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opt算法前沿信息_光子嫩肤sopt和aopt(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

opt算法

【AutoDRRT 2.0通信升级，DDS中间件从支持以太网扩展到支持PCIe】近日，浪潮信息发布支持BEV+Transformer的全新自动驾驶计算框架AutoDRRT 2.0(Autonomous Driving Distributed Robust Real-Time)。基于在车载计算、自动驾驶算法、软硬协同等领域的研发积累，浪潮信息从硬件系统、软件环境、应用框架及算法内核多个层面对AutoDRRT2.0进行优化升级。通信方面，将DDS通信中间件从支持以太网扩展到支持PCIe，大数据通信效率提升14倍。为提升通信带宽，AutoDRRT 2.0在中间件层面进行创新，给出DDS的Opt优化版本 (DDS_Opt)。框架通过PCIe内存共享方式和设备间的直接访问 (Direct Memory access，DMA) 技术，使得大数据在设备间可以高速通信，同时开放API接口，一方面保留了DDS订阅/发布的功能特点，另一方面也使得用户不需要关心底层设备间地址映射逻辑和实现方法，专注于DDS应用层上的设计。基于PCIe的通信模式创新大幅降低链路时延，减少CPU算力消耗，同时能兼顾DDS中的发布/订阅等通信协议的优势，满足跨SOC的大数据通信场景需求。实测DDS基于PCIe的通信模式在通信原理和实际效果中均优于以太网，大文件传输时效果尤其明显。我们基于PCIe模式实现ROS2+DDS的跨设备大数据通信应用，在数据量达到100MB时完整链路通信效率较以太网模式提升14倍。

夏日通勤必备装备大盘点｜今天EDC 最近宁波的天气简直热到爆炸，每天都在38度以上徘徊。为了在高温中生存下来，我特意整理了一些夏日通勤必备的好物，分享给大家。 𐟓𑠦‰‹机：iPhone和Find X7 Ultra 这两款手机简直是夏日通勤的标配，性能强劲，拍照效果一流，再也不用担心高温影响手机性能了。 ⌚️ 手表：Apple Watch S7 Apple Watch S7不仅功能全面，还能实时监测心率和血氧，让你在炎热的夏天也能保持健康。 𐟎砨€𓦜𚯼šCMF by NOTHING BUDS蓝牙耳机这款耳机真的是我最近的心头好，颜值在线，质感十足。铝合金旋钮的设计非常有质感，还可以挂上挂绳，方便实用。低音效果特别棒，搭载Ultra Bass2.0技术，再加上Dirac Opteo音频优化算法，低音强劲得让人震撼。另外，它还支持42db主动降噪功能和通透模式，让你在嘈杂的环境中也能享受宁静。 𐟔‹ 充电设备：MagSafe 这款充电设备简直是电量焦虑患者的福音，充满一次电，基本上能维持一周的电量。而且还有快充模式，再也不用担心电量不足的问题了。好了，今天的分享就到这里啦。希望大家在炎热的夏天也能找到适合自己的好物，保持舒适和健康！

24Fall EE/ECE留学选校攻略先说说我的个人背景吧： 𐟓Š 学术背景：本科：浙江某双非一本，通信工程专业，GPA 85.8（年级排名15%）。托福：103（阅读27，听力29，口语23，写作24）。 GRE：首考328（语文158，数学170，写作3.5）。 𐟒𜠥𙠤𘎧瑧 ”：科研经历：三段科研经历，一段是校内科研，做机器学习人脸识别算法；一段是学院和华为合作的CV和NLP实践，拿到了华为奖学金；还有一段是MIT教授的寒假线上科研，也是CV方向的ML应用。但这些经历都没有论文产出。硬件方向科研：只有学校里的短学期课设，通信系统设计，画电路图、焊板子。实习经历：在一家小通信外企公司做物理指标测试工程师助理实习，主要做硬件测试。 𐟓š 项目与奖项：项目：有一个为期一年的大创项目，我是负责人，利用GAN算法做了一个可以实现目标语音转换的语音助手小程序。奖项：一堆小奖和校内奖学金。 𐟎€‰校与规划：目标：留美，纯找工，master=opt+cpt，对课程质量无要求，能保GPA毕业就行。名校情节不重，学费别太夸张。方向软硬皆可，个人偏向于ECE曲线转码。尽管前面的科研跟ML很相关，但不想申请带ML的track。看1p3a感觉转码美硕完全找不到MLE的工作？能转码的话希望做SDE。硬件就业形势好像还行？但是经历比较少，感觉文书难写，不太匹配。诚求高人指点！#24fall #留美 #美硕 #留学选校 #EE #ECE #CS

