TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← 折腾实验室频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @TossLabChannel · Post #521 · 1月15日

#青龙更新 青龙 v2.18.1 更新说明 青龙 v2.18.1 发布!本次更新优化功能并修复问题: • 新增功能:内置 QLAPI 增加环境变量和系统通知 API。 • 调整:移除 nedb 和 sentry,不再支持 2.10.x 版本自动迁移。 • 修复:多语言翻译问题改进。 更新方法: • 面板更新:系统设置 -> 其他设置 -> 检查更新 • 容器内更新:执行 ql update • Debian 用户:直接同步更新。 • 宿主机更新:运行命令 docker run --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower -cR <容器名> 版本镜像: • 正式版:whyour/qinglong:latest • Python3.10 正式版:whyour/qinglong:python3.10 • Debian 版:whyour/qinglong:debian • Python3.10 Debian 版:whyour/qinglong:debian-python3.10 • NPM 安装:npm i -g @whyour/qinglong 📢 群聊: @TossLab 🎈 频道: @TossLabChannel ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ 🔘折腾系列频道 - 全面介绍 🔘境外离岸银行教程合集目录 🔘折腾实验室优质Github项目合集

Results

找到 1 条相似帖子

搜索 #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 2023/09/04 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