シングルカード A6000 のワンクリック起動 AlphaFold3 チュートリアルがオンラインになりました! 7万本以上の動画と50種類以上のエンティティオブジェクトを収録した360度モーションキャプチャデータセットを公開
先週、HyperAl は AlphaFold3 依存データベースを更新しましたが、データが大きすぎて導入が難しいと多くのパートナーが報告しました。
今週、Hyper.ai公式サイトにて「AlphaFold3タンパク質予測デモ」を開始、関連するデータとモデルがインストールおよび構成されており、占有容量は個人用ストレージの 300 MB 未満であり、A6000 カード 1 枚だけで AlphaFold3 を使用してタンパク質を予測するために迅速に展開して使用できます。
オンラインでの使用:https://go.hyper.ai/KHIRR
12 月 16 日から 12 月 20 日までの hyper.ai 公式 Web サイトの更新の概要:
* 高品質の公開データセット: 10
* 高品質なチュートリアルのセレクション: 3
* コミュニティ記事選択: 4 記事
* 人気のある百科事典のエントリ: 5
※1月提出締切：9日
公式ウェブサイトにアクセスしてください:ハイパーアイ
公開データセットの選択
データセットは、各ドローンの周囲に注釈付きの境界ボックスを含む 10,000 を超えるドローン画像で構成されています。境界ボックスは、さまざまな背景や環境でドローンを検出および追跡するための正確な位置情報を提供します。このデータセットは、特に監視、ドローン検出、自律追跡などのアプリケーションにおける物体検出タスク用のコンピューター ビジョン モデルのトレーニングと評価に適しています。
直接使用します:https://go.hyper.ai/686JV
2. 360Motion-Dataset モーション キャプチャ データ セット
このデータセットの V1 バージョンには、さまざまな動物などの 50 の異なるエンティティをカバーする 72k のビデオと、1 つの砂漠シーンと 2 つの HDRI シーンを含む 6 つの Unreal Engine (UE) シーンが含まれています。さらに、データセットには 121 の異なる軌道テンプレートも含まれており、研究者に豊富な動作パターンと行動の変化を提供します。
直接使用します:https://go.hyper.ai/rsmeQ
このデータセットは、さまざまなモデルを使用して脳腫瘍を分類およびセグメント化するためのデータセットであり、1,621 枚の神経膠腫画像、1,775 枚の髄膜腫画像、1,757 枚の脳下垂体画像、2,000 枚の腫瘍なし (脳の健康) 画像を含む、合計 7,153 枚の画像が含まれています。
直接使用します:https://go.hyper.ai/zgX7A
LAION-SG には、オブジェクト、属性、関係性が注釈付けされた 540,005 個のシーン グラフと画像のペアが含まれており、トレーニング、検証、テスト セットに分割されています。データセットの画像は LAION-Aesthetics V2 (6.5+) データセットから取得され、注釈プロセスでは自動注釈に GPT-4o が使用されます。
直接使用します:https://go.hyper.ai/HHT6V
データセットには、長袖、襟付き、縞模様などの 26 の基本的な衣服属性を持つ 1,856 枚の画像が含まれています。ラベルは Amazon Mechanical Turk を使用して収集されました。
直接使用します:https://go.hyper.ai/7f3ej
6. Detect Al-Generated Faces 顔検出データセット
このデータセットには、本物の顔と AI で生成された合成顔の 3,203 枚の高品質画像 (2,202 枚の本物の画像と 1,001 枚の AI で生成された画像を含む) が含まれており、機械学習および深層学習アプリケーション向けに設計されています。本物の顔と AI で生成された顔画像を区別するリソースを提供するように設計されており、ディープフェイク検出、画像の信頼性検証、顔画像分析などのタスクに適しており、最先端の研究とアプリケーションをサポートできます。
直接使用します:https://go.hyper.ai/SwMXL
このデータセットには、本物の教材から派生した 1.1k の未発表の大学レベルの数学の問題が含まれており、初等数学、代数学、微分積分、積分微積分、多変数微積分、数列と級数という 6 つの主要な数学トピックをカバーしています。
直接使用します:https://go.hyper.ai/FcNc2
OpenO1-SFT データセットは、教師あり微調整 (SFT) 手法を使用して言語モデルの思考連鎖機能を活性化することに焦点を当てたデータセットで、一貫した論理推論シーケンスを生成するモデルの機能を強化することを目的としています。 77,685 件のレコードが含まれており、中国語だけでなく英語もカバーしているため、このデータ セットは多言語環境で役立ちます。
直接使用します:https://go.hyper.ai/KlyzY
QwQ-LongCoT-130K データ セットは、O1 のような大規模言語モデル (LLM) をトレーニングするために特別に設計された SFT (教師あり微調整) データ セットです。このデータセットには約 130,000 のインスタンスが含まれており、それぞれが QwQ-32B-Preview モデルを使用して生成された応答です。
直接使用します:https://go.hyper.ai/kE9aG
10. ヘルスケア特許における ML ヘルスケア特許データセット
このデータセットは、「機械学習とヘルスケア」という検索クエリを使用して Google 特許から編集されたもので、医療画像、診断ツール、AI による治療の推奨など、さまざまな分野で付与された特許が含まれています。
直接使用します:https://go.hyper.ai/8p1M5
選択された公開チュートリアル
AlphaFold3 は、2024 年に Google DeepMind によって開発された人工知能 (AI) ツールです。 AlphaFold 3 モデルは拡散ベースのアーキテクチャを使用して、タンパク質構造だけでなく、核酸、小分子、イオン、修飾残基などの複雑な構造も正確に予測します。
このチュートリアルでは、AlphaFold3 を迅速に展開して使用してタンパク質を予測する方法を紹介します。このエクスペリエンスを実行するには、カード A6000 が 1 枚だけ必要です。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/KHIRR
RMBG-2.0 は、さまざまなカテゴリや画像タイプにわたって前景を背景から効率的に分離するように設計されたオープンソースの背景除去モデルです。
このモデルの環境と依存関係は設定されており、API アドレスを入力することでワンクリックでカットアウトを体験できます。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/FF10L
3. DePLM: ノイズ除去言語モデルを使用したタンパク質の最適化 (少数のサンプル)
ノイズ除去タンパク質言語モデル (DePLM) は、タンパク質言語モデルによって捕捉された進化情報を、最適化ターゲットの特性に関連する情報と無関係な情報の混合物として扱うことができます。無関係な情報は「ノイズ」とみなされ、削除されるため、モデルの能力が向上します。景観に適応する際のタンパク質の予測精度を高め、最適化のために機能的に最適な配列を特定するのに役立ちます。
このチュートリアルは、浙江大学がリリースしたトレーニングおよび推論ノイズ除去タンパク質言語モデル (DePLM) であり、関連する結果が「NeurIPS 24」に選択されています。プラットフォームは必要な環境とデータ セットの構成を完了しており、トレーニングと推論のためにチュートリアルで指定されたコマンドを直接実行できます。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/ktd87
また、Stable Diffusion チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に注目し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりするためにグループに参加してください。
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