澳门理工学院研发神经网络分类系统提升人工智能精准度

澳门理工学院研发神经网络分类系统提升人工智能精准度 #澳门理工学院 澳门理工学院机器翻译暨人工智能应用技术教育部工程研究中心的研究团队探究串联式神经网络的结构及其对影像特征的提取方法，开发以多个分类器接入神经网络，以提取影像在各神经网络层中的形态及特征，并把分类器的结果通过研发出的标准化算法组合后，为最终预测作精确识别。是次研究由博士研究生陈家豪、教授严肇基及副教授柯韦负责，有效应用于日常生活中识别及分类影像物件，并能显著提升其准确性和稳定性...

研究表明：中国在人工智能人才培养方面处于领先地位

研究表明：中国在人工智能人才培养方面处于领先地位 在为 ChatGPT 等聊天机器人提供支持的人工智能方面，中国落后于美国。但在培养新一代人形技术背后的科学家方面，中国处于领先地位。 新的研究表明，从某些指标来看，中国已经超过美国，成为人工智能人才的最大生产国，全球顶尖人工智能研究人员的近一半来自中国。相比之下，根据保尔森基金会运营的智库MacroPolo的研究，大约18%的人来自美国本科院校，该机构致力于促进中美之间的建设性关系。 调查结果显示，中国的人才数量跃升，三年前，中国培养了约三分之一的世界顶尖人才。相比之下，美国的情况基本保持不变。该研究基于在 2022 年神经信息处理系统会议上发表论文的研究人员的背景。众所周知，NeurIPS 专注于神经网络的进步，神经网络奠定了生成人工智能的最新发展。

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【资料】基于AI芯片的神经网络优化实战|简介：《基于AI芯片的神经网络优化实战》详细讲解了人工智能和编程技术的核心理念与实践应用。内容覆盖了从基础入门到高级编程技巧，为技术爱好者提供了丰富的实践案例和实战教程，帮助读者提升技术水平，掌握开发技能。|标签：#基于A#基于AI芯片的神经网络优化实战#资源|文件大小：NG|链接：

Ai or Not 是一项免费服务，用于识别由人工智能创造的图像。

Ai or Not 是一项免费服务，用于识别由人工智能创造的图像。 - 它使用自己的AI来分析图像中是否存在人工痕迹； - 检测 Stable Diffusion、MidJourney、DALL-E 和 GAN神经网络的存在； - 检测精度88%至97%，有最新的MidJoureny更新。 #tools

Apple Silicon通过mlx-graphs项目大幅提升人工智能训练速度

Apple Silicon通过mlx-graphs项目大幅提升人工智能训练速度 mlx-graphs 是博士生特里斯坦-比洛特（Tristan Bilot）、弗朗切斯科-法里纳（Francesco Farina）和 MLX 团队的一个新项目，是一个旨在帮助图形神经网络（GNN）在Apple Silicon上更高效运行的库。图形神经网络用于预测节点和边，并执行基于图形的任务，在计算机视觉领域尤其有用。mlx-graphs 项目以 MLX 为基础，是专为 Apple Silicon 发布的图形神经网络库。该项目旨在为该领域的研究人员提供可观的性能提升。Bilot 声称，在对大型图形数据集进行训练时，该库的初始基准运行速度可达 PyTorch Geometric 和 DGL 等框架的十倍。它通过使用专门设计的内核来并行化直接在 M 系列芯片 GPU 上运行的 GNN 计算。苹果公司在MLX图形方面的工作仍处于初期阶段Bilot 承认，"仍有很大的空间可以做出重大贡献"。这可能是一个暗示，即随着进一步的开发，可能会发现更多的速度提升。mlx-graphs 库可在 GitHub 上下载和安装： 邀请其他人探索和测试该库，提供反馈，并通过拉取请求提交实现。该项目是对机器学习和生成式人工智能兴趣浪潮的一部分，这一领域可以极大地改变内容创作和向用户提供信息的方式。就苹果公司而言，公司内部的研究人员已经创建了一个用于动画图像的生成式人工智能工具。此外，其他项目也在Xcode工具中测试人工智能的使用。苹果公司首席执行官蒂姆-库克（Tim Cook）也谈到，苹果公司将在2024 年晚些时候向用户推出大量人工智能功能。 ... PC版： 手机版：