“不需要再等OpenAI的鸽王Sora了”。‍字节版Sora终于来了，这一次还憋了个大的——一口气推出Seaweed和PixelDance两款豆包视频模型，支持文生/图生视频，时长可达10s。以PixelDance为例，其最大特色在于多主体交互，一致性多镜头生成。啥意思？？——直接来看几个官方demo。First kill，现在手上有这样一张原图：若使用当前大...

时间序列非线性的有前景的方法。将MS模型的元素与完全自回归移动平均 - 广义自回归条件异方差（ARMA - GARCH）模型相结合，给参数估计器的计算带来了严重的困难。

英特尔居然用英伟达显卡，给GTA5做了个画质增强补丁？没错，画面亿点点接近真实世界的那种：有点意思。更有意思的是，据英特尔表示，这个补丁在Geforce RTX 3090 GPU上，完成一次画质增强推理，只需要半秒钟的时间。效果也确实不错，看起来就像是自家行车记录仪拍的：就连增强后的草地和沥青路面（右侧），看起来也更真...

在NLP领域取得巨大成功后，Transformer架构在计算机视觉方面的作用日渐凸显，成为越来越普遍的CV工具。自2020年10月Vision Transformer模型推出以来，人们开始高度关注Transformer模型在计算机视觉上的应用。

传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事件进行分类。目前尚不清楚传统的神经网络如何利用电影中先前事件来推理后来的事件。

在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系 。最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。

在典型的 IT 服务或应用中，计算、网络、存储是支撑上层应用服务的三个基础，保证存储系统的可用性对服务和应用的稳定运行有重要意义。存储系统可用性的一个重要方面就是有足够的容量，可以满足写入、存储的需求，所以合理规划存储系统的空间资源就非常重要。为了规划存储系统资源，就需要对资源的使用量进行预测，在预...

全文下载链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系 什么是依赖关系？假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。传统的神经网络无法做到这一...

资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。

“酒”一直在我们中华民族的传统文化中占据着不可或缺的位置，更有“无酒不成席、无酒不成礼”之说。而当今“全球酒坛”百花齐放，成千上万的酒品琳琅满目，我们如何了解这些酒的特点和它们身后的故事呢？“百瓶App”的产品研发团队就敏锐的发现了这一独特的需求，力争为“酒圈”的消费者提供更贴心、人性化的体验，并通过百度飞桨...

论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks

表单下拉框是一种用户界面元素，通常用于表单中，允许用户从一组预定义的选项中选择一个选项。表单下拉框由一个下拉箭头和一个选项列表组成，用户可以通过点击下拉箭头来展开选项列表，然后选择其中的一个选项。表单下拉框通常用于收集用户的信息，例如选择国家、省份、性别等。下拉框有助于保证数据的准确性和规范性。

全文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号本文对汽车销量数据进行时间序列数据分析，我们向客户演示了用SPSS的ARIMA、指数平滑法可以提供的内容。操作步骤：先加日期散点图再去趋势化再去季节性再模拟模型ARIMA分析得出结论查看数据时间序列散点图图：sales 序列 从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋...

Litong Gong, Yiran Zhu, Weijie Li, Xiaoyang Kang, Biao Wang, Tiezheng Ge, Bo Zheng

机器学习（ML）中的一个关键步骤是选择适合数据的最佳算法，根据数据中的一些统计数据和可视化信息，机器学习工程师将选择最佳算法。假设数据如下图所示，现在将其应用于回归示例：

在当今数字化时代，遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源，广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而，如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息，一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络（GAN）的出现，为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。

在地球科学研究中，地表热流 (Surface Heat Flow, SHF) 作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。 通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地...