【AutoDRRT 2.0 I/O升级，节点间GPU数据共享，避免CPU-GPU间搬运】浪潮信息近期发布支持BEV+Transformer的全新自动驾驶计算框架AutoDRRT 2.0。基于在车载计算、自动驾驶算法、软硬协同等领域的研发积累，浪潮信息从硬件系统、软件环境、应用框架及算法内核多个层面对AutoDRRT2.0进行优化，实现计算、通信、IO全面升级，优化后，框架整体端到端链路延时低于100 毫秒，保障车载大模型的高效稳定运行。在IO方面，通过GPU数据共享，减少CPU与GPU间冗余数据搬运，让IO吞吐效率提升6倍。为了提高感知任务的执行效率，减少CPU-GPU间冗余IO操作，优化链路延时，AutoDRRT 2.0在不改变原始模块链路的前提下，以传输数据“标签”的间接通信代替传输数据“本体”的直接通信，通过节点间GPU数据共享，在保留模型间松耦合结构的同时完成了基于DDS的高效能协作，实现“轻量化”传输和调度功能，减少框架负荷。对于相机传输链路，通过GPU数据共享完成数据获取及模型推理两个ROS2节点的数据通信，可以有效减少IO操作，降低系统时延。如下给出典型的单帧图像数据读入(8 MB数据量)下IO_Opt升级效果，对比优化前模块 (传统IO算法) 延时下降85%，效率提升近6倍。

艺术留学：STEM类专业的高薪与优势 𐟎“ 想要在艺术留学中获得更多福利？STEM类专业是你的不二之选！这些专业不仅在签证、就业机会和学术研究方面提供巨大优势，还能让你在艺术领域中脱颖而出。 𐟔堥“夼榯”亚大学今年推出了一个全新的交互艺术与建筑结合的计算设计实践理学硕士项目——M.S. Computational Design Practices（MSCDP）。这个项目将建筑、数据可视化和城市规划等多个学科领域进行融合，特别关注多尺度建筑环境的计算设计实践。 𐟓‹ 申请材料清单：成绩单语言成绩推荐信个人陈述简历作品集（建筑设计、计算机设计或多媒体申请方向的作品集均可申请） 𐟚€ 申请小贴士：掌握AI软件和服务，至少要懂得编程或一些技术，如设计智能、数据可视化、空间实践编码、GIS、用算法观察等。重视建筑的历史、现代性和未来的思考，作为建筑类交叉专业的一部分。最重要的是，要打开跨学科的视角和思维，计算设计只是建筑发展的其中一条路，建筑发展的核心还是要以跨学科的思维来对未来进行创新。 𐟒𐠓TEM类专业的留美优势：起薪高，平均能高达8万美金。对于国际学生来说，毕业之后想在美国找工作需要申请OPT。但是，STEM专业的OPT时长可总共达36个月，这对于国际学生在美国找工作来说是莫大的优势。 𐟏련😦œ‰哪些学校提供STEM专业？哈佛大学麻省理工大学普林斯顿大学宾夕法尼亚大学康奈尔大学密歇根大学安娜堡分校圣路易斯华盛顿大学加利福尼亚大学伯克利分校

亚马逊COSMO算法上线，卖家如何应对？最近，亚马逊推出了一个新的算法——COSMO，引发了不少讨论。很多人认为，这可能是A9算法的终结，未来亚马逊的搜索和推荐系统将发生翻天覆地的变化。甚至有卖家把最近流量暴跌、订单减少的问题都归咎于这个新算法。那么，什么是COSMO呢？全称是“亚马逊大型电子商务常识生成与服务系统”。简单来说，亚马逊团队用COSMO算法来整合用户信息和购物历史等大数据，精准推送产品，匹配用户的购买意向。COSMO还能彻底改变搜索导航，从传统的以产品为中心的分类法转向以客户为中心的方法，而不仅是通过搜索关键词来匹配。举个例子吧：一个孕妇想买一双鞋子，她在亚马逊的搜索框里搜索“孕妇鞋”，COSMO算法会基于GPT或者OPT等大语言模型中存储的大量“人类常识”以及询问“用户购买或共同购买的原因”，分析得出“防滑等功能对于孕妇的重要性”，然后推荐了防滑鞋等能够抓住孕妇需求痛点的产品，从而提高转化率。这个新算法对咱们卖家有什么影响呢？推荐流量崛起：更多的推荐流量意味着更多的曝光机会。兴趣电商趋势明显：用户兴趣的精准匹配将带来更多的潜在客户。产品属性标签化：产品属性将更加明确，方便用户搜索和定位。关键词排名机制调整：关键词的排名将不再只是优化关键词和价格策略，而是更多地依赖于用户行为和大数据分析。差异化产品更受青睐：那些提供差异化服务的卖家将更受欢迎。那么，亚马逊COSMO算法的推出是利是弊呢？对于中小卖家来说，或许能借助COSMO算法，通过更加精准的产品定位和市场细分，实现“咸鱼翻身”。面对这一变化，我们应该如何抓住新机遇呢？精细化运营：完善产品属性信息、优化产品描述和关键词、提升产品图片质量等，以便更好地匹配算法推荐和用户需求。深入了解用户需求：通过数据分析，了解用户的真实需求和购买习惯。加强品牌建设：品牌建设将变得更加重要，因为品牌将成为用户选择的重要因素。利用AI工具优化Listing：利用AI工具来优化产品描述和关键词，提高产品的曝光和转化率。总的来说，亚马逊COSMO算法的推出虽然带来了新的挑战，但也带来了无限的可能。抓住机遇，精准定位，或许我们也能在新的竞争中脱颖而出。

