少量样本即可运行，中国科大团队提出经典量子混合算法QDMD，加速高维时间序列分析
时间序列广泛应用于数理统计、数学金融、医学医疗、天气预报、语音识别和生物等领域。时间序列是作为一系列时间上均匀分布的样本收集的一组数据，例如一个月每个市场日结束时股票指数的价值，或者一个城市一年中每天的平均温度。高维时间序列在每个采样时刻由多条信息组成，而不是只有一条信息，
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北大林宙辰团队全新混合序列建模架构MixCon：性能远超Mamba
在自然语言处理、语音识别和时间序列分析等众多领域中，序列建模是一项至关重要的任务。然而，现有的模型在捕捉长程依赖关系和高效建模序列方面仍面临诸多挑战。
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科大讯飞申请语音识别专利，能提高目标发音序列的准确率
金融界2023年11月26日消息，据国家知识产权局公告，科大讯飞股份有限公司申请一项名为“语音识别方法及装置、电子设备和存储介质”，公开号CN117116267A，申请日期为2023年10月。专利摘要显示，本申请公开了一种语音识别方法及装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取对目标语音进行语音识别
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ProteinBLAST会成为过去吗？AlphaFold等对蛋白结构的搜索是否会取代对序列的搜索
像 AlphaFold 这样的蛋白质结构搜索工具会用 BLAST 取代蛋白质序列搜索吗？德累斯顿工业大学的研究团队讨论了使用结构搜索进行远程同源性检测的前景，以及为什么蛋白质 BLAST 作为领先的序列搜索工具应努力纳入结构信息。
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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程
这篇文章中，作者详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣，量子位转载分享给大家。
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西南交大杨燕/江永全团队：基于双任务的端到端图至序列无模板反应预测模型
本文介绍西南交通大学杨燕/江永全团队发表于《Applied Intelligence》的研究成果，第一作者是硕士生胡昊哲。
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浙大蔡登团队：基于序列对比学习的长视频逐帧动作表征
浙大蔡登团队携手微软亚洲研究院，提出了一个新的对比动作表征学习（CARL）框架，以自监督的方式学习逐帧动作表征，尤其是针对长视频；它考虑了时空上下文来提取逐帧表征，是一种基于Transformer的简单而高效的视频编码器。他们提出了一种新的序列对比损失（SCL），应用于通过一系列时空数据增强获得的两
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理想对2024款车型序列进行调整，理想L7Air、L8Air售价下调1.8万元
据理想汽车官微，24款理想L7、8的车型序列将进行调整，命名由Air、Pro、Max调整为Pro、Max、Ultra；24款L9 Max的命名也将同步调整为L9 Ultra。
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出门问问自研大模型「序列猴子」向全社会开放
站长之家11月4日 消息:11月4日，出门问问自研大模型「序列猴子」正式向全社会开放。即日起，广大用户可登陆基于「序列猴子」的AI写作助手奇妙文（write.mobvoi.com）或AI开放平台(openapi.mobvoi.com/llm)体验。今年4月，出门问问「序列猴子」开启邀测。「序列猴子」
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大模型重构生命科学！最大基础模型面世，解锁DNA超长序列，参数规模达2100亿
今年，化学诺贝尔奖授予了AlphaFold，AI+Science受到空前的关注。人们惊叹于，仅仅是一个蛋白质结构预测模型，就能释放出如此巨大的行业潜力。
