Видеокамеры на страже безопасности: как нейросети распознают ДТП

от

Набор образцов видеозаписей дорожно-транспортных происшествий демонстрирует разнообразие условий съемки, включающее вариации угла обзора камеры, времени суток и погодных условий, что подчеркивает необходимость разработки алгоритмов, устойчивых к различным сценариям.

Новая архитектура глубокого обучения с использованием трансформеров и анализа оптического потока позволяет автоматически обнаруживать дорожно-транспортные происшествия в режиме реального времени.

Крипто Фьючерсы: Смелый шаг CME Group в XRP и SOL — Не пропустите самое интересное!

от

CME Group вошла на криптовалютную сцену, произведя довольно эффектное появление с новыми фьючерсами на XRP и SOL с котировками спота. После восторженных аплодисментов в адрес Bitcoin и Ether контрактов с котировками спота, они явно решили продолжить вечеринку. Этот шаг направлен на то, чтобы облегчить жизнь обычным трейдерам – ведь кто не хочет немного регулируемого веселья в своей жизни, верно?

Мозг и смыслы: новая модель для анализа динамики активности мозга

от

В архитектуре «учитель-ученик» изучаются стабильные динамические представления мозга во времени посредством согласования длинных временных рядов, где семантический токенизатор преобразует функциональные сети мозга в устойчивые токены, подаваемые на вход трансформерного энкодера, а процесс предварительного обучения опирается на три функции потерь: регуляризацию во времени для обеспечения стабильности ($$\mathcal{L}\_{TTR}$$), предсказание скрытых токенов в пределах одного временного ряда ($$\mathcal{L}\_{Tok}$$) и глобальную функцию потерь для формирования семантического представления высокого уровня ($$\mathcal{L}\_{CLS}$$).

Ученые разработали инновационный подход к интерпретации данных функциональной магнито-резонансной томографии (фМРТ), позволяющий извлекать из активности мозга абстрактные семантические представления.

Навигатор успеха: Как искусственный интеллект помогает студентам не сбиться с пути

от

Теория деятельности использована в качестве концептуальной основы для анализа данных об обучении, позволяя структурировать понимание взаимодействия между субъектом, инструментом и средой в контексте образовательного процесса.

Новое исследование показывает, что проактивная поддержка на базе ИИ, оцениваемая с помощью методов причинно-следственного вывода, может значительно повысить успеваемость и удержать студентов в университете.