Führen Sie ComfyUI SD3 Mit Einem Klick Aus! Ein Umfangreicher Medizinischer VQA-Evaluierungsdatensatz Wird Veröffentlicht, Der Mehr Als 20 Menschliche Organe Und Teile Umfasst
Um die Popularisierung von AI4S weiter voranzutreiben, hat HyperAI die Live-Übertragungsreihe „Meet AI4S“ geplant.Die erste Live-Übertragung startet pünktlich am 17. Juli um 19:00 Uhr!Wir haben Ding Jiale eingeladen, einen Doktoranden für Fernerkundung und geografische Informationssysteme an der Zhejiang-Universität. Sein Thema lautet „Neuronale Netze liefern neue Erklärungen für die räumliche Heterogenität von Immobilienpreisen“. Kommen Sie vorbei und vereinbaren Sie einen Termin für die Live-Übertragung~
https://www.huodongxing.com/event/2762111401922
Vom 8. bis 12. Juli gibt es Updates auf der offiziellen Website von hyper.ai:
* Hochwertige öffentliche Datensätze: 10
* Auswahl an hochwertigen Tutorials: 3
* Community-Artikelauswahl: 5 Artikel
* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 5
* Top-Konferenzen mit Deadline im Juli: 2
Besuchen Sie die offizielle Website:hyper.ai
Ausgewählte öffentliche Datensätze
1. OmniMedVQA – Großer medizinischer VQA-Evaluierungsdatensatz
Dieser Datensatz konzentriert sich auf die groß angelegte visuelle Frage-Antwort-Auswertung im medizinischen Bereich. Es enthält 118.010 verschiedene Bilder, die 12 verschiedene Modalitäten abdecken und mehr als 20 verschiedene Organe und Teile des menschlichen Körpers betreffen. Ziel ist es, einen Bewertungsmaßstab für die Entwicklung großer multimodaler medizinischer Modelle bereitzustellen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/vafuu
2. Evol-Charakterrolleneinstellung und Dialogdatensatz
Der Datensatz enthält Einstellungen und Dialogdaten mit 200 Zeichen, generiert von GPT3.5 und GPT4.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/IwTIW
3. HellaSwag Großer Modell-Datensatz zum gesunden Menschenverstand
Der HellaSwag-Datensatz enthält 70.000 Fragen, die für Menschen sehr einfach sind (über 95% Genauigkeit), für Modelle jedoch schwierig (ca. 48% Genauigkeit). Ziel dieses Datensatzes ist es, die Leistungsfähigkeit tiefgehender, vortrainierter Modelle im Bereich des Commonsense-Reasonings zu untersuchen, indem ein Datensatz erstellt wird, der eine Herausforderung für bestehende hochmoderne Modelle darstellt.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/4WJGQ
4. M2Lingual Mehrsprachiger Mehrrunden-Anweisungs-Feinabstimmungsdatensatz
Der Datensatz deckt 70 verschiedene Sprachen ab, bietet mehr Trainingsdaten für ressourcenarme Sprachen und enthält insgesamt 182.000 Feinabstimmungspaare für Anweisungen, mit dem Ziel, die Leistung großer Sprachmodelle beim Befolgen von Anweisungen zu verbessern, insbesondere bei unterschiedlichen Sprachen und Aufgaben.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/1AY34
5. MyAnimeList-Datensatz mit beliebten Anime-Informationen
Dieser Datensatz enthält beliebte Anime-Informationen, die von der MyAnimeList-Website gesammelt wurden. Es enthält verschiedene Attribute, die jeden Anime im Detail beschreiben und zum Analysieren und Studieren von Anime-Trends, Bewertungen und anderen damit verbundenen Faktoren verwendet werden können.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/mU04c
6. Magpie-Pro-300K-gefilterter hochwertiger Ausrichtungsdatensatz
Dieser Datensatz ist ein hochwertiger Anweisungsdatensatz, der mit der Magpie-Methode synthetisiert und aus Llama-3 70B extrahiert wurde. Dieser Datensatz enthält etwa 300.000 hochwertige Konversationen, die durch einen automatisierten Selbstsyntheseprozess generiert wurden, der die autoregressiven Eigenschaften ausgerichteter LLMs ausnutzt, um Benutzerabfragen und entsprechende Antworten zu generieren.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/YTDxI
7. Vript Englischer Video-Text-Datensatz
