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引言随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进,人工智能技术与医药健康的深度融合已成为全球科技创新的重要方向。北京市于2025年7月正式发布《北京市加快推动"人工智能+医药健康"创新发展行动计划(2025-2027年)》,旨在充分发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等方面的突出优势,构建形成"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系,打造具有国际影响力的创新策源地、应
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在人工智能的浩瀚星空中,大模型技术宛如一颗璀璨的巨星,照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来,大模型凭借其强大的语言理解与生成能力,引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列,这一消息如同一颗重磅炸弹,在AI领域掀起了惊涛骇浪,其影响之深远,意义之重大,足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招,直接把文心大模型4.5开源了,这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
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当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
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2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南关键词搜索领域、技术认证、职业发展、搜索引擎技术、人工智能搜索摘要本指南旨在为搜索领域的从业者和有志于进入该领域的人士提供全面的技术认证与职业发展参考。首先介绍搜索领域的概念基础,包括其历史发展和关键问题。接着阐述相关理论框架,分析不同认证背后的原理。架构设计部分展示搜索系统的组成与交互。实现机制探讨算法复杂度和代码优化。实际应用部分给出实施和部署策略。高
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探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词:人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要:本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发,逐步解析医疗文本处理的特殊性,详细介绍实体识别技术的核心原理,并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向,为医疗AI领域的从业者
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AI智能体正从实验室走向现实世界,成为连接人类与数字世界的桥梁。它代表了人工智能技术从"知"到"行"的质变,是能自主感知环境、制定决策、执行任务并持续学习的软件系统。在2025年,AI智能体已渗透到智能家居、企业服务、医疗健康、教育和内容创作等领域,展现出强大的生产力与创造力。然而,其发展也伴随着技术挑战、伦理困境和安全风险,需要从架构设计到落地应用的全链条思考与平衡。一、AI智能体的核心定义与技
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信也科技今年跟IJCAI和CIKM这两大全球顶级AI会议合作,这场比赛被全球人工智能顶会CIKM收录为官方赛事单元,获奖选手有机会全球人工智能顶会创造更大的影响力。一、赛事概况随着深度伪造技术的高度发展,人工智能产业走深向实,生成合成技术开始呈现工具化和普及化趋势。在生成合成内容质量显著提升的当下,基于换脸攻击的身份冒用和欺诈事件在全球范围内激增,严重威胁个人隐私和公共数据安全。第十届信也科技杯全
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OPENAI中AssistantsAPI的实现原理及示例代码前言OPENAI是一家人工智能公司,致力于研究和开发人工智能技术。其中,AssistantsAPI是OPENAI推出的一项人工智能服务,可以帮助开发者快速构建智能助手。本文将介绍AssistantsAPI的实现原理,并提供使用Python实现的示例代码。AssistantsAPI实现原理AssistantsAPI的实现原理主要包括以下几个
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目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容(一)建设架构(二)核心功能(三)核心技术(四)预期成效(五)方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统,通过整合术前、术中、术后各环节数据,利用先进的人工智能技术,实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能,为医疗决策提
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- 《从Backprop到Diffusion:深度学习的算法进化树全景图》
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- 语言模型之谜:提示内容与格式的交响诗
步子哥
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当代人工智能领域中,语言模型(LLM)正以前所未有的规模和深度渗透到各行各业。从代码生成到数学推理,从问答系统到多项选择题,每一次技术的跃进都离不开一个看似简单却充满玄机的关键环节——提示(prompt)的设计。而在这场提示优化的探索中,内容与格式的双重奏正逐渐揭开其神秘面纱,谱写出一曲宏大的交响诗。本文将带您走进“内容格式集成提示优化(CFPO)”的奇幻世界,揭示如何透过细腻的内容雕琢和精妙的格
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
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AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- 《卷积神经网络到Vision Transformer:计算机视觉的十年架构革命》
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人工智能学习
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析,全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构,附关键数据与趋势预测:卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命副标题:从局部感知到全局建模,一场改变AI视觉基石的
- Alpha系统联结大数据、GPT两大功能,助力律所管理降本增效
资讯分享周
大数据gpt
如何通过AI工具实现法律服务的提质增效,是每一位法律人都积极关注和学习的课题。但从AI技术火爆一下,法律人一直缺乏系统、实用的学习资料,来掌握在法律场景下AI的使用技巧。今年5月,iCourt携手贵阳律协大数据与人工智能专业委员会,联合举办了《人工智能助力律师行业高质量发展巡回讲座》,超过100家律所的律师参与活动。讲座上,iCourtAIGC研究员、AlphaGPT产品研发负责人兰洋,为贵州律协
- 区块链重构信任链:跨境电商代购如何用代码破解“假货-失联-物流造假”困局?
