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Corrformer

全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统

Corrformer是一种新型天气预报模型,通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度,并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上,Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型,近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。

InternLM-XComposer - 多模态视觉语言模型实现超高分辨率理解与多场景交互
GithubInternLM-XComposer-2.5多回合多图对话多模态大语言模型开源项目网页制作高分辨率图像理解
InternLM-XComposer-2.5是一款高级多模态视觉语言模型,能处理高达96K的复杂图文背景。该模型优秀适用于超高清图像分析、多轮对话生成、网页创建等任务,并通过特殊算法优化输出质量,在多个基准测试中表现卓越。
BEVFormer - 多摄像头鸟瞰图学习框架助力自动驾驶感知
BEVFormerGithub多相机感知开源项目目标检测自动驾驶鸟瞰图表示
BEVFormer是一个用于自动驾驶感知的开源框架,通过时空Transformer从多摄像头图像中学习统一的鸟瞰图表示。该方法利用预定义的网格查询,结合空间交叉注意力和时间自注意力机制,有效聚合多视角的空间和时序信息。在nuScenes测试集上,BEVFormer达到56.9%的NDS指标,显著超越现有方法,与激光雷达系统性能相当。这一创新为基于纯视觉的3D目标检测提供了新的基准。
Awesome-Remote-Sensing-Foundation-Models - 遥感基础模型论文代码数据集综合资源库
Github多模态开源项目自监督学习计算机视觉遥感基础模型预训练
该项目汇集遥感基础模型相关论文、数据集、基准测试、代码和预训练权重。内容涵盖视觉、视觉-语言、生成式、视觉-位置、视觉-音频等多类型遥感基础模型,以及特定任务模型和遥感智能体。另外还包含大规模预训练数据集等资源,为遥感领域研究和开发提供全面支持。
TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器
GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目
该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据,可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架,拥有很好的扩展性和易用性。
carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具
AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗
carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。
flatformer - 优化点云变换器性能
3D目标检测FlatFormerGithubWaymo数据集开源项目点云transformer自注意力机制
FlatFormer是一种新型点云变换器算法,采用扁平化窗口注意力机制提高处理效率。在Waymo开放数据集上,它实现了领先的精度,并比现有方法快4.6倍。FlatFormer首次在边缘GPU上达到实时性能,为自动驾驶等对延迟敏感的应用开辟新途径。该算法通过平衡空间邻近性和计算规律性,减少了结构化和填充开销。
DAFormer - 提升域适应语义分割的网络架构与训练策略
DAFormerGithubTransformer域自适应语义分割开源项目网络架构语义分割
通过Transformer编码器和多级上下文感知特征融合解码器,显著提升域适应语义分割性能。DAFormer使用稀有类采样、ImageNet特征距离和学习率预热等策略,提升GTA→Cityscapes和Synthia→Cityscapes的分割效果,并扩展至域泛化领域。在多个UDA基准上,DAFormer显著超越了前沿方法,成为领域推广和不受目标图像限制的语义分割任务中新的性能标杆。
cond_rnn - 条件时间序列预测的深度学习框架
ConditionalRecurrentGithubKerasRNNTensorFlow开源项目时间序列
ConditionalRecurrent是一个兼容Keras的包装器,用于基于时间不变数据进行条件时间序列预测。它支持各种循环层,通过学习条件表示来初始化RNN状态,有效模拟P(x_{t+1}|x_{0:t}, cond)。该库适用于包含外部输入的时间序列数据,如天气预测,为整合时间不变条件信息提供了实用的解决方案。
EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具
EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制
EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征,自注意力模块捕捉全局关联,最终通过全连接层进行分类预测。此外,EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12,在多个BCI竞赛数据集上表现出色。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面,轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整,包括LoRA和8位模型训练技术,甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能,并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub,方便与社区分享。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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