每周编辑精选｜免费使用 Sora 平替、在线运行 Python 基础教程、MCFEND 中国假新闻检测数据集上线

继 ChatGPT 后，OpenAI 又发布了爆炸级产品——Sora 文生视频模型，当其他模型还在努力突破几秒内的连贯性问题时，Sora 已经将视频时长拉到了 60s。不过，目前 Sora 模型仅对小部分研究人员和创意人士开放访问权限。

别担心，HyperAI超神经为大家提供了开源 AI 生成视频方案：Stable Diffusion + Prompt Travel + AnimateDiff 组合 ，一键启动，免费使用！ 1 秒享受视觉盛宴，Sora 开源平替等你来！现已在 hyper.ai 官网提供在线运行教程，快来体验！

3 月 25 日-3 月 29 日，hyper.ai 官网更新速览：

  • 优质公共数据集：10 个

  • 优质教程精选：2 个

  • 社区文章精选：4 篇

  • 热门百科词条：5 条

访问官网：hyper.ai

公共数据集精选

1. MCFEND 中国假新闻检测的多源基准数据集

MCFEND 数据集是香港浸会大学、香港中文大学等机构联合构建的一个多源中文虚假新闻检测基准数据集。该数据集收集了来自社交平台、即时通讯应用和传统在线新闻媒体等多样化来源的新闻，共计 23,974 条，均经过 14 家国际权威事实核查机构的核实。

直接使用：

https://my5353.com/30429

2. Fin-Eva Version 1.0 金融领域中文语言专业数据评测集

Fin-Eva Version 1.0 数据集是由蚂蚁集团、上海财经大学联合推出的金融领域评测集。覆盖财富管理、保险、投资研究等多个金融场景以及推出金融专业主题学科，总评测题数目超过 1.3w。

直接使用：

https://my5353.com/30472

3. VidProM ⼤规模⽂本到视频提示数据集

VidProM 数据集是由悉尼科技大学与浙江大学联合研发的首个大规模真实用户文本到视频提示数据集，包含 167 万个独特的文本到视频提示和 669 万个由四种最先进的扩散模型生成的视频。

直接使用：

https://my5353.com/30372

4. FindingEmo 图像情感识别数据集

FindingEmo 是由鲁汶大学等机构构建的全新图像数据集，专门用于情感识别任务。该数据集包含了 25,000 张图片的注释。

直接使用：

https://my5353.com/30470

5. GPD 人群流量和交通速度数据集

清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心最新成果「Spatio-Temporal Few-Shot Learning via Diffusive Neural Network Generation」被 ICLR2024 接收，该研究提出 GPD (Generative Pre-Trained Diffusion) 模型，实现数据稀疏场景下的时空学习。该数据集为论文的开源数据及代码。

直接使用：

https://my5353.com/30453

6. AlgoPuzzleVQA 多模态算法谜题数据集

AlgoPuzzleVQA 数据集是由新加坡科技设计大学构建的一个多模态推理数据集，旨在挑战和评估多模态语言模型在解决需要视觉理解、语言理解和复杂算法推理的算法谜题方面的能力。

直接使用：

https://my5353.com/30402

7. UltraSafety 大模型安全评价数据集

UltraSafety 数据集由人民大学、清华大学和腾讯联合创建，旨在评估和提升大模型安全性。该数据集是从 AdvBench 和 MaliciousInstruct 导出 1,000 条安全种子指令，并使用 Self-Instruct 引导另外 2,000 条指令。

直接使用：

https://my5353.com/30468

8. NAIP-S2 美国超分遥感数据集

NAIP-S2 是艾伦人工智能研究所发布的一个超分辨率遥感数据集，包含了美国大陆地区的 NAIP 和 Sentinel-2 成对影像。该数据集在遥感科学领域具有广泛应用，特别是在地表监测、资源管理和环境变化评估等方面，提供了高精度的数据支持。

直接使用：

https://my5353.com/30427

9. CLIcK 韩语文化与语言智能数据集

CLIcK 数据集由韩国科学技术院创建，旨在填补韩语大模型在文化与语言知识评估方面的空白。该数据集包含 1,995 对问答样本，源自官方韩国考试与教科书，覆盖语言和文化两大类，细分为 11 个子类别，每个样本都提供了细粒度的注释，指明回答问题所需的文化和语言知识。