Der Datensatz enthält 12.000 kommentierte Videos mit insgesamt über 420.000 Clips. Jedes Segment im Vript-Datensatz wird von einer Bildunterschrift von etwa 145 Wörtern begleitet.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/7o2Ca
8. Hochauflösender Datensatz zur Baumerkennung in den Ebenen und Hügeln Ostchinas
Der Datensatz enthält einen Trainingssatz mit 1.920 Bildern und einen Testsatz mit 480 Bildern mit insgesamt 664.487 Bäumen, mit durchschnittlich 276 Bäumen pro Bild.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/zTo63
9. AdaTreeFormer-London London Hochauflösender Baumerkennungsdatensatz
Der Datensatz deckt eine Vielzahl von städtischen und Wohnumgebungen mit hoher Baumdichte und unterschiedlichen Baumformen und -größen ab. Der Trainingssatz mit 452 Bildern und der Testsatz mit 161 Bildern enthalten insgesamt 95.067 Bäume, mit durchschnittlich 155 Bäumen pro Bild.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/iVHO1
10. AdaTreeFormer-Yoesmite Yosemite hochauflösender Baumerkennungsdatensatz
Der Datensatz deckt hauptsächlich bewaldete Berggebiete mit geringer Baumdichte und komplexem Gelände ab. Es enthält einen Trainingssatz von 1.350 Bildern mit insgesamt 98.949 Bäumen und einen Testsatz von 1.350 Bildern. Jedes Bild enthält durchschnittlich 36 Bäume und bietet eine wichtige Testumgebung für die Leistung des Modells in komplexem Gelände.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/ic1bO
Weitere öffentliche Datensätze finden Sie unter:
Ausgewählte öffentliche Tutorials
YOLOv10 ist eine von Forschern der Tsinghua-Universität entwickelte Methode zur Echtzeit-Zielerkennung auf Basis des Python-Pakets Ultralytics, die die Mängel früherer YOLO-Versionen bei der Nachbearbeitung und Modellarchitektur beheben soll. In diesem Tutorial können Sie die Zielerkennung sofort starten, indem Sie mit einem Klick klonen, ohne Befehle einzugeben.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/vtjgs
2. img2img-turbo Bildkonvertierungsdemo
img2img-turbo ist ein effizientes Bild-zu-Bild-Übersetzungsmodell, das für die effiziente Übertragung visueller Inhalte entwickelt wurde. Damit können Sie monochromen Bildern mühelos satte Farben verleihen oder einfache Skizzen in realistische Bilder verwandeln. Dieses Tutorial bietet eine intuitive Modelldemonstration. Mit nur wenigen Strichen können Sie die Freude erleben, ein Meistermaler zu werden!
Online ausführen:https://go.hyper.ai/Ms5zH
3. Online-Tutorial zum ComfyUI StableDiffusion3-Workflow
Stable Diffusion 3 ist ein Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT)-Modell, das speziell für die Konvertierung von Textbeschreibungen in Bilder entwickelt wurde. Es zeichnet sich durch die Generierung hochwertiger Bilder, die Handhabung komplexer Layouts und die Analyse komplexer Hinweise aus. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie Stable Diffusion 3 über den ComfyUI-Workflow bereitstellen und verwenden. Klonen Sie einfach den Container und Sie können das Modell problemlos über die API-Schnittstelle starten und ausführen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/sEQCW
Community-Artikel
Die Forschungsgruppe von Zhang Qiangfeng an der Tsinghua-Universität entwickelte SPACE, einen Algorithmus für künstliche Intelligenz auf Basis des Graph-Autoencoder-Deep-Learning-Frameworks, der räumliche Zelltypen identifizieren und Gewebemodule aus räumlichen Transkriptomdaten mit Einzelzellauflösung entdecken kann. SPACE übertrifft andere Tools bei der Identifizierung von Zelltypen und der Entdeckung von Gewebemodulen deutlich. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe der Forschungsergebnisse.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/IZE5Q