Joe13265449558
跨境电商独立站无货源自建站代购系统
区块链技术如何解决跨境电商代购的信任与溯源难题?在跨境电商代购市场年增速达28%的背景下,消费者对商品真伪、物流透明度和支付安全性的质疑却与日俱增。2024年,中国消费者协会数据显示,跨境电商代购投诉量同比激增187%,其中"货不对板""物流造假""付款后失联"成为三大核心痛点。区块链技术凭借其去中心化、不可篡改和智能合约等特性,正在重构跨境电商代购的信任体系,为行业提供从商品生产到交付的全链路解
- Xtuner:大模型微调快速上手
潘达斯奈基~
AIGCAIGC
一、XTuner是什么?简单来说,XTuner是一个轻量级、易于使用的、为大语言模型(LLM)设计的微调工具库。它由上海人工智能实验室(OpenMMLab)开发,是其强大AI工具生态(MMCV,MMEngine等)的一部分。它的核心设计理念是“用一个配置文件搞定一切”,让开发者和研究人员可以极大地简化微调流程。二、为什么选择XTuner?(核心优势)轻量且用户友好:命令行驱动:你不需要编写复杂的训
- AI时代的人类增强:道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战
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AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI时代的人类增强:道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战关键词:人工智能、身体增强、道德考虑、未来发展、机遇挑战摘要:本文将探讨AI时代人类增强的各个方面,包括道德考虑和身体增强技术的未来发展机遇与挑战。通过详细分析AI技术基础、身体增强技术、道德哲学及社会影响,本文旨在为读者提供对这一前沿领域的深入理解和前瞻性思考。目录大纲AI时代的人类增强:道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战
- 目标检测:从基础原理到前沿技术全面解析
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引言在计算机视觉领域,目标检测是一项核心且极具挑战性的任务,它不仅要识别图像中有什么物体,还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展,目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势,为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测(ObjectDet
- 喜讯 | Navicat 蝉联 2025 年 DBTA 100 强名单
Navicat中国
Navicat17焕新上市navicat数据库
Navicat在“DBTA1002025-数据领域最重要的公司”榜单中获得表彰。该奖项旨在表彰在数据管理与分析领域的领先创新者。数据库趋势与应用集团出版人TomHogan表示:“企业正寻求扩大人工智能的应用范围,采用新的技术与应用,增加数据分析/商业智能的使用,并对现有应用进行现代化改造”,“每年,《数据库趋势与应用》杂志都会推出DBTA100榜单,旨在表彰具有创新精神、能够为客户带来新产品新体验
- Midjourney:AI人工智能图像生成的新方向
AI智能探索者
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Midjourney:AI人工智能图像生成的新方向关键词:Midjourney、AI图像生成、扩散模型、提示词工程、多模态学习、生成式AI、创意工具摘要:本文将带您走进AI图像生成的前沿领域,以Midjourney为核心,从技术原理到实际应用,用通俗易懂的语言解析其背后的“魔法”。我们将通过生活案例、技术拆解和实战演示,揭示Midjourney如何通过扩散模型、提示词工程和多模态学习,重新定义“用
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
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剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite