制造业的DX（数字化转型）将为制造业带来巨大变革。其中尤为引人注目的是智能工厂。通常，智能工厂给人的印象是一种近未来的形象：引进协作机器人或AMR（自主移动机器人），结合AI技术和大量分析数据，实现自动化和省人化（节省人力）。其实，只需在现有系统中嵌入使用传感器和无线通信的简单IoT（物联网）技术，也可以让工厂变为智能工厂。实现智能工厂不仅可以提高生产力、品质和安全性，还可降低成本、减轻环境负荷，同时，通过为设备或装置另行配备AI芯片，还可实现实时故障预测、深度修理和更换、降低生产线停转风险。ROHM不仅拥有应用了传感器和无线通信技术的机器健康相关产品阵容，还拥有无需无线通信即可独立工作的基于
图学习（GraphLearning）技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习，在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）基于迭代的消息传递机制，能够捕捉图结构数据中的复杂高阶关系，在各类图学习应用场景中取得了巨大的成功。通常，这种端到端的图神经网络需要大量、高质量的标注数据才能获得较好的训练效果。近年来，一些工作提出图模型的预训练-微调（Pre-trainingandFine-tuning）模式，使用各种自监督学习任务在无标注的图数据上首先进行预训练，再在少量标注数据上进行微调，以对抗监督信号不足
大家好，我是煎鱼。日常看Go社区的一些新动态，发现大家对于错误处理的新提案是很积极。上次分享了一篇想要用switch-case来解决现状的新提案，不少同学认为不可行。没想到Go社区的同学脑洞还是很大的，这几天又整出来个select-case的新提案的方式来解决错误处理。今天基于此给大家分享一下社区里的新脑洞。快速背景本节的背景主要是给不了解的同学拉通一下。如果已经知道的可以跳过本节。新提案的提出背景，与之前的类似。社区内的Go开发者很多嫌弃 iferr!=nil 的错误处理方式过于繁琐，纷纷提出各种改进方式和新提案。截至目前暂无大改进被通过。具体演示代码如下：funcCopyFile(src,
用AI研究数学领域，最近又有重大发现了。这次数学家们用AI发现的，是椭圆曲线中的murmuration（椋鸟群飞）现象。他们发现，如果以正确的方式观察，在椭圆曲线中会出现像飞行中的椋鸟群一般的图案。现在，murmuration相关研究已经轰动了数学圈，每周都有相关新研究问世。令人不可思议的是，这个发现是由数个偶然组成的——椭圆曲线的数据，恰巧按照conductor来排序；一个经验不足的本科生，恰巧没有处理某个数值，让曲线的震荡极为明显；按照conductor预排序的数据集，恰巧被人提前做了出来……任何一个要素的变动，都会导致人类与这一重要的数学发现失之交臂，或许再晚上几十年……并且，被陶哲轩认
介绍StabilityAI刚发布StableDiffusion3模型进行公测。该模型采用diffusiontransformer架构，显著提高了在多主题提示、图像质量和拼写能力方面的性能。特点spellingabilities就是可以将提示词中所需要绘制的文本展现在图片上。如下案例：Prompt:cinematicphotoofaredappleonatableinaclassroom,ontheblackboardarethewords"gobigorgohome"writteninchalk提示词：教室桌子上红苹果的照片，黑板上用粉笔写着“gobigorgohome”可以看出提示词中的go
遮挡是计算机视觉很基础但依旧未解决的问题之一，因为遮挡意味着视觉信息的缺失，而机器视觉系统却依靠着视觉信息进行感知和理解，并且在现实世界中，物体之间的相互遮挡无处不在。牛津大学VGG实验室AndrewZisserman团队最新工作系统性解决了任意物体的遮挡补全问题，并且为这一问题提出了一个新的更加精确的评估数据集。该工作受到了MPI大佬MichaelBlack、CVPR官方账号、南加州大学计算机系官方账号等在X平台的点赞。以下为论文「AmodalGroundTruthandCompletionintheWild」的主要内容。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.172
在机器学习领域，概念漂移（conceptdrift）问题长期困扰着研究者，即数据分布随时间发生变化，使得模型难以持续有效。一个显著的例子是CLEAR非稳态学习基准的图像展示，它揭示了物体视觉特征在十年间发生的显著变化。这种现象被称为「缓慢的概念漂移」，它对物体分类模型提出了严峻的挑战。当物体的外观或属性随着时间的推移而改变时，如何确保模型能够适应这种变化并持续准确地进行分类，成为了研究者关注的焦点。近日，针对这一挑战，GoogleAI的研究人员提出了一种优化驱动的方法MUSCATEL（Multi-ScaleTemporalLearning） ，显著提升了模型在大型、动态数据集中的表现。该工作发
我是JPA和Hibernate的新手(虽然我正在努力学习!)并且我正在努力解决一个我似乎无法找到简单解决方案的问题，所以就在这里。我有一个看起来像下面这样的实体:@Entity@Table(name="mytable1")publicclassEntityOne{//surrogatekey,databasegenerated@Id@GeneratedValue(strategy=GenerationType.IDENTITY)@Column(name="id")privateLongid;//businesskey@Column(name="identifier",nullable=
指标是什么？业务发展过程中，企业内外部都会产生很多的业务数据，对这些数据进行采集、计算、落库、分析后，形成的统计结果称为指标。简单来说，指标是业务被拆解、量化后形成的数量特征，企业利用数据指标对业务进行精准的号脉，实现对业务的科学管理和有效优化。在我们对多家企业展开深入调研的过程中，发现数据指标作为数据化管理的核心要素，对于众多从事数据工作的同学而言，他们在实际操作中面临着各种各样的挑战和问题。业务诉求，指标的真正使用者。在实际情况中，多数业务人员在面对错综复杂的各类指标时，往往感到无所适从，不仅难以有效利用这些指标，还认为现有的指标体系未能充分展现其价值。并且，他们急需的关键性指标往往无处可
大家好，我是煎鱼。在Go这门编程语言中，iferr!=nil 的错误处理方式，是我们一直关注的焦点之一。所有的Go社区调查中，都有希望优化和改进错误处理的声音和各种想法。春节期间刷到了一个由@BillSoudan提出的新提案《proposal:Go2:supportnewformofswitchstatementduringvariableassignmentwhichjumpstofunction-widecaseblocks[1]》，是针对错误处理优化的，思路还是有些新奇的。图片以往印象里没有人提过这个方式。今天分享给大家，一起围观和学习！新提案该提案希望在变量赋值时能够支持新的switc
