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上海AI Lab联合上交推出复杂图表推理多模态评测基准ChartX与基座模型ChartVLM

近期,众多多模态大语言模型(MLLM)相继问世。然而,这些模型对于视觉图表中所包含的信息的感知能力以及推理能力尚未得到充分的挖掘与探索。本研究中,为了对现有的MLLM在图表领域的性能进行全方位、严格的评估,我们构建了ChartX评测基准,该基准由涵盖了18种图表类型、7个图表任务、22个学科主题的高质量图表数据构成,以及针对不同的图表任务采用了定制化的评估方式,例如用SCRM评价方式来更全面地评价视觉图表结构化信息提取任务。此外,我们还开发了ChartVLM,一个全新的图表理解基座模型,用于处理强烈依赖于图像感知、数值可解释的多模态任务,如图表和几何图像等推理任务。我们在所提出的ChartX评

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上海计算机学会 2023年12月月赛 丙组T5 特定的串(动态规划)

第五题:T5特定的串标签:动态规划题意:给定010101串,可以修改其中任意一个字符,把000变成111,把111变成000,不能删除或者增加010101字符,求最少修改个数,使得给定序列中不含特定子串110110110。题解:贪心909090分解法:比较容易想到的一个思路是把111111变成101010,或者把所有000变成111。这个思路有以下几个反例:101111101101111101101111101(这个只需要把后面的那个000改成111)110011110111001111011100111101(这个可以把第222个111改成000,最后那个000改成111)像第二个反例,我们

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#1前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩基于大数据上海租房数据爬取与分析可视化🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分1课题背景基于Python的上海自如租房大数据聚类分析与可视化,爬取自如所有上海房源,进行k-means聚类分析,将房源划分为不同等级。并对数据进行可视化分析。2实现效果聚类后的dataframe结果堆叠柱状图饼图3D柱

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Think2Drive:首个用于自动驾驶的基于模型的RL方法(上海交大)

本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。在CARLAv2中以专家级的熟练程度运行。题目:Think2Drive:EfficientReinforcementLearningbyThinkinginLatentWorldModelforQuasi-RealisticAutonomousDriving(inCARLA-v2)作者单位:上海交通大学现实世界中的自动驾驶(AD),尤其是城市驾驶,涉及许多cornercase。最近发布的AD仿真器CARLAv2在驾驶场景中增加了39个常见事件,并提供了比CARLAv1更接近真实的测试平台。这给社区带来了新的挑战,到目前为止,还没有文献报告CAR

上海交大 AI4S 团队提出「智能化科学设施」构想,建立跨学科 AI 科研助手

近年来,人工智能在科研中的应用持续向纵深发展,同时也在不断扩张应用领域的广度,从蛋白质折叠到新材料发现,从疾病预测到预后诊疗,从天文探索到自然灾害分析……AIforScience多点开花的背后,一方面是国内外AI企业面向科学研究领域的研发,降低了AI工具的使用门槛;另一方面也是科研人员在接纳「AI帮手」的过程中,与其磨合出了高效的协作模式。Nature的一项分析显示,在Scopus数据库中,在标题或摘要中提到人工智能或人工智能相关关键词的论文比例,从十年前的2%上升到了现在的8%。然而,纵观以谷歌DeepMind为代表的科技大厂所发布的大模型等工具,以及海内外高校研究团队发表的相关研究成果,大

上海不工联合微软、新生成功举办制造业数字化转型&纺织业供应链协同峰会

不工与杭州新生的合作起源于2018年。2018年,新生在探索数字化转型的过程中,发现自身信息化技术薄弱:他们亟需找到一家具有行业经验的软件服务商。不工以超过十年服务纺织行业提供企业智能计划排产解决方案的丰富经验吸引了杭州新生的注意。经过三年的合作投入,不工为新生实现了多维度信息化改造:“他山之石,可以攻玉。”不工以精益求精的技术助力新生完成企业数字化转型建设,新生以义无反顾的决心和开放的态度助力不工在行业解决方案上越走越专。杭州新生印染有限公司总经理助理王长华先生在会上直言道:“作为管理者,你一定要有至少五年的前瞻性规划,对公司的决策一定要很清楚,专业的事情要交给专业的人去做,比如软件!”20

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