第五届计算机、大数据与人工智能国际会议（ICCBD+AI2024）将于2024年11月1日-3日在江西景德镇召开。

在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

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云计算技术的发展，不仅推动了大数据、人工智能等新兴技术的发展，也为传统行业的数字化转型提供了强有力的支持。1.2高职教育在云计算领域的重要性高职院校作为培养应用型技术人

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关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览：3D目标检测：开启视觉感知的新维度随着计算机视觉技术的发展，目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。

一、前言在这个充满创新与挑战的时代，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的学习和生活方式。LlamaIndex作为一款先进的人工智能技术，它以其卓越的性能和创新的功能，为学习者带来前所未有的机遇。

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有的说：“科技进步这么快，劳动的事，以后可以交给人工智能啊！”也有的

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在我们最近发布的《2024年Martech状况报告》（StateofMartech2024report）中，我和FransRiemersma分析了整个Martech行业发生的大量转变，从人工智能驱动的Martech

人工智能在政务行业的发展面临以下挑战：1.数据方面：-数据共享难：政务数据往往涉及多个部门和层级，不同部门之间的数据标准、格式和管理方式可能存在差异，导致数据难以共享。

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本文介绍一个基于人工智能的文本情感分析系统，重点介绍环境准备、系统设计及实现。2.项目背景随着社交媒体和电商平台的普及，用户生成的文本数据量急剧增加

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概述随着人工智能技术的飞速发展，大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。

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二、科技领域的重大事件与影响1.人工智能与自动化的蓬勃发展在未来十年，人工智能和自动化技术无疑将更加成熟，广泛渗透到各个行业领域。这意味着许多重复性、规律性的

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人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面

基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先，大语言模型（如GPT系列、BERT等）和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点

(本文发表于《阅读》杂志2018年第1期卷首语)图片发自App前期，BBC发布了365种职业在未来的“被淘汰概率”，其中教师以0.4%的被取代率成为最不容易被人工智能淘汰的职业。

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ChatGPT机器人是一种人工智能机器人，它能够进行语音交互，同时也能被用于客服、

总结：GitHubCopilot是一种基于人工智能的编程助手，由GitHub和OpenAI联合开发。它利用OpenAI的GPT模型（类似于GPT-4）来帮助开发者更快地编写代码。

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：互联网的新纪元Web3.0：去中心化的乌托邦愿景1.去中心化架构的崛起2.智能合约与自治组织的兴起3.用户体验与创新的飞跃大数据：驱动未来的智慧引擎1.数据海洋的挖掘与利用2.数据安全与隐私保护3.人工智能与大数据的融合隐私保护

在今天的人工智能领域，基于对话的语言模型已成为研究的热点，尤其是像ChatGPT这样因其出色的语言理解与对话交互能力而广受关注的模型。

本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用

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人工智能定义与分类人工智能（Art

在构建机器学习模型时，特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。

在当今数字化时代，人工智能（AI）正在不断推动科技发展的边界。

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引言随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI（GenerativeAI）已经成为一个引人注目的领域。它不仅仅是模仿人类行为，而是通过学习大量的数据，创造出全新的内容，如文本、图像、音乐等。

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引言我们想通过Python去学习人工智能，不可避免地要对大量的数据进行操作。在大批量的数据处理下，如果只是人为手动地修改数据信息，未免效率太低。

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第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。