новый вид покемонов, никогда ранее не виденный человеком

RU
новый вид покемонов, никогда ранее не виденный человеком

Размер:
1024x1024
Модель:
ideogram.ai
Цена:
бесплатно

Еще в подборке

новый вид покемонов, никогда ранее не виденный человеком
новый вид покемонов, никогда ранее не виденный человеком
новый вид покемонов, никогда ранее не виденный человеком

Похожие картинки

"В завораживающем сочетании ультрасовременной анимации и захватывающего дух экшена представьте себе кинематографическое путешествие, в котором Человек-паук Майлз Моралес отправляется в многомерную одиссею. Исследуйте сближение параллельных миров, каждый со своими уникальными вызовами и врагами, пока Майлз использует свои экстраординарные способности, чтобы спасти не только свой город, но и саму ткань реальности. Погрузитесь глубоко в эмоциональные сложности юного героя и тяжесть ответственности, которая с этим связана. От акробатических трюков, бросающих вызов гравитации, до захватывающих дух ритмов новаторского саундтрека - создайте визуальный шедевр, который заставит зрителей напрячься, жаждущих новых захватывающих приключений. Такого Человека-паука вы никогда раньше не видели - демонстрация силы повествования, экшена и сердечности, которая устанавливает новый стандарт кинематографического совершенства в жанре супергероев "., кинематографический, 3d-рендеринг

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.