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Nature重磅：改写AI气象预测，可在台式电脑上运行，速度快千倍

在全球变暖、自然极端天气频发的当下，准确的气象预测对于人类生命健康与社会发展至关重要。例如，在农业方面，为播种、灌溉和收割等农事活动提供参考，减少自然灾害对农作物的影响，提高产量和经济效益；在航空领域，帮助航空公司合理规划航班，避免因恶劣天气导致的延误和事故；

最近的研究强调了扩散模型与表征学习之间的相互作用。扩散模型的中间表征可用于下游视觉任务，同时视觉模型表征能够提升扩散模型的收敛速度和生成质量。然而，由于输入不匹配和 VAE 潜在空间的使用，将视觉模型的预训练权重迁移到扩散模型中仍然具有挑战性。

训练模型 usp vae vit 2025-03-17 21:19 5

日常常见接触到的文件格式有doc、pdf、excel 等文件格式，这些不同文件格式的文件其中内容有文本、表格、图像夹杂其中。其中文字内容的读取重要的是保留其中板式,文字内容的读取一般各种python库基本能支持；

rag llm vqa vit rag应用 2025-03-14 16:12 6

JeecgUniapp 是 JeecgBoot 的配套 APP移动框架，项目采用 Uniapp、Vue3.0、Vite、 Wot-design-uni、TypeScript 等最新技术栈，包括二次封装组件、路由拦截、请求拦截等功能。实现了与 JeecgBoot

谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集，是此前类似数据集的10倍，创下新纪录！基于新数据集，发现预训练Scaling Law，虽然对模型性能提升不明显，但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋！

金融界 2025 年 1 月 29 日消息，国家知识产权局信息显示，四川九洲软件有限公司申请一项名为“基于改良 ViT 模型的通信信号调制识别方法及计算机装置”的专利，公开号 CN 119363533 A，申请日期为 2024 年 12 月。

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它最初被提出用于处理自然语言处理 (NLP) 任务，例如机器翻译、文本摘要等。近年来，Transformer 模型也被广泛应用于计算机视觉领域，并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著

本文的工作Vision Mamba[1]发表在ICML 2024。研究的问题是如何设计新型神经网络来实现高效的视觉表示学习。该任务要求神经网络模型能够在处理高分辨率图像时既保持高性能，又具备计算和内存的高效性。先前的方法主要依赖自注意力机制来进行视觉表示学习，

mamba vit visionmamba 2025-01-06 15:05 12

ViT核心作者Lucas Beyer，长文分析了一篇改进Transformer架构的论文，引起推荐围观。

曲红光，毕业于吉林大学，医学博士，现就职于浙大妇院吉林医院（长春市妇产医院）生殖医学中心，任副主任，主任医师，吉林大学硕士研究生导师。1993年参加工作，从事妇产科临床、教学和科研等工作30年。擅长妇科内分泌疾病的诊治；尤其在各种难治性的不孕不育症的治疗和实施

曲红光，毕业于吉林大学，医学博士，现就职于浙大妇院吉林医院（长春市妇产医院）生殖医学中心，任副主任，主任医师，吉林大学硕士研究生导师。1993年参加工作，从事妇产科临床、教学和科研等工作30年。擅长妇科内分泌疾病的诊治；尤其在各种难治性的不孕不育症的治疗和实施

3名工程师分别是Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov和Xiaohua Zhai，都在X上官宣了这条消息。

谷歌 sora vit 2024-12-05 17:47 8

北京时间12月5日，CS2上海Major淘汰赛阶段正在进行，瑞士轮首轮中，NAVI、FaZe、VIT等队顺利取得开门红，绿龙、G2分别负于黑豹、MongolZ落入0-1组。

g2 vit 黑豹 2024-12-05 15:12 10

这项研究证实了CNN在CV领域不是必需的，Transformer从NLP跨界，一样可以取得先进效果。开创了Transformer在CV领域应用的先河。

谷歌 sora vit 2024-12-04 18:58 11