前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，进行Transformer的结构优势进行讲解，结合论文，HowMuchAttentionDoYouNeed?，，探索不同模块对故障分类任务的影响力，1，HowMuchAttentionDoYouNeed?，1.1论文解析论文提到三个观点，1，Source...

  本期推出结合CVPR2022视觉顶会论文RepLKNet的多模态故障诊断创新模型，适合各种故障诊断领域、电能质量扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类任务，创新模型还未发表！！！有小论文、毕业论文需求的不容错过！提供马尔可夫转换场MTF、递归图RP、格拉姆矩阵GAF、连续小波变换CWT、短时傅里叶变换...

  1模型创新点介绍1.1时序特征捕捉与建模使用Informer的编码器层来捕捉长故障信号时序依赖特征1.2概率稀疏注意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稀疏自注意力是Informer模型中引入的一种稀疏自注意力机制，其核心思想是通过概率方法选择最重要的一部分注意力权重进行计...

  本期推出结合CVPR2022视觉顶会论文RepLKNet的多模态故障诊断创新模型，适合各种故障诊断领域、电能质量扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类任务，创新模型还未发表！！！有小论文、毕业论文需求的不容错过！提供马尔可夫转换场MTF、递归图RP、格拉姆矩阵GAF、连续小波变换CWT、短时傅里叶变换...

  前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现K，NN，GCN模型对故障数据的分类，1.相关网络介绍1.1图卷积神经网络，GCN，论文地址，​​https，arxiv.org，abs，1609.02907​​1.2图注意力网络，GAT...

  前言在时间序列预测任务中，像EMD，经验模态分解，、CEEMDAN，完全集合经验模态分解，、VMD，变分模态分解，等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具体情况取决于这些方法的应用方式，信息泄露的主要风险在于，将未来的信息泄露给了模型，使得模型在实际应用中表现得比应有的好，为了防止信息泄露，我们在分解...

  本文旨在介绍如何利用语义相似度改进标签过滤以提升RAG应用开发质量，要理解本文中的内容，你需要掌握Jaccard相似性和向量搜索等预备知识，本文算法的实现已在GitHub，https，github.com，atlantis，nova，simtag，上发布，并且是完全开源的，简介多年来，我们已经发现了...

  随着时间推移，人工智能将变得更加精密复杂，它将不仅能够理解问题，还能生成贴近人类思维的回答，预计不久的将来，企业将见证一种新型人工智能系统的诞生——这些系统不仅能够回答问题，还能基于海量数据分析提供战略性的见解和建议，因此，对于任何希望在竞争中保持领先地位的企业而言，积极拥抱人工智能并持续关注其最新...

  在知识库问答等场景中，RAG已经成为当下最流行的LLM应用范式，为LLM提供又全又准的上下文信息是众多RAG技术努力的方向，在传统的RAG解决方案中，编码信息时往往会丢失上下文，这导致系统无法从知识库中检索到相关信息，如何能够更好地保留上下文信息成为了问题关键，Anthropic研究团队提出了，Co...

  01概述在这个科技飞速发展的时代，人工智能，AI，正以前所未有的速度融入我们的日常生活，最近，AnthropicAI公司推出了一项革命性的创新——Claude3.5模型，它不仅能够理解复杂的指令，还能在各种实际场景中提供帮助，今天，我们就来聊聊这个AI领域的新宠儿，看看它如何让机器更懂你，如何让我们...

  最近，可灵AI直接让一位网友的家人群里炸锅了……事情是这样的，这位网友的父亲需要做搭桥手术，为了给父亲鼓舞，他便试着用可灵AI把爷爷的两张老照片还原成了视频，在下面这个视频中，爷爷正在朝鲜战场，担任营指导员，穿越时光隧道，1950年代风华正茂的爷爷，对着他挥了挥手，这位网友把视频发到家人群后，群里直...

  Auto，Retrieval是一种高级的RAG技术，它在启动向量数据库检索之前使用AgentLLM动态推断元数据过滤器参数和语义查询，而不是将用户查询直接发送到向量数据库检索接口，例如密集向量搜索，的朴素RAG，您可以将其视为查询扩展，重写的一种形式，也可以将其视为函数调用的一种特定形式；后文我们将...

  Midjourney几个月前画的饼终于端上来了！他们今天刚刚发布了最新版本v6.1！此次更新总结四个大字，细节狂魔，网友纷纷发推测试最新版本的Midjourney，摄影级画面先睹为快！这张图被取名为，天窗，，构图、色彩、光影、明暗，各方面都极度舒适，湖面波光粼粼细节生动，简直可以直接用来做屏保，继续...

  楔子RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，，检索增强生成，即从外部数据库获取额外信息辅助模型生成内容，楼主认为这项技术对于没有能力，预算进行大模型训练和微调的大C和小B用户来说，兼具了实用性和灵活性，是更有可操作性的解决方案，如果你是一个AI小白，我来打一个比方，你读完...

  本文共同第一作者简介，张逸骅，密歇根州立大学计算机系博士三年级学生，师从SijiaLiu教授，主要研究方向是大模型的安全、隐私和效率问题，李平治，本科毕业于中国科学技术大学，将于2024Fall博士入学北卡罗来纳大学教堂山分校，师从陈天龙教授，主要研究兴趣集中在高效机器学习和AI4Science领域...