TimeSformer-Pytorch 实现，是一种基于关注点的纯净，简单的解决方案，可以在视频分类上达到SOTA。 该存储库将仅存储性能最佳的变体“时空分散注意力”，无非就是沿空间之前的时间轴的注意力。 安装 $ pip install timesformer-pytorch 用法 import torch from timesformer_pytorch import TimeSformer model = TimeSformer ( dim = 512 , image_size = 224 , patch_size = 16 , num_frames = 8 , num_classes = 10 , depth = 12 , heads = 8 , dim_head = 64 , attn_dropout =

Artificial Intelligence For Games第三章CombiningSteeringBehavior使用u3d的实现。

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在Arduino Nano 33 BLE Sense上训练和部署Tensorflow Lite RNN模型的更简单方法-用于微语音识别。

我开发了一种预测技术对职业影响的新方法。 我使用工作任务描述文本和专利文本之间的重叠部分来构建衡量任务对自动化的暴露程度的度量。 我首先将该方法应用于软件和工业机器人等历史案例。 我确定，在相关时期内，我衡量为高度受以前的自动化技术影响的职业，其就业和工资有所下降。 我使用案例研究中的拟合参数来预测人工智能的影响。 我发现，与软件和机器人相比，人工智能是针对高技能任务的。 在长期替代的历史模式将继续的假设下，我估计人工智能将减少90:10的工资不平等，但不会影响收入最高的1％。

COCO LM预训练（WIP） 在Pytorch中实现 ，纠正和对比文本序列以进行语言模型预训练。 他们能够以自我监督的方式进行对比学习，以进行语言模型预训练。 似乎是Electra的坚实后继者。 安装 $ pip install coco-lm-pytorch 用法 使用x-transformers库的示例 $ pip install x-transformers 然后 import torch from torch import nn from x_transformers import TransformerWrapper , Encoder from coco_lm_pytorch import COCO # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is ro

本文概述了发达经济体越来越多地使用人工智能 (AI) 技术所导致的实际和可能的劳动力市场转型，并特别关注德国。 关于这些问题的学术争论主要围绕人工智能对工作数量和结构的影响，以及人工智能管理工具对与工作相关的不平等和歧视的持续和加剧的影响。 该研究首先简要介绍了人工智能作为一项技术的背景，重点关注其定义、子领域、功能和历史。 在此之后，它回顾了关于人工智能在工作世界中的影响及其伦理和政治影响的讨论，并继续总结人工智能的使用及其对德国劳动力市场的影响。 然后讨论了相关学术文献中的当前差距，并确定了许多进一步研究的机会。 调查的结论是解决了劳动力市场中人工智能工具使用率增加的两个深远影响。 首先，在当前趋势保持不变的情况下，人工智能驱动的未来工作可能会延续和加剧与工作相关的不平等和歧视，进一步削弱人人享有体面工作、公平薪酬和充分社会保护的前景。 其次，当前研究提供的预测仅指出了众多可能性中的一种。 因此，我们仍然可以选择以造福所有人的方式推进、采用和利用工作场所人工智能技术。

2048健身房 该存储库是一个有关使用DQN（Q-Learning）玩2048游戏并使用加速和加速环境的。使用的算法来自“ ，环境是自定义的 env。该环境包含两种类型的电路板表示形式：二进制和无二进制。第一个使用幂二矩阵来表示电路板的每个图块。相反，没有二进制文件使用原始矩阵板。 该模型使用两种不同类型的神经网络：CNN（卷积神经网络），MLP（多层感知器）。使用CNN作为特征提取器比使用MLP更好。可能是因为CNN可以提取空间特征。结果，代理在1000个已玩游戏的10％中获得2048个图块。 奥图纳 Optuna是一个自动超参数优化软件框架，专门为机器学习而设计。它具有命令式，按运行定义样式的用户API。多亏了我们的运行定义API，用Optuna编写的代码具有高度的模块化，并且Optuna的用户可以动态构造超参数的搜索空间。 还有就是如何使用这个库指南。 Numba 是一种开源JI

AI可解释性360（v0.2.1） AI Explainability 360工具箱是一个开放源代码库，支持数据集和机器学习模型的可解释性和可解释性。 AI Explainability 360 Python软件包包括一套全面的算法，这些算法涵盖了解释的不同维度以及代理的可解释性指标。 通过逐步介绍不同消费者角色的示例用例，对概念和功能进行了简要介绍。 提供了更深入的，面向数据科学家的介绍。 完整的API也可用。 没有一种最能解释问题的方法。 有很多解释方法：数据与模型，直接可解释与事后解释，本地与全局解释等，因此弄清楚哪种算法最适合给定用例可能会造成混淆。 为了帮助您，我们创建了一些和

格子玻尔兹曼是一种简单而相对年轻的计算流体动力学方法。 与基于宏观量（质量，动量和能量）守恒的传统计算流体动力学相反，LBM通过在离散晶格网格上传播和碰撞的粒子动力学来对流体进行建模。 由于这种对比，LBM对于数字计算的研究具有许多有趣的优势，例如易于处理复杂的边界和算法的并行化[2]。 下图显示了如何将流体“粒子”表示为离散模型，从而使编写简单明了的建模代码变得毫不费力。 莱迪思·博尔兹曼（Lattice Boltzmann）的模拟我意识到自己只是一个在时间流中虚弱挣扎的人。 但是，我仍然有能力以这样的方式做出贡献：当气体理论得以复兴时，不需要重新发现太多-[Ludwid Boltzmann（* 1844，维也纳，✟in Duino bei Triest）]受启发由Daniel V. Schroeder [1]的原创作品撰写。 格子玻尔兹曼是一种简单而相对年轻的计算流体动力学方法。 与传统相反