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数字孪生元宇宙

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几何深度学习

深度学习很难。虽然通用逼近定理表明足够复杂的神经网络原则上可以逼近“任何东西”，但不能保证我们可以找到好的模型。

2023-05-11

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ChatGPT视频摘要实战

随着在 YouTube 上提交的大量新视频，很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来，只是为了让列表变得越来越长，实际上并没有稍后再看。现在，像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。

2023-05-09

1.2K0

PostGIS空间数据库简明教程

在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。

2023-05-09

3.1K0

Omniverse + ChatGPT = 文本生成3D场景

全球各行各业对 3D 世界和虚拟环境的需求呈指数级增长。 3D 工作流是工业数字化的核心，开发实时模拟以测试和验证自动驾驶汽车和机器人，运行数字孪生以优化工业制造，并为科学发现铺平新道路。

2023-05-09

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Spot CEO：我们为什么选择Babylon.js而不是Three.js

为现代网络开发令人兴奋的事情之一是底层平台的快速发展。 WebAssembly、WebGL、WebGPU、Web Worker 等正在解锁以前典型 Web 产品无法想象的体验。在过去的几年里，我们看到像 Figma 这样的产品利用这一点创造了极具吸引力的业务和产品。

2023-05-08

2.2K0

MLC LLM - 手机上的大模型

MLC LLM 是一种通用解决方案，它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上，此外还提供了一个高效的框架，供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。

2023-05-07

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20个最受欢迎的3D打印切片器

3D 打印切片机（Slicer）通过生成 G 代码为你的 3D 打印机准备 3D 模型，G 代码是一种广泛使用的数控 (NC) 编程语言。

2023-05-07

3.1K0

Node.js LLM中间件【IntelliNode】

使用最新的 AI 模型更新你的应用程序可能具有挑战性，因为它涉及了解不同 AI 模型的复杂性并管理许多依赖项。 IntelliNode 是一个开源库，旨在通过提供统一且易于使用的界面来解决集成 AI 模型的挑战。这使开发人员能够快速构建 AI 原型并使用高级 AI 功能增强其应用程序，从而开辟广泛的业务场景。

2023-05-06

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PandasAI - AI增强的Pandas

Pandas AI 是一个 Python 库，它为流行的数据分析和操作工具 Pandas 添加了生成式AI能力。 PandasAI旨在与 Pandas 结合使用，而不是它的替代品。

2023-05-05

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EVA - AI赋能的关系数据库

EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据（表格、特征向量）和非结构化数据（视频、播客、PDF 等）进行操作的数据库应用程序。它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化，包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序，将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言，专为分析非结构化数据而量身定制。它带有用于分析非结构化数据的广泛模型，包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。

2023-05-05

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V2X OBU预警信息UI设计

Garmin研发中心正在开发下一代车载信息娱乐系统，因此计划将最新技术之一V2X（Vehicle to Everything）分阶段用于道路状况警报的新系统中。

2021-11-28

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Omniverse：Nvidia的元宇宙开发平台

微服务图像处理自动化

为了创造细节丰富且身临其境的新的虚拟世界，创作者和开发者必须生成数量惊人的新数据和3D内容。但是，在使用当前的创建工具生成 3D 资产时，通常非常耗时且具有挑战性。为了解决这个问题，开发人员需要创建对更多人来说更易于使用的新工具，这些工具利用人工智能和大数据来快速生成大量内容。此外，所有内容都需要以开放的格式存储，并实现轻松的互操作性。

2021-11-21

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智能交通的基石 - 大数据和物联网

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随着个人奢侈品和就业机会的迅速增加，人们更喜欢自己驾驶汽车来满足他们的交通需求而不是使用公共交通，由于访问的简单性和随时使用汽车的能力，这导致交通严重拥堵和交通信号灯等待时间过长，这已成为所有大城市的一大困难。这将影响环境，由于大量的汽车产生的污染，也将打乱个人的时间安排。

2021-11-20

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数字孪生Python教程【含源码】

神经网络机器学习 python 深度学习人工智能

在这个教程中，我们将展示如何用 Python 创建简单但实用的数字孪生，锂离子电池将是我们的实物资产。这个数字孪生将使我们能够分析和预测电池行为，并且可以集成到任何虚拟资产管理工作流程中。我们将使用Keras建立神经网络，使用plotly绘图。

2021-11-09

2K0

从数字孪生到元宇宙

Weir-McCall预测，数字孪生的快速增长现象将与元宇宙（Metaverse）融合在一起，元宇宙是一个不断发展的数字空间网络，包括视频游戏环境和虚拟现实世界。

2021-11-05

1.3K0

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