TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus Guide

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2950 · 1 déc.

🔻OXYGENOS CLOSED BETA PER ONEPLUS 8T 🔻 #OP#OP8T#OOS#ALPHA Anche per il recente OnePlus 8T è arrivato il momento di partire con il programma Closed Beta. Si tratta di un gruppo formato da 200 utenti della community che testa in anteprima le ultime novità di OxygenOS prima che siano annunciate al pubblico. Ogni utente della community può partecipare alla selezione, ma dovete tenere a mente alcune cose: • Dovete essere utenti attivi nella community • Dovrete firmare un accordo di riservatezza. Non potrete infatti comunicare a nessuno dettagli sul software e nemmeno dire che fate parte del programma Volete lanciarvi? Link in fonte! 🔸Fonte - Form di iscrizione alle selezioni Pierre — Il nostro canale 👉🏻@oneplusguide I nostri gruppi 👉🏻@oneplusitcommunity

Résultats

1 post similaire trouvé

Recherche : #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04/09/2023 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface