深度学习人工智能神经网络第4页

元宇宙的重要底层技术

元宇宙的底层技术主要包括：VR/AR、5G/6G、区块链和人工智能。VR/AR是元宇宙的主要交互设备，它将人的视觉、听觉、触觉等感官直接映射到虚拟世界中。

区块链董叔·2024-09-12 15:37

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

英伟达黄仁勋最新主题演讲：“机器人时代“已经到来

6月2日，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋在Computex2024（2024台北国际电脑展）上发表主题演讲，分享了人工智能时代如何助推全球新产业革命。

xwz小王子·2024-09-12 14:22

【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点

在人工智能领域，Prompt通常用于生成文本，例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。它也用于训练模型，以使其能够理解和生成人类语言。

奔跑草-·2024-09-12 13:19

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘

正确代码示例步骤1：安装PaddlePaddle库步骤2：验证安装五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时

屿小夏·2024-09-12 13:44

【Vidu发布】中国首个长时长、高一致性、高动态性Video AI大模型

就在昨日（2024年4月27日），北京生数科技有限公司（以下简称“生数科技”）联合清华大学在中关村论坛-未来人工智能先锋论坛上，正式发布中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型：Vidu。

叶锦鲤·2024-09-12 13:44

ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率

而深度学习特别是**生成对抗网络（G

爱研究的小牛·2024-09-12 11:35

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

【高层次报告嘉宾 | IEEE出版、EI检索稳定，快至3个月检索 | 连续四届EI检索 | 安徽工程大学主办，多实验室&学院协会承协办】第五届人工智能与计算工程国际学术会议（ICAICE 2024）

第五届人工智能与计算工程国际学术会议（ICAICE2024）将于2024年11月8-10日在安徽芜湖召开。

艾思科蓝 AiScholar·2024-09-12 11:02

黄仁勋的思维世界：Nvidia的AI和游戏之王

从卑微的起点到领导一家改变了电子游戏和人工智能面貌的公司，黄仁勋的故事启迪了人们的雄心、韧性以及如何超前思考。早年生活和职业生涯黄仁勋出生于台湾，九岁时移居美国。

AI小夏·2024-09-12 10:01

用户投稿|Cursor——软件开发行业新变革

本文来自AGI掘金用户投稿产品：CursorCursor是一款基于人工智能的代码编辑器，创建了一个集成开发环境（IDE）。

豆包MarsCode·2024-09-12 10:00

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

谷歌发布AI驱动实时游戏引擎：GameNGen的研究框架

一、定位GameNGen是一个革命性的神经网络驱动的游戏引擎，它利用人工智能技术实现了游戏开

花生糖@·2024-09-12 10:27

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

在人工智能时代，AIGC大语言模型的涌现和AI辅助编程工具的普及正在深刻改变程序员的工作方式。面对这一趋势，程序员需要认真思考如何保持并提升自身的核心竞争力，以适应时代的发展。

专家大圣·2024-09-12 10:57

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。

青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

AI智能炒股神器：让投资更智能，赚钱更轻松！

一、引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的行业开始受益于这一革命性技术。金融行业也不例外，AI炒股软件的应运而生，为投资者带来了全新的投资体验。

AI-321 | ai工具集·2024-09-12 07:41

Agent Q: 实现自主网页代理的提升

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。

新加坡内哥谈技术·2024-09-12 07:41

详述Python环境下配置AI大模型Qwen-72B的步骤

随着人工智能技术的发展，大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南，帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。

Play_Sai·2024-09-12 05:57

如何利用AI提高内容生产效率?

