Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) hat bemerkenswerte Fortschritte gemacht, insbesondere bei Textgenerierungstechniken. Ein wichtiger Ansatz ist die sogenannte Retrieval Augmented Generation (RAG), eine Methode, die die Kohärenz, Sachgenauigkeit und Relevanz des generierten Textes signifikant verbessert, indem sie Informationen aus spezifischen Datenbanken einbezieht. ...
In dieser Studie wurden verschiedene Ansätze zur Fahrbahnerkennung für autonome Fahrzeuge mithilfe von Deep Learning untersucht und diskutiert. Unter anderem werden Themen wie Modellierung, Bewertung und Herausforderungen bei der Wahrnehmung autonomer Fahrzeuge durch Deep Learning behandelt. Verschiedene Forschungsarbeiten haben sich ...
Die Identifizierung eines defekten Windturbinen in einem Windpark, der Hunderte von Signalen und Millionen von Datenpunkten umfassen kann, ist wie die Suche nach der berühmten Nadel im Heuhaufen. Ingenieure optimieren dieses komplexe Problem oft mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen, die Anomalien ...
In einer neuen Studie fanden MIT-Forscher heraus, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial haben, effizientere Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Diese vortrainierten Modelle können direkt nach dem Auspacken eingesetzt werden. Mit einem Rahmen namens SigLLM wandelten die Forscher Zeitreihendaten in ...
Die Forschungsergebnisse einer neuen Studie des MIT zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial haben, effiziente Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Im Gegensatz zu herkömmlichen, komplizierten Deep-Learning-Modellen, die für die Analyse von Zeitreihendaten teuer und aufwändig sind, zeigte das LLM-basierte ...