TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #3006 · 1월 25일

🌟Telegram 6 ta davlatdagi eng daromadli iOS App Store ilovalari 10 taligiga kirdi. AppFigures maʼlumotlariga koʻra, Telegram 6 mamlakatda daromad boʻyicha birinchi oʻntalikka kiradi: • O'zbekiston — 2-o'rinda. • Afg'oniston — 4-o'rinda. • Gruziya — 4-o'rinda. • Ukraina — 6-o'rinda. • Moldova — 7-o'rinda. • Bulorussiya — 8-o'rinda. Ochiq ma'lumotlarga ko'ra, Telegram Premium auditoriyasi Snapchat + bilan teng va pullik Twitter Blue obunasidan 4-5 baravar ko'p. Hozirgi o‘sish sur’atlarida Telegram’ning Premium obunasi bo‘lgan foydalanuvchilarning 2,5% ga yetishi uchun yana bir necha yil kerak bo‘ladi. #premium#telegram#statistika ✅@TGraphUz| YouTube ♻️IT news | Tg Botskanalini kuzatib boring

결과

1개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 2023. 09. 04. PM 09:57

​​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