة اتجاهات الأنمي والتقييمات والعوامل الأخرى ذات الصلة.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/mU04c
6. مجموعة بيانات المحاذاة عالية الجودة المفلترة بـ Magpie-Pro-300K
تُعد مجموعة البيانات هذه مجموعة بيانات تعليمات عالية الجودة تم تصنيعها باستخدام طريقة Magpie، والتي تم استخراجها من Llama-3 70B. تحتوي مجموعة البيانات هذه على حوالي 300 ألف محادثة عالية الجودة، تم إنشاؤها من خلال عملية تجميع ذاتي آلية تستغل خصائص الانحدار التلقائي لـ LLMs المتوافقة لتوليد استعلامات المستخدم والردود المقابلة.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/YTDxI
7. مجموعة بيانات الفيديو والنص الإنجليزي Vript
تحتوي مجموعة البيانات على 12 ألف مقطع فيديو مُعلّق، مع ما يزيد عن 420 ألف مقطع في المجموع. يأتي كل جزء في مجموعة بيانات Vript مصحوبًا بتعليق توضيحي يتكون من حوالي 145 كلمة.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/7o2Ca
8. مجموعة بيانات عالية الدقة لكشف الأشجار في المناطق السهلية والجبلية في شرق الصين
تحتوي مجموعة البيانات على مجموعة تدريب مكونة من 1920 صورة ومجموعة اختبار مكونة من 480 صورة بإجمالي 664487 شجرة، بمتوسط 276 شجرة لكل صورة.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/zTo63
9. مجموعة بيانات AdaTreeFormer-London عالية الدقة لاكتشاف الأشجار
تغطي مجموعة البيانات مجموعة متنوعة من البيئات الحضرية والسكنية ذات الكثافة الشجرية العالية وأشكال وأحجام الأشجار المختلفة. تحتوي مجموعة التدريب المكونة من 452 صورة ومجموعة الاختبار المكونة من 161 صورة على إجمالي 95067 شجرة، بمتوسط 155 شجرة لكل صورة.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/iVHO1
10. مجموعة بيانات AdaTreeFormer-Yoesmite عالية الدقة لاكتشاف الأشجار في يوسمايت
تغطي مجموعة البيانات بشكل أساسي المناطق الجبلية المشجرة ذات الكثافة الشجرية المنخفضة والتضاريس المعقدة. تحتوي على مجموعة تدريب مكونة من 1,350 صورة بإجمالي 98,949 شجرة ومجموعة اختبار مكونة من 1,350 صورة. تحتوي كل صورة على ما معدله 36 شجرة، مما يوفر بيئة اختبار مهمة لأداء النموذج في التضاريس المعقدة.
الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/ic1bO
لمزيد من مجموعات البيانات العامة، يرجى زيارة:
دروس تعليمية عامة مختارة
YOLOv10 هي طريقة اكتشاف هدف في الوقت الفعلي تم تطويرها بواسطة باحثين من جامعة تسينغهوا استنادًا إلى حزمة Ultralytics Python، والتي تهدف إلى معالجة أوجه القصور في إصدارات YOLO السابقة في مرحلة ما بعد المعالجة وهندسة النموذج. في هذا البرنامج التعليمي، يمكنك بدء اكتشاف الهدف على الفور عن طريق الاستنساخ بنقرة واحدة دون إدخال أي أوامر.
تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/vtjgs
2. عرض توضيحي لتحويل الصور باستخدام img2img-turbo
img2img-turbo هو نموذج فعال لترجمة الصور إلى الصور، مصمم لنقل المحتوى المرئي بكفاءة. يمكنه بسهولة إعطاء ألوان غنية للصور أحادية اللون أو تحويل الرسومات البسيطة إلى صور واقعية. يوفر هذا البرنامج التعليمي عرضًا توضيحيًا للنموذج البديهي. مع بضع ضربات فقط، يمكنك تجربة متعة أن تصبح رسامًا محترفًا!
تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/Ms5zH
3. برنامج تعليمي عبر الإنترنت لسير عمل ComfyUI StableDiffusion3
Stable Diffusion 3 هو نموذج محول انتشار متعدد الوسائط (MMDiT) مصمم خصيصًا لتحويل أوصاف النصوص إلى صور. فهو يتميز بقدرته على توليد صور عالية الجودة، والتعامل مع التخطيطات المعقدة، وتحليل الإشارات المعقدة. يوضح هذا البرنامج التعليمي كيفية نشر Stable Diffusion 3 واستخدامه من خلال سير عمل ComfyUI. قم ببساطة باستنساخ الحاوية ويمكنك بسهولة بدء وتشغيل النموذج من خلال واجهة API.
تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/sEQCW
مقالات المجتمع
طورت مجموعة أبحاث Zhang Qiangfeng في جامعة Tsinghua خوارزمية SPACE، وهي خوارزمية ذكاء اصطناعي تعتمد على إطار التعلم العميق للمشفر التلقائي للرسومات البيانية، والتي يمكنها تحديد أنواع الخلايا المكانية واكتشاف وحدات الأنسجة من بيانات النسخ المكاني بدقة خلية واحدة. يتفوق SPACE بشكل واضح على الأدوات الأخرى من حيث تحديد نوع الخلية واكتشاف وحدات الأنسجة. هذه المقالة عبارة عن تفسير مفصل ومشاركة للبحث.
شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/IZE5Q
وقد قام فريق البحث التابع ليو شيانغ، الأستاذ المشارك الدائم في كلية العلوم الحياتية والتكنولوجيا بجامعة شنغهاي جياو تونغ، بالتعاون مع فريقي يانغ جون ووانغ هونغشيا من حديقة شنغهاي تشينشان النباتية، بتطوير نموذج التعلم العميق القابل للتحويل، TandemMod، والذي مكّن من تحديد أنواع متعددة من تعديلات الحمض النووي الريبي في DRS. هذه المقالة عبارة عن تفسير ومشاركة للعملية التجريبية.
شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/qkS18
اقترح باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إطار عمل لدمج استراتيجية الروبوت PoCo، والذي يمكنه حل مشاكل عدم تجانس البيانات وتنوع المهام في مهام استخدام أدوات الروبوت. هذه المقالة عبارة عن تفسير ومشاركة لعملية البحث.
شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/jrJNV
أجرى HyperAI مؤخرًا حوارًا عميقًا مع الأكاديمي دينغ هان للتعرف على تراكماته العميقة في مجال التصنيع الذكي، بالإضافة إلى رؤيته الفريدة في مجالات البحث مثل الروبوتات الصناعية والروبوتات الشبيهة بالبشر. هذه المقالة عبارة عن تفسير مفصل ومشاركة للمقابلة مع الأكاديمي دينغ هان.
شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/A883w
واقترح فريق هونغ ليانغ من جامعة شنغهاي جياو تونغ وتان بان، وهو باحث شاب من مختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي، طريقة تدريب دقيقة FSFP تعتمد على نموذج التدريب المسبق للبروتين. يمكنه تدريب نموذج التدريب المسبق للبروتين بكفاءة باستخدام 20 بيانات تجريبية رطبة عشوائية فقط، ويمكنه تحسين معدل إيجابية التنبؤ بطفرة النقطة الواحدة للنموذج بشكل كبير. هذه المقالة عبارة عن تفسير ومشاركة للورقة.
شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/5vKyf
مقالات موسوعية شعبية
1. مؤشر اللاما
2. التعلم مدى الحياة
3. ترميز الموضع الدوراني حبل
4. تمثل الدمى الروسية التعلم MRL
5. التناثر الغاوسي ثلاثي الأبعاد
فيما يلي مئات المصطلحات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي تم تجميعها لمساعدتك على فهم "الذكاء الاصطناعي" هنا:
معاينة البث المباشر لمحطة B
سيتم إطلاق الحلقة الأولى من سلسلة البث المباشر "Meet AI4S" رسميًا في الساعة 19:00 يوم 17 يوليو. ويشرفنا دعوة دينغ جيالي، طالب الدكتوراه في الاستشعار عن بُعد ونظم المعلومات الجغرافية بجامعة تشجيانغ. وسوف يقدم أفكار التصميم وسيناريوهات تطبيق النموذج بطريقة سهلة الفهم تحت عنوان "الشبكات العصبية توفر تفسيرًا جديدًا للتباين المكاني لأسعار المساكن"، وسوف يشارك كذلك طريقة تحليل الانحدار المكاني للانحدار المرجح جغرافيًا.
انقر هنا لجدولة البث المباشر:https://www.huodongxing.com/event/2762111401922
مقدمة الضيف
تتبع شامل لأفضل المؤتمرات الأكاديمية في مجال الذكاء الاصطناعي:
إن ما ورد أعلاه هو كل محتوى اختيار المحرر لهذا الأسبوع. إذا كان لديك موارد تريد تضمينها على الموقع الرسمي لـ hyper.ai، فنحن نرحب بك أيضًا لترك رسالة أو إرسال مقال لإخبارنا بذلك!
نراكم في الاسبوع القادم!
حول HyperAI
HyperAI (hyper.ai) هي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء في الصين.نحن ملتزمون بأن نصبح البنية التحتية في مجال علوم البيانات في الصين وتوفير موارد عامة غنية وعالية الجودة للمطورين المحليين. حتى الآن، لدينا:
* توفير عقد تنزيل محلية سريعة لأكثر من 1300 مجموعة بيانات عامة
* يتضمن أكثر من 400 برنامج تعليمي كلاسيكي وشائع عبر الإنترنت
* تفسير أكثر من 100 حالة بحثية من AI4Science
* دعم البحث عن أكثر من 500 مصطلح ذي صلة
* استضافة أول وثائق كاملة حول Apache TVM باللغة الصينية في الصين
قم بزيارة الموقع الرسمي لبدء رحلة التعلم الخاصة بك: