Deutsch-Chinesische Enzyklopädie, 德汉百科
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MIT计算机科学与人工智能实验室（英语：MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，缩写为 CSAIL），美国麻省理工学院（MIT）的研究实验室。于2003年将计算机科学实验室与人工智能实验室合并后建立。位于史塔特科技中心之中，无论是人数或是研究领域，都是美国大学中最大规模的实验室。骇客文化一般认为起源于这个实验室，多位图灵奖得主都出身于此实验室中。
Das MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des Massachusetts Institute of Technology ist ein Forschungslabor für Informatik, das 2003 aus dem Zusammenschluss des Laboratory for Computer Science und des Artificial Intelligence Lab entstand. Es ist im Stata Center des MIT angesiedelt und das größte Department-übergreifende Forschungsinstitut des MIT.
Es umfasst etwa 60 Forschungsgruppen (2011) in den Hauptgebieten Künstliche Intelligenz (AI, Artificial Intelligence), Systeme (zum Beispiel Datenbanken, Software Engineering, Computerarchitektur, Netzwerke) und Theorie.
Zu den Vorläufern zählt das Artificial Intelligence Lab, das seine Wurzeln im 1963 gegründeten Projekt MAC (ursprünglich für Mathematics and Computation) hatte, in dem unter anderem die ersten Time-Sharing-Systeme entwickelt wurden. 1970 gliederte sich die AI-Gruppe unter Marvin Minsky im AI Lab aus, der Rest bildete das Laboratory of Computer Science (LCS).
Sie beherbergen auch das World Wide Web Consortium (W3C).
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Das Unternehmen Mitsubishi Heavy Industries (MHI) (jap. 三菱重工業株式会社, Mitsubishi jūkōgyō kabushiki kaisha, wörtlich „Mitsubishi Schwerindustrie Aktiengesellschaft“), gelistet im Nikkei 225, ist ein japanisches Unternehmen mit 300 Tochtergesellschaften, das vor allem in der Schwerindustrie, im Maschinenbau und Fahrzeugbau, in der Luftfahrtindustrie und Elektronikindustrie tätig ist. Die Firmenzentralen befinden sich in Minato (Tokio) und Nishi-ku (Yokohama).
三菱重工业株式会社（日语：三菱重工業株式会社／みつびしじゅうこうぎょう Mitsubishi Jūkōgyō Kabushiki-kaisha；简称三菱重工、MHI）是日本综合机械制造商，也是日本最大的国防工业承包商，为三菱集团的旗舰企业之一。其业务范围相当广泛，涵盖交通运输、船舶、航空、航天、铁路车辆、武器、军事装备、电动马达、发动机、能源、空调设备等各种类型机械机器设备之生产制造。
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Benchmark-Details
| Gebiet | Benchmark | Datensatz | Qualitätsziel | Referenzimplementierungsmodell |
|---|---|---|---|---|
| Vision | Bildklassifizierung | IMAGEnet | 75.90 % Einstufung | ResNet-50 v1.5 |
| Vision | Bildsegmentierung (medizinisch) | KiTS19 | 0.908 Mittlerer DICE-Score | 3D-U-Net |
| Vision | Objekterkennung (geringes Gewicht) | Öffnen Sie Bilder | 34.0 % Karte | RetinaNet |
| Vision | Objekterkennung (schweres Gewicht) | KOKOSNUSS | 0.377 Box-Min.-AP und 0.339 Masken-Min.-AP | Maske R-CNN |
| Sprache | Spracherkennung | LibriSpeech | 0.058 Wortfehlerrate | RNN-T |
| Sprache | NLP | Wikipedia 2020 | 0.72 Mask-LM-Genauigkeit | BERT-groß |
| Sprache | LLM | C4 | 2.69 Log Ratlosigkeit | GPT3 |
| Geschäfte | Software Empfehlungen | Criteo 4 TB Multi-Hot | 0.8032 AUC | DLRM-dcnv2 |
