百科事典

占有グリッド ネットワークは、自動運転の認識タスクにおいて重要な役割を果たします。これは、自動運転システムが自由空間をより適切に認識できるように支援する、セマンティクスに重点を置いたネットワーク モデルです。知覚能力を高め、閉ループを形成します。

デコード中の再アライメントの中心となるアイデアは、モデルを再トレーニングすることなく、デコード プロセス中にモデルのアライメントを動的に調整することで、コンピューティング リソースを節約し、研究効率を向上させることです。

3 次元ガウス スプラッタ テクノロジは、点群レンダリング、ボリューム データの視覚化、ボリュームの再構築の分野で重要な用途を持つ高度なコンピュータ グラフィックス テクノロジです。このテクノロジーは、離散データ ポイントまたはボクセルを連続サーフェスまたはボリューム表現に変換することにより、より高品質のレンダリングを可能にします。

シャドウモードテストは、自動運転の分野で使用されるテスト方法で、主にドライバーや周囲の交通に干渉を引き起こさないことを確認しながら、実際の交通環境で自動運転アルゴリズムを検証および評価するために使用されます。

スパーシティ災害は、自動運転の分野における重要な科学的問題です。これは、実際の運転環境で安全関連のイベントが発生する可能性が非常に低いことを指し、その結果、これらのイベントは運転データ内で非常にまばらになり、ディープラーニングが困難になります。これらのイベントの特徴を学ぶためのモデル。

拡散損失は、拡散モデルに関連する損失関数で、トレーニング プロセス中にモデルが徐々にノイズを除去し、データの元の構造を復元する方法を学習するようにガイドするために使用されます。

ロングテール チャレンジは通常、機械学習やディープ ラーニング、特に視覚認識タスクを扱うときに遭遇する問題の一種を指します。

Crapness Ratio は、大規模言語モデル (LLM) によって与えられる回答に含まれるナンセンスまたは無効な情報の割合を評価するために使用される指標です。

人工知能の分野では、生涯学習とは、新しいデータと経験を継続的に受け取ることによって知識ベースとモデルを継続的に更新および改善する機械の能力を指します。

ハードウェアに依存しないとは、ソフトウェア、アプリケーション、オペレーティング システム、またはその他のタイプのシステムが、特定のハードウェア プラットフォームやハードウェア アーキテクチャに依存したり特定したりしないように設計されていることを意味します。

LlamaIndex は、インデックスを構築し、ローカル ドキュメントをクエリするためのツールで、カスタム データと大規模言語モデル (LLM) の間のブリッジとして機能します。

モダリティ ジェネレーターは、マルチモーダル学習システムの主要なコンポーネントであり、その主な機能は、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなモダリティで出力を生成することです。

Visual Language Geography Base Model は、地球観測データを処理および分析するために特別に設計された人工知能モデルです。

Future Multipredictor Mixing は、TimeMixer アーキテクチャの一部である時系列予測のモデル コンポーネントです。

PDM は、時系列予測に使用される理論的な概念であり、TimeMixer モデルの中核コンポーネントの 1 つです。

MRL は、ネストされた低次元ベクトルを最適化することでさまざまな粒度の情報を学習し、個々の埋め込みが下流タスクの計算制約に適応できるようにします。

Hadoop は、一般的なハードウェア クラスター上で大量のデータを保存および処理するために Apache Software Foundation によって開発されたオープン ソース フレームワークです。

エッジ AI とは、センサーやモノのインターネット (IoT) デバイスなどのローカル エッジ デバイスに AI アルゴリズムと AI モデルを直接展開することを指し、これにより、クラウド インフラストラクチャに常に依存することなく、リアルタイムのデータ処理と分析が可能になります。 簡単に言えば、エッジ AI はエッジ コンピューティングと人間を指します […]

オープンソースのプロジェクト、製品、またはイニシアチブは、オープンなコミュニケーション、共同作業、ラピッド プロトタイピング、透明性、実力主義、コミュニティ指向の開発の原則を受け入れ、尊重します。

ニューロモーフィック コンピューティングは、人間の脳の構造と機能を模倣するようにコンピューターが設計および構築されるプロセスであり、この方法で人工ニューロンとシナプスを使用して情報を処理することを目的としています。

関数呼び出しはプログラミングの基本概念であり、プログラムの実行中に特定のタスクを実行するために定義された関数を呼び出すことを指します。

神経科学と人工知能の交差点であるスパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) は、脳内の生物学的ニューロンの動作をシミュレートできるニューラル ネットワーク モデルです。

有限要素モデル (FEM) は、連続した物理構造を限られた数の小さな部分、つまり「要素」に離散化することによって、エンティティの物理的挙動を近似する数値計算手法です。これらの要素は、1 次元の線要素、2 次元の面要素、または 3 次元のボリュームにすることができます […]

コンテキスト位置エンコーディングは、コンテキスト条件に応じて位置情報を変更できる新しい位置エンコーディング方法です。