Prompt是人工智能（AI）提示词，是一种利用自然语言来指导或激发人工智能模型完成特定任务的方法。

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。

对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。

Python前沿技术：机器学习与人工智能一、引言随着科技的飞速发展，机器学习和人工智能（AI）已经成为了计算机科学领域的热门话题。

一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。

.pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构

Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。

以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？

语音识别技术，作为人工智能领域的重要分支，已经深入到我们日常生活的方方面面。

Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。

深度学习的出现为车牌识别带来了重

数智化招标采购平台覆盖全业务类型、全采购流程、全采购方式，是郑州信源公司运用“互联网+”、大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴技术，结合供应链管理理念，以招标采购为核心，提供交易、管理、数据、服务、监管为一体的高标准采购管理平台

本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。

近日，全国政协委员，北京通用人工智能研究院院长，北京大学、清华大学讲席教授朱松纯在一次发言中发出上述疑问。在他看来，重大基础性原创性科学成果“难产

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：AI，区块链，去中心化，智能合约，共识机制，数据安全，隐私保护，分布式账本技术，机器学习，数据隐私1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能

我的主页：2的n次方_随着人工智能技术的飞速发展，多模态AI逐渐成为构建智能系统的重要方向。传统的AI系统通常依赖于单一模态的数据，如文本、图像或音频。

随着云计算、人工智能、大数据的快速发展，现有的IT系统越来越复杂，传统网络技术难以满足新的业务需求，DPU技术开始崭露头角，越来越多的企业与研究机构认识到高性能网络处理技术带来的巨大价值，并积极开展创新与实践

AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。

橙蜂智能公司致力于提供先进的人工智能和物联网解决方案，帮助企业优化运营并实现技术潜能。公司主要服务包括AI数字人、AI翻译、埃域知识库、大模型服务等。

NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段

有专家表示，人工智能总体上由数据驱动，没有数据，它无法进行配对训练、识别、预测，人们也享受不到它提供的精准、智慧的服务。但随着越来越多的数据被收集、被分析，信息泄露的风险随之增加。

深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷

红帽是一家专注于开源技术的公司，其业务涵盖了Linux系统的发行、云计算、容器化应用、人工智能等，并且在全球市场上有广泛的用户群体。

【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime

基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息

▼点击上方蓝字关注网易智能为你解读AI领域大公司大事件，新观点新应用从共享单车到新零售，从人工智能到区块链，从直播答题到内容创业，移动互联网时代，每一次商业机遇的新风口周期在变得越来越短，无论对于创业者还是投资人

3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集

不过，两大厂商的新品卖点各不相同，华为更加强调三折叠屏手机的“引领性、创新性、颠覆性”；苹果备受关注的则是苹果人工智能(AppleIntelligence)。首席执行官蒂姆·库

通信工程学院原文链接：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音

使用LangChain与TogetherAI模型交互：深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和自然语言处理领域，TogetherAI已经成为一个强大的平台，提供了对50多个领先开源模型的访问。

OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。

引言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而，由于国内访问海外API存在一定限制，本文将使用中专API地址来解决这一问题，并展示如何在本地环境中配

随着人工智能技术的飞速发展，AI算法在各个领域的应用日益广泛。AI算法的部署方式直接关系到系统的性能、实时性、成本及安全性等多个方面。

在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。

常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。

區塊鏈在智慧城市中的應用智慧城市旨在利用現代科技提升城市管理、公共服務以及生活質量，隨著物聯網（IoT）、大數據與人工智能的發展，區塊鏈技術在智慧城市中的潛力越來越被重視。

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。

随着科技的飞速发展，智能家居已成为现代生活的重要组成部分，它不仅极大地提升了居住的便捷性与舒适度，还推动了物联网、大数据、人工智能等前沿技术的融合应用。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

数字孪生及其在航空航天中的应用人工智能技术与咨询来源：《航空学报》，作者孟松鹤等摘要:数字孪生已引起国内外的广泛重视，可看作是连接物理世界和数字世界的纽带。

官方文档AzureOpenAI是微软提供的一项云服务，旨在将OpenAI的先进人工智能模型与Azure的基础设施和服务相结合。

大模型行业发展现状及前沿技术观察1.1大模型行业发展现状2022年11月底，OpenAI发布了人机对话模型ChatGPT，在两个月不到的时间内其线上活跃用户规模超过1亿人，生成式大模型受到越来越广泛的关注，人工智能行业进入到以大模型为代表的快速发展阶段

深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。

1.安装jupyter相关库（服务器端）pipinstalljupyterlabjupyter_contrib.nbextensions2.设置jupyter密码（服务器端）jupyter-notebookpassword3.开启jupyternotebook服务（服务器端）mkdirworkspacejupyter-notebook--no-browser--ip=0.0.0.0./worksp

（需要耐心等待的时刻结束了）”OpenAI表示：“该模型代表了人工智能能力的新水平。鉴于此，我们将计数器重置为1，并将该系列命名为o1。”这也意味着，o1就是此前坊间盛传即将发布的“草莓”模

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？

目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程

语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块，系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中，我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术，构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统，它可以：1.语音识别：从用户的语音输入中提取文本信息。2.