目标运动模型第19页

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。

东临碣石82·2025-01-20 19:09

海外问卷调查，如何找到代办海外直连的机构？到底隐藏着哪些秘密？

一、行业介绍海外问卷调查是一种有组织地收集目标市场和客户信息的活动，它涉及到了解市场受众及市场受众需要什么，而且海外问卷调查是企业和品牌商业战略的重要组成部分，也是企业和品牌保持竞争力的主要因素。

新生派·2025-01-20 18:03

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。

·2025-01-20 18:03

DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键

而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live

·2025-01-20 18:32

使用ROS2 控制 Isaac Sim 中的机械臂运动

https://www.bilibili.com/video/BV1EZ46e6EZK/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=b0c8a11b5de94ddafb7aba6365bcceef项目介绍本项目展示了如何在Ubuntu环境下，通过ROS2控制IsaacSim中的机械臂。我们使用ROS2发布关节角度命令，并通过IsaacSim的ROS2桥接功能来控制机械臂的

28BoundlessHope·2025-01-20 18:01

如何优化亚马逊广告以提高ROI？

以下是一些实用的策略：一、精准的关键词研究与选择深入了解产品特性和目标受众详细分析产品的功能、用途、优势和适用人群。

·2025-01-20 18:56

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。

·2025-01-20 18:56

告别代码堆砌！AI生成前端页面，让开发效率飞升

本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能，并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具，展现如何将AI技术应用于前端开发，从而实现效率的显著提升。

·2025-01-20 18:55

为AI聊天工具添加一个知识系统之54 为事务处理设计基于DDD的一个 AI操作系统来处理维度

一个Architecture模型（表面模型接口类）一个Architecture模型采用“本”“迹”二分法，对应一个html模板。该模板中提供三个动态区划>>>代表html占位

一水鉴天·2025-01-20 18:00

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。

·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布

在地球科学研究中，地表热流(SurfaceHeatFlow,SHF)作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在全球范围内，某

·2025-01-20 17:50

H266/VVC 帧间预测中 AMVR 技术

自适应运动精度AMVR最早的视频编码标准采用整数像素精度描述运动矢量，因此运动估计只能利用位于整数点位置的像素。但实际上物体的真实运动经常是连续的，采用整像素精度并不能很好的描述运动矢量。

码流怪侠·2025-01-20 17:30

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法

·2025-01-20 17:18

关于告警，要想做好，从这些方面着手

告警集成：目标是在一个Oncall平台上处理所有告警，一般常见的监控工具，都有对接webhook的能力，因此Oncall平台可以对不同监控工具进行接口适配，提供一个相应

·2025-01-20 17:17

服务稳定性保障的五大误解

服务稳定性目标

·2025-01-20 17:46

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。

·2025-01-20 17:16

Go 语言的函数调用

理解Go语言中的函数调用机制不仅有助于编写更高效的代码，也能帮助开发者深入了解Go的并发模型和内存管理。

写代码写到不能自控·2025-01-20 17:26

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?

环境：langchainollama问题描述：怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?

玩人工智能的辣条哥·2025-01-20 17:24

架构验证的时间

可以说，把事情变得更简单是架构设计的远景和目标。但这种简单是有条件的，实用就是它的条件。所谓实用就是要满足各种各样外部环境并尽可能的提供更多的指标，这些指标包括可伸缩性、可维护性、学习曲线、稳定性等。

张友邦·2025-01-20 17:22

网络安全笔记-信息安全工程师与网络安全工程师考试大纲（附：Web安全大纲）_信息网络安全师认证(inspc)培训工作大纲

Web安全大纲2024信息安全工程师考试大纲1、考试目标通过本考试的合格人员能够掌握网络信息安全的基础知识和技术原理；根据国家网络信息安全相关法律法规及业务安全保障要求，能够规划、设计信息系统安全方案，

程序员鬼鬼·2025-01-20 17:21

物理学基础精解【219】

文章目录物理学基础圆周运动速度与加速度切向力与法向力力学基本方程质点动量相对论动量核心思想：质量随速度改变参考文献物理学基础圆周运动速度与加速度kill(all);theta:7*t^3-9*t^2+3

sakura_sea·2025-01-20 17:51

大模型-LangChain4j 学习总结

通过网盘分享的文件：langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?

小哇666·2025-01-20 17:19

线性回归：从基础到进阶的全面解析

我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1

funNLPer·2025-01-20 16:48

微服务网关，如何选择？

通过路由功能微服务网关可以将请求转发到目标微服务。在微

淡黄的Cherry·2025-01-20 16:17

AI大模型学习路线

阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建

liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

架构验证的时间 (转)

可以说，把事情变得更简单是架构设计的远景和目标。但这种简单是有条件的，实用就是它的条件。所谓实用就是要满足各种各样外部环境并尽可能的提供更多的指标，这些指标包括可伸缩性、可维护性、学习曲线、稳定性等。

hyzhx·2025-01-20 16:45

社群裂变+2+1链动新纪元：S2B2C小程序如何重塑企业客户管理版图？

社群作为连接用户与企业的重要桥梁，其在客户关系维护、目标用户聚集以及危机公关等方面的作用日益凸显。

说私域·2025-01-20 15:37

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:36

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA，以便对步长压缩模型进行微调。

吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa

安陆米香·2025-01-20 15:05

专业140+总分410+宁大宁波大学912信号与系统考研经验电子信息与通信工程，真题，大纲，参考书。

今年考研落下帷幕，专业912信号与系统140+，总分410+，顺利上岸宁波大学，说实话分数有点超出自己考研时的目标，当初决定加入考研大军时候，能不能考上还是未知数，怀着对考研敬畏之心，踏踏实实备考，一路走来也有一些经历和大家分享

一个通信老学姐·2025-01-20 14:33

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。

fc&&fl·2025-01-20 14:56

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模

2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

SOA、SOAP、RPC

我们只需讨论表征，并且使用这个表征来达到我们想要的目标，很简单，不是吗？我不希望和Marcus的沟通失败，因为我们彼此的理

2401_84048621·2025-01-20 13:18

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

2025 开局，我的身体给我上了一课

这项坚持了四年多的习惯，对我来说不仅仅是运动，更像是一种生活方式。它见证了我的汗水，也见证了我的坚持。虽然偶尔也会偷懒，但最终，我坚持了下来。它

·2025-01-20 13:10

PID控制器闭环系统工作原理

从设定点到目标值的输入，再到传感器测量的实际输出值，整个系统通过比较器计算误差，并利用PID控制器（包含比例、积分和微分项）生成控制动作。

·2025-01-20 13:31

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

玩转云计算：教你在Akamai Linode上构建IT架构–准备工作

这一系列文章将介绍如何基于AkamaiLinode平台实现这个目标。如果现在需要从零开始开发一个新应用，那么直接选择依托云平台来设计、开发、部署和运维，这无疑是最好的方式。不过到底该从何处下手？

·2025-01-20 12:58

游戏业者必看！从中心化到分布式，分布式架构对游戏业带来的优势与收益

推动技术发展的重要因素是玩家的体验，任何一个游戏行业的参与者都将玩家的体验是为业务的核心服务目标，而在优化玩家体验的道路上，游戏业者仍有很长的旅程。

·2025-01-20 12:57

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-20 12:25

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。

AI程序猿人·2025-01-20 12:01

谷歌吹响反击号角：2025年Gemini用户目标5亿，AI大战一触即发！

人工智能领域的竞争日趋白热化，谷歌CEO桑达·皮采亲自下场，为GeminiAI定下了雄心勃勃的目标：到2025年底，用户突破5亿！面对ChatGPT的强势崛起，谷歌能否成功逆袭？

that's boy·2025-01-20 12:29

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