TGTGInsightintelligence telegramLIVE / telegram public index
← Writing Way

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1369 · 24 ago

LA PALESTRA DELL'EDITING #scrittura#editing Se vuoi davvero apprendere l'editing, la revisione dei testi 🖌🖍devi conoscere le differenze tra un testo e l'altro perché l'editing varia in base a ciò su cui lavoriamo; 🖌🖍 è necessaria tanta pratica e allenamento, si impara in particolare affrontando le diverse casistiche; 🖌🖍 bisogna conoscere le tecniche narrative, come si struttura un'opera, come si verifica lo sviluppo argomentativo. A ottobre parte la seconda edizione del corso online LA PALESTRA DELL'EDITING, scopri tutte le info. 🔔⏰ Fino al 15 settembre potrai usufruire della tariffa agevolata. @writingway 🙌 Se pensi che questo post e questo evento possano interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

Risultati

1 post simile trovati

Cerca: #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