直接使用：

https://my5353.com/30378

10. TacticAI 研究使用的相关数据

该数据集为 「TacticAI：足球战术人工智能助手」研究中收集的相关数据。

直接使用：

https://my5353.com/30375

更多公共数据集，请访问 ：

https://hyper.ai/datasets

公共教程精选

1. 在 Python 中生成随机数字

真正的随机数在计算机中难以实现，因为计算机只能执行指定操作。伪随机性是可能的，可以通过程序模拟。该教程将逐步演示如何在 Python 中生成随机数字。

在线运行：

https://my5353.com/t30444

2. 使用 PyTorch 逐步开发神经网络

PyTorch 是一个强大的 Python 库，用于构建深度学习模型，简化了定义、训练和推理神经网络的过程。本教程将介绍如何加载 CSV 数据集，定义多层感知器模型，并在 PyTorch 中进行训练和评估，为创建深度学习神经网络模型提供指导。

在线运行：

https://my5353.com/t30446

社区文章精选

1. 在线教程 | 一键启动 Sora 开源平替，俘获 45 万 AI 开发者

该教程为开源 AI 生成视频方案 Stable Diffusion + Prompt Travel + AnimateDiff 组合，可供大家免费使用。一键启动 Sora 开源平替，1 秒即可享受视觉盛宴。

在线运行：

https://my5353.com/n30387

2. 全面挖掘天然药物的药效成分，中南大学刘韶教授团队构建 IMN4NPD 平台

中南大学湘雅医院药学部刘韶教授团队建立了一种可全面挖掘天然药物药效成分的整合分子网络框架 (IMN4NPD)，不仅加快了分子网络中广泛集群的去复制 (dereplication)，而且对现有研究方法中经常被忽略的自循环与成对节点提供标注。相关成果已发表于「Bioinformatics」期刊。

查看完整报道：

https://my5353.com/n30363

3. 老药新用，中南大学团队发布 AdaDR，基于自适应图卷积网络进行药物重定位

来自中南大学的研究人员提出了一种名为 AdaDR 的方法，通过深度集成节点特征和拓扑结构**来进行药物重定位，并基于自适应图卷积操作来模拟它们之间的交互信息，增强了模型的表达能力。相关论文已发表于「American Chemical Society」。

查看完整报道：

https://my5353.com/n30434

4. AI 成足球比赛「关键先生」：DeepMind 发布 TacticAI，战术布局实用性高达 90%

角球往往是执行教练战术的绝佳机会，针对于此，谷歌 DeepMind 与利物浦足球俱乐部联合推出 TacticAI，通过使用几何深度学习方法，借助预测与生成模型，为专业人士提供角球战术层面的见解。研究结果表示，TacticAI 提出的战术布局在 90% 的情况下都会受到人类专家评估者的青睐。接球预测准确率高达 74%，射门机会提升 13%。相关成果已发表于「nature」期刊。

查看完整报道：

https://my5353.com/n30454

热门百科词条精选

1. 配对 t 检验 Paired t-Test

2. 表示学习 Representation learning

3. 旋转位置编码 RoPE

4. 认知搜索 Cognitive Search

5. 基于案例的推理 CBR

这里汇编了数百条 AI 相关词条，让你在这里读懂「人工智能」：

https://hyper.ai/wiki

B 站直播预告

日期时间内容
4 月 1 日 星期一10:00哈佛 CS50 课程 (2023)
4 月 2 日星期二10:00哈佛 CS50 课程 (2022)
4 月 3 日星期三10:00MIT 深度学习课程
4 月 4 日星期四10:00英伟达历年发布会
4 月 5 日星期五10:0018:00机器学习编译课程特斯拉 AI 日
4 月 6 日星期六10:00谷歌历年 I-O 发布会
4 月 7 日星期日10:00斯坦福 HAI 研讨会

超神经电视台 7×24h 不间断直播，点击即可收获 AI 领域的「电子榨菜」：

http://live.bilibili.com/26483094

以上就是本周编辑精选的全部内容，如果你有想要收录 hyper.ai 官方网站的资源，也欢迎留言或投稿告诉我们哦！

下周再见！

关于 HyperAI超神经 (hyper.ai)

