人工智能生态环境预测第6页

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。

非著名架构师·2025-01-17 00:42

开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望

近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。

·2025-01-17 00:46

Python网络爬虫入门教程：从抓取数据到应用实现

如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息，成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python，作为一门易于学习且功能强大的编程语言，其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。

冷夜雨.·2025-01-17 00:39

编程语言大揭秘：各显神通的编程世界

从网页开发到人工智能，从数据分析到游戏制作，每一种编程语言都有其独特的优势与适用场景。今天，就让我们一同深入探索几种主流编程语言的奥秘，看看在什么情况下它们能发挥最大的威力。

冷夜雨.·2025-01-17 00:09

《C++ 赋能强化学习：Q - learning 算法的实现之路》

在当今科技飞速发展的时代，人工智能无疑是最热门的领域之一，而强化学习作为其中的重要分支，正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。

·2025-01-16 23:24

《C 语言向量运算：点亮人工智能几何计算之路》

在人工智能蓬勃发展的时代，数学运算作为其坚实的基石发挥着不可替代的作用。而向量的点积与叉积运算，更是在人工智能的几何计算领域有着独特且关键的地位。

·2025-01-16 23:19

微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)

不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。

·2025-01-16 22:02

AI Prompt 设计指南：从基础构建到高质量生成的全面解析

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java

网罗开发·2025-01-16 22:20

未来展望：等保测评在网络安全领域的持续创新与发展

一、技术创新引领等保测评智能化升级随着人工智能（AI）、大数据、云计算等技术的快速发展，

亿林数据·2025-01-16 20:32

幕墙工程管理新趋势工程项目管理软件的应用

幕墙工程管理新趋势主要体现在数字化转型、人工智能（AI）和自动化、远程工作的持续增长等方面。而工程项目管理软件的应用则在提高项目管理效率、优化资源配置、增强团队协作等方面发挥着重要作用。

益企联工程项目管理软件·2025-01-16 19:55

PHP 与 AI 的强力组合，PHP 如何积极拥抱 AI 的

虽然PHP传统上并不是人工智能和机器学习应用的首选语言，但通过现代工具和技术的结合，PHP已经能够积极拥抱AI，推动创新和应用开发。

Ai 编码·2025-01-16 19:24

《AI赋能光追：开启图形渲染新时代》

而人工智能的加入，更是为光线追踪技术带来了前所未有的变革，主要体现在以下几个方面：降噪传统光线追踪为减少计算量，向场景发射少量光线样本，会产生带噪点的斑点图像，需人工设计降噪器通过多帧累积或空间插值来处理

·2025-01-16 19:25

深度解析 React 中 setState 的原理：同步还是异步

深入理解setState的工作原理，尤其是其同步与异步的特性，对于编写高效、稳定且可预测的React应用至关重要。

·2025-01-16 18:51

《鸿蒙Next微内核：解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》

在当今人工智能飞速发展的时代，提升运算速度是推动其进步的关键。鸿蒙Next以其独特的微内核特性，为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。

·2025-01-16 18:17

人工智能时代的岗位变革

随着人工智能技术的飞速发展，它正深刻地改变着就业市场的格局，引发了一系列的岗位变革。一方面，人工智能的兴起使得一些重复性、规律性强的工作岗位面临被替代的风险。

·2025-01-16 18:42

AI Agent：当年年都是爆发元年时

随着人工智能技术的不断进步，AIAgent的概念已经成为业界的热点。尽管许多公司推出了所谓的“Agent产品”，但这些产品往往只具备基本的自然语言理解能力，远未达到真正的Agent水平。

·2025-01-16 18:11

6. NLP自然语言处理（Natural Language Processing）

自然语言处理是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法，通过算法对文本和语音进行分析，使计算机能够理解、解释和生成自然语言。

