aaai_aaai 2025 吉林大学

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AI未来展望：理性与期待并存 📖 最近读了几篇关于人工智能的文章，觉得特别有意思。尤其是那篇《“赢麻了”的速胜论要不得》，真是及时雨啊！现在很多人一提到AI就觉得很神奇，好像马上就能实现各种奇迹。但这篇文章提醒我们，别被那些浮夸的言论影响了，AI的发展还是要回归理性、健康和科学的节奏。 🎬 最近还发现了一个特别适合小白用户的科普视频，Karpathy发布的《Andrej Karpathy：How I use LLMs》。这个视频通过实际操作讲解了大模型产品的功能和原理，看起来轻松无压力，强烈推荐大家去看看，绝对会有收获！ 🤖 另外，Contextual AI发布了一个新的基础语言模型GLM，这个模型在真实性关键基准上领先。他们专注于RAG，认为在企业应用大模型产品时，最关键的需求是「扎实性」，模型需要严格遵守上下文语境给出准确信息，而不是模糊信息。这个思路很有意思，值得一试。 📚 还有一篇关于后训练的综述论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》，感觉很有深度，适合专业人士阅读。 🤔 最后，AAAI发布了一份报告，超过四分之三的受访者表示，仅靠扩大现有人工智能模型规模不太可能实现AGI，更高比例受访者认为仅靠神经网络无法与人类智能相媲美。更有趣的是，认为「实现AGI应该是人工智能研究界的核心使命」的受访者只有四分之一。这个报告让我们看到，实现AI与人类智能相媲美还有很长的路要走。 💡 另外，AI模型要想在有更多时间思考时真正变得更聪明，必须先具备一些基本的思考能力（比如检查错误、验证结果）。如果模型一开始就不会这些基本思考方法，即使给它再多的思考时间和计算资源，它也无法有效利用这些资源来提高自己的表现。这个观点也很有启发性。总之，这些文章和视频让我对AI的未来充满了期待和思考。希望这些分享能给大家带来一些启发和帮助！业务合作直接找慈喀SEO百科技术QQ:853616368(微信同号)洽谈。

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NUS A-Level录取全览 🌟 新加坡国立大学（NUS），作为亚洲高等教育的佼佼者，自1980年南洋大学与新加坡大学合并以来，以其卓越的学术成就和研究实力享誉全球。 🏛️ NUS由分布在肯特岗、武吉知马和欧南的17所学院以及全球12所海外学院组成，提供跨学科课程，培养出一代又一代的世界领袖。 🌍 在2024年QS世界大学排名中，NUS荣登第8位，再次证明了其在全球教育领域的领先地位。 📊 NUS对A-Level申请者的成绩要求如下：至少3个A级别的成绩（3A） 3门H2级别科目（如数学、物理、化学）和1门H1级别科目（如中华文学或General Paper）雅思（IELTS）成绩需达到6.5至7.0 🏥 医学院：医药：AAA/A—AAA/A 护理：CCC/C—AAA/C 🦷 牙科学院：牙科：AAA/A—AAA/A 📘 法律学院：法律：AAA/A—AAA/A 🎨 设计与环境学院：建筑学：CCC/C-AAA/A 工业设计：BCC/B-AAA/A 景观建筑：BCC/B-AAA/A 房地产：BCC/B-BBB/B 项目与设施管理：CCC/B-BBB/B 💻 计算机学院：计算机科学：AAA/A-AAA/A 信息安全：AAA/A-AAAIA 信息系统：AAA/B-AAA/A 计算机工程：AAA/C-AAA/A 🏭 工程学院：生物医学工程：BBC/C-AAA/A 化学工程：BBC/B-AAA/A 土木工程：CCC/C-AAA/C 电气工程：BCC/B-AAA/A 工程科学：BCC/B-AAAIA 环境工程：BCC/C-AAA/A 工业与系统工程：BCC/B-AAB/B 材料科学与工程：BCC/C-AAA/A 机械工程：BBC/C-AAA/A 🏫 商学院：商业管理：ABB/C—AAA/A 工商管理（会计）：ABB/B-AAA/A 商业分析：AAA/A-AAAIA 📚 人文科学学院：数据科学与经济学：AAA/B--AAAIA 环境研究：AAA/B-AAA/A 食品科技：AAA/A—AAA/A 文科学：ABB/B-AAA/A 药理学：AAA/A-AAA/A 药剂学：AAA/A-AAA/A 哲学、政治和经济学：AAA/A-AAA/A 欢迎大家留言交流哦！你也可以加慈喀SEO百科站长微信:seo5951咨询详情。

时空融合+注意力，数据处理新突破！ 🔍在人工智能领域，时空特征融合与注意力机制的结合正成为一项革命性的技术。这种技术不仅在CVPR24、AAAI24等顶级会议上大放异彩，而且在实际应用中也取得了显著成效。 💡通过有效的融合策略，这种技术能够显著减少模型训练的计算开销，从而更高效地处理复杂数据。同时，它还能大幅提升模型的预测精度和泛化能力，为多个领域的研究提供了新的思路。 🌐对于遥感、交通预测、金融、医学等需要同时考虑时间和空间维度的研究领域，这种技术无疑是一个强大的工具。慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

📜中医专长医师资格证全解析📜 📚 证书概况中医专长医师资格证由国家卫健委或省中医药管理局颁发，是合法行医的重要凭证。 📝 证书用途注册后可合法独立行医，并可在医疗机构内从事中医药医疗活动。注册备案后即可开办个人诊所。拥有双证执业，享有处方权和自制药物权。执业五年后可直接报考中医执业医师。 📌 证书样式中华人民共和国 NAAAI 中医（专长）医师资格证书 📖 证书内容考核合格者将获得国务院中医药专管部门颁发的《中医（专长）医师资格证书》。持证者可在其执业机构所在地县级以上地方主管部门提出注册申请，经注册后取得《中医（专长）医师执业证书》。这意味着持证者可以在注册的执业范围内，以个人开业的方式或在医疗机构内从事中医药医疗活动。 🏥 执业范围开办诊所：可直接经有关部门备案，申请开设中医诊所。医疗活动：可在医疗机构从事中医医疗活动。入职医疗：可入职医院、诊所等医疗机构工作。合法行医：成为合法中医的证明。慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

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多模态预训练：AI的未来趋势多模态预训练正在成为AI领域的热门话题。李沐的演讲深刻揭示了多模态预训练的核心价值，这不仅是学术界的共识，也得到了工业界的广泛认可。多模态预训练模型能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据，显著提升模型在复杂任务中的表现，并有效解决数据标注的难题。这种方法的优势在于，它不仅增强了模型的表征能力和泛化性能，还降低了对大规模标注数据的依赖，从而节省了成本和时间。近年来，多模态预训练领域的研究成果层出不穷，尤其是在顶级会议中频频刷新记录。例如，CVPR 2024发布的ULIP-2框架，在无需标注数据的情况下达到了新的性能高峰，展现了多模态预训练的巨大潜力。同样令人瞩目的是，AAAI 2024的VehicleMAE框架在多项任务中显著优于其他预训练模型，证明了多模态预训练在推动AI模型发展中的重要地位。未来，多模态预训练有望在更多应用场景中发挥更大作用，为AI技术的发展带来更多可能性。你也可以加慈喀SEO百科站长微信:seo5951咨询详情。

AAAI2025新模块：即插即用的MSF 📚 论文标题：《FAMNet: Frequency-aware Matching Network for Cross-domain Few-shot Medical Image Segmentation》 🚀 介绍多光谱特征融合模块（MSF）在跨域少样本医学图像分割任务中，不同模态或序列的医学图像存在域间差异，给模型的分割性能带来挑战。为了解决这个问题，提出了MSF模块。 [彩虹R] MSF模块的工作原理： 1️⃣ 跨注意力机制设计：MSF模块基于跨注意力机制，利用不同频率带的信息。低高频包含颜色和风格信息，中频包含更多结构和形状信息。在跨域任务中，低高频在不同域差异显著，直接丢弃不合理。MSF模块利用中频信息从高低频特征中提取域不变信息（DII）并抑制域变信息（DVI）。 2️⃣ 特征融合与输出：将经过跨注意力机制处理后的低高频特征与中频特征进行简单相加，并通过ReLU激活函数得到融合后的特征。之后，利用全局平均池化（GAP）操作得到频率感知且与查询相关的前景原型，再通过计算该原型与查询特征的余弦相似度，得到最终的查询掩码预测。 [彩虹R] MSF模块的优势： 1️⃣ 有效抑制域变信息：通过跨注意力机制，MSF模块能够利用中频特征从高低频特征中提取DII，抑制DVI，减少域间差异对模型分割性能的影响，使模型更聚焦于对分割有用的信息，提升模型在跨域医学图像分割任务中的鲁棒性。 2️⃣ 增强特征融合效果：该模块能够很好地整合FAM模块解耦的不同频率特征，充分利用各频率带的信息，避免直接丢弃高低频特征带来的信息损失，从而提升特征的质量和丰富度，为后续的分割任务提供更有力的特征支持，提高分割精度。 📚 相关领域：医学图像分割、深度学习、即插即用模块、计算机视觉慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

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