HyperAI超神经 (hyper.ai) 是国内领先的人工智能及高性能计算社区， 致力于成为国内数据科学领域的基础设施，为国内开发者提供丰富、优质的公共资源，截至目前已经：

  • 为 1200+ 公开数据集提供国内加速下载节点

  • 收录 300+ 经典及流行在线教程

  • 解读 100+ AI4Science 论文案例

  • 支持 500+ 相关词条查询

  • 托管国内首个完整的 Apache TVM 中文文档

访问官网开启学习之旅：

https://hyper.ai/

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/785608.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

linux 创建py文件自启动服务

linux 创建py文件自启动服务

1、新建Python文件 test.py文件内容 print("test service ") 2、新建启动文件 testservice.sh #!/bin/shpython3 test.py 3、新建启动服务 /usr/lib/systemd/system/testservice.service [Unit] Descriptiontestservice Afternetwork.target[Service] ExecSt…
阅读更多...
C语言之位段

C语言之位段

1.位段的声明 位段的声明和结构是类似的，有两个不同： 1.位段的成员必须是 int、unsigned int 或signed int 。 2.位段的成员名后边有一个冒号和一个数字。 比如： struct A {int _a:2;int _b:5;int _c:10;int _d:30; }; A 就是一个位段类型…
阅读更多...
【上海大学计算机组成原理实验报告】二、数据传送实验

【上海大学计算机组成原理实验报告】二、数据传送实验

一、实验目的 了解在模型机中算术、逻辑运算单元的控制方法。学习机器语言程序的运行过程。通过人工译码，加深对译码器基本工作原理的理解。 二、实验原理 根据实验指导书的相关内容，本次实验所要用的CP226实验仪在手动方式下，运算功能通过…
阅读更多...
LeetCode-热题100：160. 相交链表

LeetCode-热题100：160. 相交链表

给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点，返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交： 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。 注意，函数返回结果后&…
阅读更多...
centos7 安装 mysql

centos7 安装 mysql

命令记录，未整理； 1. 下载mysql5.7的安装包，上传到linux系统某个目录中 2. 使用tar -xvf 解压 tar包 tar -xvf mysql-5.7.35-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 3. 使用 rpm -ivh 安装 mysql rpm -ivh mysql-community-common-5.7.35-1.el7.x8…
阅读更多...
数据库学习案例2024-MySQL参数解析总结

数据库学习案例2024-MySQL参数解析总结

MySQL参数log_bin_trust_function_creators介绍 简单介绍一下，当二进制日志启用后，这个变量就会启用。它控制是否可以信任存储函数创建者，不会创建写入二进制日志引起不安全事件的存储函数。如果设置为0（默认值）&#…
阅读更多...
python 三层架构思想写代码。

python 三层架构思想写代码。

在 Python 中实现数据库操作的三层架构一般包括以下三层： 数据访问层（Data Access Layer）：负责与数据库进行交互，执行 SQL 查询和更新操作。 业务逻辑层（Business Logic Layer）：处理…
阅读更多...
视频号小店在哪里登录？入驻的时候需要什么资质？

视频号小店在哪里登录？入驻的时候需要什么资质？

我是电商珠珠 视频号小店距离现在发展了不过一年多的时间，作为一个新平台就代表着很多机会、红利。所以有很多商家都看准了，准备往这个平台上发展。作为新手来说，还不知道视频号小店登录注册入口以及入驻的时候需要什么资质，接下…
阅读更多...
Go语言学习Day6：数组与切片

Go语言学习Day6：数组与切片

名人说：莫愁千里路，自有到来风。 ——钱珝 创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊） 目录 1. 数组① 什么是数组② 数组的声明③ 初始化数组的几种方式④ 遍历数组元素⑤ 数组为值类型⑥ 数…
阅读更多...
禁止软件访问外网

