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「达摩院MindOpt」用于多目标规划(加权和法)
多目标规划(Multi-objective programming)是指在一个优化问题中需要同时考虑多个目标函数的优化。在多目标规划问题中,目标函数之间通常是互相冲突的,即在优化一个目标函数的过程中,另一个或几个目标函数可能会受到影响。因此,多目标规划问题的目标是找到一个解x,使得在满足约束的前提下,所有目标函数达到一个相对满意的折中。
「达摩院MindOpt」线性规划用于排程排程问题(03)
比上一篇问题02中,我们只考虑了一次性的采购和生产计划,实际中的排产排程问题要更加复杂和精细。例如,我们要考虑未来三个月内采购和排产排程计划。其中,原材料每个月的采买价格均有不同,并且原材料购买后的存储也需要成本开销。在本节中,我们将考虑这样一个相对复杂的排产排程的决策问题。
AIGC玩转卡通化技术实践
伴随着持续不断的AIGC浪潮,越来越多的AI生成玩法正在被广大爱好者定义和提出,图像卡通化(动漫化)基于其还原效果高,风格种类丰富等特点而备受青睐。早在几年前,伴随着GAN网络的兴起,卡通化就曾经风靡一时。而今,伴随着AIGC技术的兴起和不断发展,扩散生成模型为卡通化风格和提供了更多的创意和生成的可能性。本文就将详细介绍达摩院开放视觉团队的卡通化技术实践。
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年8月)
阿里达摩院MindOpt新功能上线,求解器V0.25.1和建模语言V2.1。新增多目标规划问题的处理,如何转单目标。英文版本的案例看国际站。
社区供稿 | 达摩院自研开放域文本理解大模型登陆魔搭社区
SeqGPT是一个不限领域的文本理解大模型。无需训练,即可完成实体识别、文本分类、阅读理解等多种任务。该模型基于Bloomz在数以百计的任务数据上进行指令微调获得。模型可以在低至16G显存的显卡上免费使用。目前SeqGPT已经在魔搭社区开源,欢迎体验!
「达摩院MindOpt」线性规划用于排程排程问题(02)
排产排程、原料采购、仓储存放等是制造业降本增效的关键问题。
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