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【开发相关】近三年时间序列大模型相关工作合集汇总
近年来，时间序列与大语言模型的交叉研究涌现出诸多创新成果，可归纳为五大方向：在基础模型架构方面，ChatTS将时间序列作为独立模态实现多模态推理，MOTOR开创医疗事件发生时间预测基础模型，Lag-Llama以解码器Transformer结合滞后值提升概率预测能力，UniTS通过统一架构支持分类、预测等多任务，Timer则以类GP
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【科技前沿】图说人工智能简史，每一张图片都是一个里程碑
在人类文明的漫长历程中，对于智慧的追求从未停歇。自古代哲学家对逻辑和推理的探索，到20世纪计算机科学的诞生，我们见证了人工智能（Artificial Intelligence, AI）从概念的萌芽到技术的蓬勃发展。人工智能，作为计算机科学的一个分支，其核心目标是模拟人类思维，赋予机器学习、推理乃至创造的能力。AI大眼萌将带大家回顾
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【科技前沿】Windows系统Git安装教程（详解Git安装过程）
在 Windows 系统上安装 Git 的步骤非常简单。Git 是一个分布式版本控制工具，广泛用于源代码管理。以下是详细的 Git 安装教程，包括从下载到安装、配置以及验证 Git 是否成功安装的所有步骤。步骤 1：下载 Git 安装包打开 Git 官方网站：Git 官方下载页面页面会自动识别你的操作系统，并提供相应的 Git 安
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【运维相关】Mac 上安装并使用 frpc（FRP 内网穿透客户端）指南
一、先装好 Homebrew（macOS 的包管理器）打开终端（Terminal），先装命令行开发工具 xcode-select --install 弹窗点“安装”，等待 3~5 分钟。 一键安装 Homebrew /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubuserconte
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】基于大模型的多模态数据融合实战应用
基于大模型的多模态数据融合实战应用引言多模态数据融合是当前人工智能（AI）研究的热门领域，涉及文本、图像、音频、视频等多种数据类型的集成。随着大型语言模型（LLM）和多模态大模型（如GPT-4V、BLIP-2、Flamingo等）的发展，AI 在处理多模态数据的能力得到极大提升。本文将探讨基于大模型的多模态数据融合方法，并通过 P
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】一文讲透：信息化、数字化、智能化、智慧化、数智化，到底啥区别？
这几年啊，很多人开口闭口就是“我们要搞数智化转型”“我们系统已经智能化了”“这个流程已经数字化改造过了”……听着都挺高大上，但你真要追问一句：“信息化、数字化、智能化、智慧化、数智化，咱们到底搞的是哪一种？”估计十个有八个都答不上来。不怪大家搞不清楚，这些词确实听起来像一回事，连着说、互相套，容易混。但其实每一个词背后都有它的逻辑
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【科技前沿】Cursor使用指南：释放AI编程的无限潜能
大家好，我是AI大眼萌。今天，我们将深入探索Cursor——这款强大的AI编程工具。从基础操作到高级技巧，这份全面的使用指南将帮助你充分利用Cursor，提升你的编程效率和创造力。? Cursor简介Cursor是一个AI编程助手，它可以帮助开发者自动生成代码、优化项目结构，并提供一系列编程相关的智能建议。通过学习和理解你的编程习
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【科技前沿】虚拟机VMware配置网络，与主机网络互通，可上网
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第29天，点击查看活动详情前序最近开始研究docker平台的搭建，故在本机上安装了VMware workstation pro，并创建了Linux虚拟机（centos7系统），为了方便本机和虚拟机间的切换，准备使用SSH直接连接Linux虚拟机。在此之前，需要对
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【运维相关】YOLOv12架构深度解析：关键架构特征的细分
一、摘要本文对YOLOv12进行了架构分析，YOLOv12是单级实时物体检测领域的一项重大进步，它继承了前代产品的优点，同时引入了关键改进。该模型采用了优化的骨干网（R-ELAN）、7×7可分离卷积和FlashAttention驱动的基于区域的注意力，从而改进了特征提取、提高了效率并增强了检测的鲁棒性。YOLOv12具有多种模型变
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】CVPR 2024 | 绝了！！最新 diffusion 扩散模型梳理！100+篇论文、40+研究方向！
一、扩散模型改进1、Accelerating Diffusion Sampling with Optimized Time Steps扩散概率模型（DPMs）在高分辨率图像生成方面显示出显著性能，但由于通常需要大量采样步骤，其采样效率仍有待提高。高阶ODE求解在DPMs中的应用的最新进展使得能够以更少的采样步骤生成高质量图像。然而
发表时间：2025-01-16 01:32:56
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