禁止软件访问外网

WINDOWS平台上,在特殊情况下我们要防止一些软件偷偷访问外网,比如ResEdit.exe一联网就当掉,只要把WINDOWS的防火墙功能打印,将下面脚本保存为rbt_runas_admin_firewall_block_exe_in_dir.cmd ::runas /user:administrator cmd echo 右击以管理员方式运行 cd /d %~dp0 for /r …
阅读更多...
pytest教程-21-失败重跑插件-pytest-rerunfailures

pytest教程-21-失败重跑插件-pytest-rerunfailures

领取资料，咨询答疑，请➕wei: June__Go 上一小节我们学习了pytest插件的基本使用方法，本小节我们讲解一下pytest用例失败重跑插件pytest-rerunfailures。 测试环境不稳定偶发接口超时（和服务无关，纯粹是环境问题&…
阅读更多...
【C语言】带你完全理解指针（四）函数指针的应用sqort函数的实现

【C语言】带你完全理解指针（四）函数指针的应用sqort函数的实现

前言： 本文主要是函数指针的重要应用，介绍qsort函数以及模拟实现这样一个不限制使用数据类型的快速排序函数。 回调函数 函数指针有一个非常大的作用就是实现回调函数。非常重要 回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。如果你把函数的指针&#xf…
阅读更多...
python如何画奥运五环

python如何画奥运五环

绘制奥运五环主要涉及到Python中的turtle绘图库运用： 程序源代码为： import turtle turtle.width(10) turtle.color(black) turtle.circle(50) turtle.penup() turtle.goto(120,0) turtle.pendown() turtle.color(red) turtle.circle(50) turtle.penup()…
阅读更多...
基于springboot酒店管理平台

基于springboot酒店管理平台

摘 要 随着科学技术的飞速发展，各行各业都在努力与现代先进技术接轨，通过科技手段提高自身的优势；对于酒店管理平台系统当然也不能排除在外，随着网络技术的不断成熟，带动了酒店管理平台系统，它彻底改变了过…
阅读更多...
深入理解 React 中的 children props 和 render props

深入理解 React 中的 children props 和 render props

深入理解 React 中的 children props 和 render props 在 React 中，children props 和 render props 是两种常见的组件复用模式，它们都可以帮助我们更好地组织和复用组件代码。虽然它们的实现方式有所不同，但都能够有效地实现组件之间的数据…
阅读更多...
坚持刷题｜分发饼干

坚持刷题｜分发饼干

文章目录 题目思路代码实现实现总结主要步骤时间复杂度 扩展问题 Hello，大家好，我是阿月。坚持刷题，老年痴呆追不上我，今天刷第一个贪心算法：分发饼干 题目 455.分发饼干 思路 要解决这个问题，可以使用…
阅读更多...
世界上有那么多条条框框，就是告诉你不用格格都入

世界上有那么多条条框框，就是告诉你不用格格都入

在我们的生活、工作和学习中，总是充斥着各种各样的规则和标准。这些条条框框，有时候像是一座座无形的墙，将我们限制在一个狭小的空间里。然而，如果我们换一个角度来看待这些规则，就会发现它们实际上是在告诉我们&#…
阅读更多...
Autodesk Maya 2025 mac玛雅三维动画特效软件

Autodesk Maya 2025 mac玛雅三维动画特效软件

Autodesk Maya 2025 for Mac是一款功能强大、操作简便的三维动画软件，适用于电影、电视、游戏、建筑、工业设计、虚拟现实和动画等领域。无论是专业设计师还是初学者，都可以通过Maya 2025实现自己的创意和想法，创作出高质量的三维作品。 软件…
阅读更多...
MySQL数据库优化和MySQL故障

MySQL数据库优化和MySQL故障

一、MySQL数据库优化 硬件优化 CPU:推荐使用S.M.P.架构的多路对称CPU 内存:4GB以上的物理内存 磁盘:RAID-01磁盘阵列或固态硬盘 MySQL配置文件优化 调整配置项 SQL优化 尽量使用索引进行查询 优化分页 GROUP BY优化 MySQL架构优化 架构选择:主从、主主、一主多从、多主多…
阅读更多...
多尺度变换（Multidimensional Scaling ，MDS）详解

多尺度变换（Multidimensional Scaling ，MDS）详解

一、基本思想 MDS（Multidimensional Scaling ，MDS多维尺度变换）是一种经典的降维算法，其基本思想是通过保持数据点之间的距离关系，将高维数据映射到低维空间中。 具体来说，MDS算法的基本步骤如下&#xff…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023