𐟓– 页面置换算法大解析 𐟔 在操作系统中，页面置换算法是管理内存的重要一环。今天，我们就来深入探讨几种关键的页面置换算法！ 1️⃣ 最佳置换算法（OPT）𐟑‘ 每次选择淘汰的页面将是以后永不使用，或者在最长时间内不再被访问的页面，以确保最低的缺页率。这种算法追求的是最佳性能，但实现起来较为复杂。 2️⃣ 先进先出置换算法（FIFO）𐟓… 按照页面进入内存的先后顺序进行置换，先进来的页面先被淘汰。这种算法简单易行，但可能导致某些重要页面过早被淘汰。 3️⃣ 最近最久未使用置换算法（LRU）𐟔„ 选择最近最久未使用的页面进行置换。这种算法能更好地利用内存资源，提高系统性能。 4️⃣ 时钟置换算法（CLOCK）⏰ 通过循环扫描各页面，根据页面最近是否被访问过以及是否被修改过来决定淘汰哪个页面。这种算法实现简单，但可能需要多次扫描才能找到合适的淘汰页面。 5️⃣ 改进型的时钟置换算法 𐟕𐯸 在时钟置换算法的基础上，考虑页面是否被修改过。优先淘汰没有修改过的页面，以避免不必要的IO操作，提高系统效率。 𐟒ᠨ🙤𚛩ᵩ⧽⧮—法各有特点，选择哪种算法取决于具体的应用场景和性能需求。了解它们的工作原理和优缺点，有助于我们更好地理解和优化操作系统的内存管理功能！

深度学习论文精选：惊艳之作大集合在深度学习领域，哪些论文让你眼前一亮？以下是一些经典之作的回顾： CV领域： GAN：生成对抗网络（GAN）的魔力在于其对抗性训练，从WGAN、DCGAN到StyleGAN、CycleGAN，GAN的热度一直不减。 VAE：变分自编码器（VAE）通过引入KL散度的正则项，使得后验分布与先验分布尽可能接近，从而在生成模型中表现出色。 AlexNet：CNN的经典之作，当时硬件技术有限，但AlexNet在ImageNet挑战赛上的表现令人瞩目，对机器学习社区产生了深远影响。 ResNet：何凯明大神的作品，残差连接的设计简单而有效，成为DNN的基本组件之一。 EfficientNet：重新思考CNN模型的缩放方式，提出了一种更高效的模型。 SimCLR：一个简单的对比学习框架，用于视觉表示学习。 MAE：掩码语言模型（MLM）在视觉领域的简单有效应用。 GIRAFFE：GAN与NeRF的结合，效果令人惊叹，可以移动图片中的物体。扩散模型：生成领域的新星，如OpenAI的DALLⷅ 2和Google的Imagen，引领文本生成图像领域的新风向。 NLP领域： Word2Vec：词嵌入领域的经典之作，思想简单但效果出色，两个训练的优化算法也很有启发。 Transformer：颠覆性的提出transformer架构，迅速席卷NLP、CV等领域，成为可与RNN、CNN并列的经典架构。 BERT：NLP预训练技术的划时代作品，引发了预训练的热潮，并迅速应用到CV等相关领域。 GPT-3：大力出奇迹，大模型之路还没有尽头！虽然未开源，但META开源了可与之媲美的OPT。 Dropout两次：SimCSE中采用对比学习将sentence embedding推向新SOTA，SE领域突然就卷起来了；其中提出的将dropout用作数据增强的想法很有意思，简单实用。这些论文不仅展示了深度学习的巨大潜力，也为我们提供了许多宝贵的启示和灵感。

