戴尔预测2025财年前景乐观,AI 服务器需求强劲
戴尔科技公司预测,由于人工智能服务器需求强劲,其2025财年的年度营收和利润将超过华尔街的预期。戴尔受益于其AI服务器的需求不断增长,这些服务器配备了芯片设计公司英伟达的图形处理单元,有助于满足高性能计算需求。报道来自孟买的JaspreetSingh;奥克兰的NoelRandewich进行了额外报道;ShaileshKuber和JamieFreed进行了编辑。
晚高峰提前!滴滴预测跨年夜打车需求上涨300%
即将告别2023年,你的元旦假期打算出游还是宅家看剧呢?滴滴出行数据预测,元旦假期期间的打车需求同比去年预计上涨100%,预约顺风车跨城出行的订单比去年同期上涨近220%。第二日流量预计稍有回落;最后一日2024年1月1日返程流量预计保持高位,1619时出现返程高峰;假期结束后,路网流量快速回落至日常水平。
性能大涨20%!中科大「状态序列频域预测」方法:表征学习样本效率max|NeurIPS 2023 Spotlight
【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从辅助表征高效地提取到长期未来信息。马尔科夫决策过程在具体分析两种结构性信息之前,我们先介绍产生状态序列的马尔科夫决策过程的相关定义。,使预测器的输出能逼近真实状态序列的傅里叶变换,从鼓励表征编码器提取�
突破性AI方法WHAM:精确有效地预测视频中3D人体运动
在最新的研究中,卡内基梅隆大学和马克斯·普朗克智能系统研究所的研究人员共同发布了一项名为WHAM的创新性AI方法。这一方法在精准性和效率方面实现了从视频中准确估计3D人体运动的突破。8.通过深入的剖析研究,验证了该方法的准确性。
南开山大等开发trRosettaRNA 一种基于深度学习的自动化RNA 3D结构预测方法
南开大学、山东大学以及北京理工大学的联合团队成功开发了一种基于深度学习的自动化RNA3D结构预测方法,命名为trRosettaRNA。该方法采用Transformer网络,通过进行1D和2D几何形状预测,再通过能量最小化实现3D结构折叠。我们期待着深度学习方法在RNA结构预测方面的进一步发展,为理解RNA分子的生物学功能提供更为准确的工具和方法。