Die Forschungsgruppe von Yu Xiang, einem außerordentlichen Professor mit Lehrstuhl an der School of Life Sciences and Technology der Shanghai Jiao Tong University, entwickelte in Zusammenarbeit mit den Teams von Yang Jun und Wang Hongxia vom Shanghai Chenshan Botanical Garden ein übertragbares Deep-Learning-Modell namens TandemMod, das die Identifizierung mehrerer Arten von RNA-Modifikationen in DRS ermöglichte. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe des experimentellen Prozesses.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/qkS18
Forscher des MIT haben ein Framework zur Kombination von Roboterstrategien (PoCo) vorgeschlagen, das die Probleme der Datenheterogenität und Aufgabenvielfalt bei der Verwendung von Roboterwerkzeugen lösen kann. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe des Forschungsprozesses.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/jrJNV
Vor Kurzem führte HyperAI einen ausführlichen Dialog mit dem Akademiker Ding Han, um mehr über seine umfassenden Kenntnisse im Bereich der intelligenten Fertigung sowie seine einzigartigen Einblicke in Forschungsfelder wie Industrieroboter und humanoide Roboter zu erfahren. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe des Interviews mit dem Akademiker Ding Han.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/A883w
Das Team von Hong Liang von der Shanghai Jiao Tong University und Tan Pan, ein junger Forscher vom Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, schlugen eine Feinabstimmungstrainingsmethode FSFP basierend auf dem Protein-Vortrainingsmodell vor. Es kann das Protein-Vortrainingsmodell mithilfe von nur 20 zufälligen Nass-Experimentdaten effizient trainieren und die Positivitätsrate der Vorhersage einzelner Punktmutationen des Modells erheblich verbessern. Dieser Artikel ist eine Interpretation und Weitergabe des Dokuments.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/5vKyf
Beliebte Enzyklopädieartikel
1. LamaIndex
2. Lebenslanges Lernen
3. Rotationspositionskodierung Seil
4. Russische Puppen repräsentieren das Erlernen von MRL
5. 3D-Gaußsches Splatting
Hier sind Hunderte von KI-bezogenen Begriffen zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, „künstliche Intelligenz“ zu verstehen:
Vorschau auf die Live-Übertragung von Station B
Die erste Folge der Live-Übertragungsreihe „Meet AI4S“ wird am 17. Juli um 19:00 Uhr offiziell gestartet. Wir freuen uns, Ding Jiale, einen Doktoranden für Fernerkundung und geografische Informationssysteme an der Zhejiang-Universität, einladen zu dürfen. Unter dem Titel „Neuronale Netzwerke liefern eine neue Erklärung für die räumliche Heterogenität der Immobilienpreise“ stellt er die Designideen und Anwendungsszenarien des Modells auf leicht verständliche Weise vor und erläutert außerdem die Methode der räumlichen Regressionsanalyse der geografisch gewichteten Regression.
Klicken Sie hier, um eine Live-Übertragung zu planen:https://www.huodongxing.com/event/2762111401922
Gastvorstellung
Zentrale Verfolgung der wichtigsten wissenschaftlichen KI-Konferenzen:
Das Obige ist der gesamte Inhalt der Auswahl des Herausgebers dieser Woche. Wenn Sie über Ressourcen verfügen, die Sie auf der offiziellen Website von hyper.ai veröffentlichen möchten, können Sie uns auch gerne eine Nachricht hinterlassen oder einen Artikel einreichen!
Bis nächste Woche!
Über HyperAI
HyperAI (hyper.ai) ist eine führende Community für künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen in China.Wir haben uns zum Ziel gesetzt, die Infrastruktur im Bereich der Datenwissenschaft in China zu werden und inländischen Entwicklern umfangreiche und qualitativ hochwertige öffentliche Ressourcen bereitzustellen. Bisher haben wir:
* Bereitstellung inländischer beschleunigter Download-Knoten für über 1300 öffentliche Datensätze
* Enthält über 400 klassische und beliebte Online-Tutorials
* Interpretation von über 100 AI4Science-Papierfällen
* Unterstützt die Suche nach über 500 verwandten Begriffen
* Hosting der ersten vollständigen chinesischen Apache TVM-Dokumentation in China
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