方向一：自动化内容生成自动化内容生成是一种利用人工智能技术来自动创建文本、图像、音频等内容的方法。以下是一些常见的自动化内容生成方式：基于模板的生成：根据预设的模板和规则来生成内容。

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

python分布式集群ray_Ray：为人工智能而生的分布式执行框架

许多人工智能算法在计算上都非常密集，并且显示出复杂的通信模式。为此许多研究人员将大部分时间花在构建定制系统上，以高效地在集群中分发代码。然而，定制的系统通常是基于特定的单一算法或算法类。

不死鹰阿江·2024-09-12 04:51

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

计算机组成原理：总线技术深度解析

它是连接计算机硬件组件的神经网络，负责协调数据、指令和电源的流动。今天，我们将深入探讨总线的概念、类型、标准以及

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:27

ChatGPT+2：修订初始AI安全性和超级智能假设

最初的假设是，通过监管大模型可以使[大部分]人工智能变得安全。但自从ChatGPT推出后的这两年，这一假设被证明是不准确的。

AI科研视界·2024-09-12 01:26

品牌在营销中利用AI的6种方式

人工智能（AI）已经革新了品牌进行营销的方式，提供了与消费者建立联系、个性化体验和优化活动的新机遇和独特机会。从预测分析到客户服务自动化，最新的AI进展正在重塑营销领域。

AI科研视界·2024-09-12 01:55

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结

Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

解锁Python中的人脸识别：Face Recognition库详解与应用

在当今的人工智能时代，人脸识别技术已经成为了计算机视觉领域的一项重要应用。无论是在安全监控、社交媒体还是智能设备中，人脸识别都扮演着不可或缺的角色。

码上飞扬·2024-09-11 23:42

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

高斯小哥·2024-09-11 21:34

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）

介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符

醉酒柴柴·2024-09-11 21:32

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会：AI的发展需要重新定位

“缺乏对集体性、不确定性和激励机制的关注，是当前对人工智能的讨论中缺失的三个方面。”

财经三剑客·2024-09-11 21:57

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da

Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标

关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00前言：本篇内容是线性回归系列的第三篇。

木东居士·2024-09-11 20:49

大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍

在当今人工智能发展的浪潮中，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）凭借其强大的语言理解和生成能力，成为了研究与应用的热点。

微学AI·2024-09-11 19:47

『一洋晨读』第211本书《技术垄断》

一洋晨读《技术垄断》收获与感悟：在日益发展的现代社会，技术越来越对我们的生产、生活产生重要的影响，比如人工智能的发展，使得机器人可以代替很多工人，ETC的高度普及会让高速路收费员下岗。

0aa92092b9b1·2024-09-11 19:18

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包

mp.weixin.qq.com/s/CTS3MUkcNTZXbAR2gvkcQw1.设置场景给概览功能的可视化作为一个研究领域，并推出了FlashTorch- 一个开放源码的功能可视化工具包建在PyTorch神经网络

顾北向南·2024-09-11 18:00

NO.470 是否应该为“人工智能”焦虑

今天听“吴晓波频道”，IBM副总裁周忆给大家分享了人工智能时代的几个案例：1/一个葡萄酒酒庄负责人运用了“物联网技术”，实现了精心灌溉和对每一株植物的互联网关怀，所有的数据都汇集到云端，每天都可以判断每一颗葡萄的情况

晴晴董淄博日报·2024-09-11 18:23

十大AI驱动的个人助理：革新生产力和便利性

如今生活节奏快，在科技迅速发展的世界里，使用由人工智能驱动的个人助理来规划日常活动以达到最高效率，已经成为基本需求。这些智能工具，通过人工智能帮助用户更好地规划复杂的日程安排。

AI智东西·2024-09-11 18:09

威斯康星大学教授的这本书把大模型（LLM）一次性讲明白了！

在当今人工智能技术飞速发展的时代，大型语言模型（LLM）作为聊天机器人、文本生成和理解等应用的核心，已经成为研究和商业领域关注的焦点。

AI小白龙*·2024-09-11 18:38

yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距

技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距

毕设宇航·2024-09-11 18:07

【机器学习】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现

个人主页：空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一

空白诗·2024-09-11 18:36

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