神经网络深度学习人工智能第39页

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术

郎轶诺·2025-01-20 20:55

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。

想成为高手499·2025-01-20 20:23

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。

chian-ocean·2025-01-20 19:51

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

在人工智能的飞速发展中，智能问答系统（QA系统）逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。

和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询

在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。

花千树-010·2025-01-20 18:07

全面解析NVIDIA显卡：从入门级到旗舰级显卡详解

无论你是预算有限的入门用户，还是追求极致性能的游戏玩家，亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员，NVIDIA都有适合你的显卡。

花千树-010·2025-01-20 18:05

AI行业高压与人才健康：纪念Felix Hill，并探讨AI代码生成工具的价值

FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成

·2025-01-20 18:04

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

2024年，人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象，投资持续增长、基础设施发生变革，技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入，试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。

·2025-01-20 18:03

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测

·2025-01-20 18:28

Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道

人工智能领域发展日新月异，各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测，其中最引人注目的是：AGI（通用人工智能）不会在2025年出现。

·2025-01-20 18:57

数据驱动销售预测的未来：ScriptEcho赋能高效决策

然而，随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展，数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。

·2025-01-20 18:27

人类为何追求AGI？一个AI代码生成工具的思考

而我们今天要探讨的，是关于人类对通用人工智能（AGI）的追求，以及这与AI辅助开发工具之间微妙的联系。文章开头就抛出了一个尖锐的问题：人类为何如此痴迷于AGI，而非将更多精力放在改善人类生活本身？

·2025-01-20 18:26

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

零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力

而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析，零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。

·2025-01-20 18:25

AI赋能：2024年，如何用AI提升效率，我的15个实用技巧及2025年展望

2024年，人工智能技术突飞猛进，深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者，我亲身体验了AI带来的效率提升。

·2025-01-20 18:24

AI时代的前端开发：技能提升与职业发展之路

而人工智能（AI）技术的快速发展，为我们提供了前所未有的机遇，特别是对于前端开发领域，AI正以前所未有的速度改变着我们的工作方式和学习方式。

·2025-01-20 18:54

AI赋能：加速产品开发，提升公司竞争力

而人工智能技术的应用，为我们提供了解决这些问题的有效途径。加速产品迭代，快速响应市场需求传统的软件开发流程往往冗长复杂，从需求分析、设计、编码到测试和上线

·2025-01-20 18:54

未来教育：AI知识库如何重塑学习体验

人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI知识库的广泛应用，正在重塑我们的学习体验，使之变得更加高效、个性化和智能化。

·2025-01-20 18:23

AI赋能人力资源：效率提升新路径

引言人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着各行各业，从自动驾驶到医疗诊断，AI的应用日益广泛。而人力资源领域，作为企业运营的核心环节，也正经历着AI带来的深刻变革。

·2025-01-20 18:23

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-20 17:47

2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书

引言随着人工智能技术的快速发展和数字化转型的深入推进，企业对AI应用的需求日益旺盛。然而，传统AI开发模式存在技术门槛高、开发周期长、成本高昂等问题，难以满足企业快速迭代和敏捷开发的需求。

·2025-01-20 17:15

AI大模型学习路线

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

2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索

这一年，我不仅见证了人工智能技术的飞速发展，还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程，实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。

109702008·2025-01-20 16:44

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。

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。

挂科边缘·2025-01-20 15:36

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

引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。

丶2136·2025-01-20 14:54

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。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

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。

非凡暖阳·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

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

Delphi代码编写标准指南

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！

好大的牛角·2025-01-20 11:20

技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护

例如，对于深度学习

重庆钢铁侠·2025-01-20 10:38

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork,RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布

ningaiiii·2025-01-20 10:36

“AI 自动化效能评估系统：开启企业高效发展新征程

AI自动化效能评估系统，简单来说，就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。

上海拔俗网络·2025-01-20 08:23

基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集

fresh的转码之路·2025-01-20 08:23

智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!

一、智能体概念的深度剖析1.1智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。

和老莫一起学AI·2025-01-20 07:06

基于人工智能的Python面试题

基于人工智能的Python面试题1.Python中的元组与列表区别是什么？列表是可变类型，元组不是。列表是引用类型，元组不是。

请一直在路上·2025-01-20 06:28

海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战

该引擎采用深度学习

神探阿航·2025-01-20 05:57

如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐：代码示例与实践指南

小爬虫程序猿·2025-01-20 05:25

AI与API的融合：构建智能互联技术世界的基石

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）与应用程序接口（API）的融合正在开启智能应用的新纪元。

IT数据V+I7809804594·2025-01-20 05:55

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）

背景随着人工智能技术的迅猛发展，生物识别技术的迅猛发展，人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用，也逐渐进入日常生活场景。

AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

人工智能伦理：技术发展背后的思考

近年来，人工智能技术呈爆发式发展，在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果，但与此同时，人工智能伦理问题日益凸显，引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。

m0_72547478·2025-01-20 04:13

Imagen架构详解：理解其背后的技术与创新

Imagen架构详解：理解其背后的技术与创新引言近年来，生成式人工智能技术取得了飞速发展，特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一，Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。

范范0825·2025-01-20 03:36

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化

OpenSani·2025-01-20 01:13

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

在人工智能领域，计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据，从而做出有意义的决策。

ZhShy23·2025-01-20 00:04

推荐频道

神经网络深度学习人工智能