Денис Аветисян

Оживляя размытые кадры: видео-диффузия для точной фокусировки

от

Основываясь на обучении на обширном наборе данных, полученном со смартфонов в различных реальных условиях, разработан метод перефокусировки изображений с использованием моделей видеодиффузии для предсказания фокальных стеков, позволяющий добиться реалистичных эффектов размытия и эффективной работы с реальными сценами.

Новый подход позволяет восстанавливать четкость изображений, создавая реалистичные фокальные стеки из единственного размытого снимка с помощью видео-диффузионных моделей.

Предвидеть будущее процессов: новый подход к анализу незавершенного производства

от

Архитектура, представленная в работе, использует большие языковые модели для преобразования журналов событий в семантически структурированную память процессов, а затем, посредством многоагентного предсказания с участием предсказателей и вспомогательного агента принятия решений, формирует итоговый прогноз, демонстрируя подход к построению систем, способных к адаптации и прогнозированию на основе накопленного опыта.

Исследователи предлагают инновационную систему, использующую возможности искусственного интеллекта для более точного прогнозирования хода производственных процессов.

Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям

от

Диссипативные протоколы подготовки возбужденных состояний, включающие линдбладовскую динамику, механизмы, основанные на симметрии, подход со

Исследователи предлагают инновационный метод подготовки возбужденных электронных состояний в квантовой химии, основанный на диссипативной динамике и открытых квантовых системах.

Видео по смыслу: новый подход к генерации видеороликов

от

Семантический генератор, представленный на рисунке, позволяет создавать осмысленные представления данных, используя логические связи и закономерности, заключенные в структуре информации.

Исследователи представили систему SemanticGen, позволяющую создавать более связные и эффективные видео, генерируя их сначала в компактном семантическом пространстве.

Понимание ИИ в Разработке: Как Разобрать Действия Больших Языковых Моделей

от

Наблюдения, полученные в ходе исследования, демонстрируют, как атрибуция признаков SHAP позволяет выявить вклад различных элементов кода в процесс его суммирования, раскрывая закономерности, определяющие качество генерируемых описаний.

В статье рассматривается новый подход к интерпретации решений, принимаемых большими языковыми моделями при выполнении задач в области разработки программного обеспечения.

Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений

от

В ходе моделирования кванственного отжига для расширенного набора кандидатов в лекарственные препараты $\mathcal{D}$, оптимальные гиперпараметры ($\gamma^{\<i>},\beta^{\</i>}$) позволили выявить комбинации, соответствующие известным синергетическим эффектам (обозначены зеленым), и предсказать новые перспективные комбинации для лечения таких заболеваний, как диабет, ревматоидный артрит, астма и новообразования головного мозга, основываясь на анализе частотного распределения $1024$ симуляций для $10$ самых низких энергий QUBO.

Новый подход использует квантовый отжиг для выявления перспективных комбинаций лекарственных препаратов, основанный на анализе сетей взаимодействия белков.

Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных

от

Границы принятия решений различных моделей классификации - Q-RBF, C-RBF, многослойного персептрона и гауссовской SVM - определяются путем построения сетки точек в пространстве признаков и прогнозирования классов обученными моделями, что наглядно демонстрирует способность каждой из них к разграничению данных.

Исследователи предлагают гибридный квантово-классический алгоритм, использующий квантовые ядра для повышения эффективности задач классификации и интерполяции.