【AIGC 日报】2024.11.9 让我们看看今天人工智能领域和AI应用有什么新的发展新闻。配图均为我采用AI绘画生成的原创作品。 1.60 秒生成 5 秒 AI 视频，字节自研视频生成模型 Seaweed 开放使用字节跳动旗下的AI内容平台即梦AI宣布，由字节跳动自研的视频生成模型Seaweed面向平台用户正式开放。用户登录后，在“视频生成”功能下，选择“视频S2.0”即可体验。Seaweed模型60秒能生成时长5秒的高质量AI视频。即梦AI官方透露，近期Seaweed和Pixeldance两款视频生成模型的Pro版也将开放使用。Pro版模型能实现自然连贯的多拍动作与多主体复杂交互，攻克多镜头切换的一致性难题，适配各种设备比例。来源：即梦 2.谷歌 DeepMind 研究再登 Nature 封面，隐形水印让 AI 无所遁形谷歌DeepMind团队开发了一种名为SynthID-Text的水印方案，可应用于生产级别的LLM，跟踪AI生成的文本内容，使其无所遁形。该研究登上Nature期刊封面，通过新颖的采样算法（Tournament sampling），SynthID-Text在不影响文本质量的情况下，提高了水印的可检测性。在大规模产品化系统中，生成水印方案需与推测采样相结合，研究人员提出两种带有推测采样算法的生成水印，保留水印可检测性或推测采样效率。来源：IT之家 3.谷歌 Gemini 2.0 AI 模型现踪迹，响应速度更快谷歌正酝酿Gemini 2.0版本更新，Advanced用户在AI模型选择界面中可看到Gemini 2.0，初步测试显示其响应速度比Gemini 1.5 Pro更快。尽管速度令人印象深刻，但该模型尚未完全成熟，未能通过基本的“草莓测试”。Gemini变更日志页面出现“2024.11.06”和“2024.11.14”两个占位符，暗示谷歌将在近期发布Gemini 2.0。来源：IT之家 4.告别“默片”：智谱发布新清影，可生成 10 秒 4K60 帧 / 自带音效视频智谱技术团队发布并开源最新版本的视频模型CogVideoX v1.5，相比于原有模型，CogVideoX v1.5将包含5/10秒、768P、16帧的视频生成能力，I2V模型支持任意尺寸比例，大幅提升图生视频质量及复杂语义理解。 CogVideoX v1.5将同步上线到“清影”平台，并与新推出的CogSound音效模型结合，“新清影”将具备质量提升、超高清分辨率、可变比例、多通道输出和带声效的AI视频等特性。来源：智谱 5.全球首次：AI 机器人画作首登苏富比拍卖，成交价 108 万美元由类人形机器人艺术家Ai-Da创作的英国数学家艾伦ⷥ›𞧁𕨂–像画《A.I. God. Portrait of Alan Turing》以108万美元成交，这是全球首次由AI机器人创作的艺术品在拍卖中创下破纪录售价。该画高2.2米，图灵被认为是现代计算的始祖和“AI之父”。苏富比拍卖行预估成交价格为12~18万美元，最终成交价格为108万美元，反映了人工智能技术与全球艺术市场日益交汇的趋势。来源：英国卫报 6.字节跳动 X- Portrait2 技术尝鲜：动捕要升级到 next level 了字节跳动智能创作团队提出的X-Portrait2单图视频驱动技术，仅需一张静态照片和一段驱动视频即可生成高质量、电影级视频。该模型能保留原图ID，准确捕捉并迁移从细微到夸张的表情和情绪，呈现高度真实效果。X-Portrait2构建了先进的表情编码器模型，通过端到端自监督训练框架，从大量人像视频中自学习ID无关的运动隐式表征，与生成式扩散模型结合，生成流畅且富有表现力的视频。该技术在动态目标捕捉能力和生成结果逼真度、协调度等方面，相比行业内其他AIGC模型和方案有明显优势。未来，该技术可应用于创作加速、数字人、XR等领域，提升生产效率，打破虚拟与现实边界。来源：IT之家 7.Meta 开源小语言 AI 模型 MobileLLM 家族：适用智能手机、提供 125M-1B 版本 Meta开源适用于智能手机的小语言模型MobileLLM家族，新增600M、1B和1.5B三种参数版本。该模型采用精简架构，引入SwiGLU激活函数和分组查询注意力机制，兼顾效率与表现。 MobileLLM 125M和350M在零样本常识理解任务中准确率分别比Cerebras、OPT、BLOOM等SOTA模型高出2.7%和4.3%。MobileLLM-1.5B在结果测试方面领先GPT-neo-2.7B、OPT-2.7B、BLOOM-3B、Qwen 1.5-1.8B等模型。来源：IT之家 #AI创造营##AI探索计划#德里克文ai日报微博科技

AI新模型快速预测材料光学性质

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