啊波次得饿佛哥·2025-01-16 18:44

YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。

Limiiiing·2025-01-16 18:44

人工智能在医疗领域的应用

人工智能在医疗领域的应用前景广阔。

·2025-01-16 18:36

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理3.数据集构建4.定义模型5.初始化模型及优化器6.训练函数7.测试函数8.训练过程9.模型评估0.总结数据导入及处理部分：在PyTorch中，我们通常先将NumPy数组转换为torch.Te

大地之灯·2025-01-16 18:11

SGCN模型详解及代码复现

SGCN通过巧妙结合平衡理论和图卷积操作，实现了对正负链接的有效处理，在节点表示学习任务中展现出卓越性能，为社交网络分析、链接预测和社区检测等领域提供了新思路。核心思想SGCN模型的核心思想在于其创新

呆头鹅AI工作室·2025-01-16 17:10

一起学Hugging Face Transformers（8）- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统

文章目录前言一、环境准备二、数据准备三、模型选择与加载四、构建问答系统五、模型评估与优化六、部署问答系统七、实际案例分析总结参考资料前言问答系统是一种能够自动回答用户问题的人工智能应用，在许多领域具有重要的应用价值

做个天秤座的程序猿·2025-01-16 17:35

2025年奇点临近：ASI的潜在影响与人类应对策略

引言近年来，“奇点临近”的预测引发了广泛的社会担忧。一些专家预测，在不久的将来，人工智能（AI）将超越人类智能，进入人工超级智能（ASI）时代。

·2025-01-16 17:07

智能化河流水位与流量监测系统：提升水资源管理与环境保护

智能化河流水位与流量监测系统应运而生，通过集成物联网、大数据、云计算和人工智能等技术，不仅提高了监测的精准度和实时性，也提升了水资源管理和环境保护的效率。一、智能化河流水位与流

DX_水位流量监测·2025-01-16 15:44

MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富

人工智能（AI)世界正在以闪电般的速度发展，各种应用层出不穷，其中包括目前最为炫酷的新AI聊天机器人之一：角色AI。角色AI可以进行有趣的对话，帮助学习一门新语言，或者创建用户自己的聊天机器人。

·2025-01-16 15:56

合作升级！携手共建国际数据中心新生态

TelkomDataEkosistem（又名NeutraDC，印尼电信运营商TelkomIndonedia子公司），服务器提供商HewlettPackardEnterprise(HPE)Indonesia，以及人工智能云服务商

·2025-01-16 15:21

探索后端的无尽魅力：构建强大而高效的服务器世界

随着技术发展，后端领域迎来诸多热点，如人工智能、大数据、云计算等新兴技术崛起，为后端开发带来无限可能，但也带来新挑战，如在海量数据中实现高效处理和存

·2025-01-16 14:03

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商

#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:20

深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具

深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:19

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？

随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员

jmoych·2024-09-16 09:17

数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首

当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向

张三叨·2024-09-16 08:58

人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么

自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户

kkai人工智能·2024-09-16 05:15

季风泯灭的季节·2024-09-16 04:13

如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验

在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。

h17711347205·2024-09-16 04:42

这孩子谁懂哈·2024-09-16 04:07

生成式地图制图

生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。

Bwywb_3·2024-09-16 03:33

从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论

但门氏预测应该有1

霜叶红似二月花y·2024-09-16 03:20

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

【大模型应用开发动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索

【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI大模型应用之禅·2024-09-16 02:58

未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？

一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。

cesske·2024-09-16 01:19

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

Rust 所有权简介

的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动（Move）6.2.克隆（Clone）7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站

东离与糖宝·2024-09-16 00:43

深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读

DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要

sp_fyf_2024·2024-09-15 23:36

机器学习流形数据降维：UMAP 降维算法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

小嗷犬·2024-09-15 22:59

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

BP神经网络的传递函数

BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的

大胜归来19·2024-09-15 21:39

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

如何做好人生的选择题？百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案

月15日，是个美国人，他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙，在2001年2月9日与世长辞，在这84年的岁月中，西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端，先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能

伽马有话说·2024-09-15 19:22

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

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