自然语言处理深度学习人工智能第12页

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。

西洲啊·2025-02-10 10:31

人工智能应用实例-自动驾驶A*算法高级应用

A*算法是一种经典的路径规划算法，在人工智能自动驾驶领域有诸多高级应用，以下为你详细介绍：复杂环境下的路径规划多障碍物与动态障碍物处理：在现实道路场景中，存在着大量的静态障碍物（如建筑物、交通隔离栏）和动态障碍物

小赖同学啊·2025-02-10 09:58

自动驾驶新风口：DeepSeek-R1 的“车端革命”

为什么它会颠覆人工智能领域？]了解。DeepSeek-R1模型是一个开源推理模型，可以随意蒸馏形成小模型，那么这种模型，对未来任何产业都能够产生很大的影响。那么我们汽车行业的智能驾驶/自动驾驶呢？

大模型入门学习·2025-02-10 07:30

汽车自动驾驶AI

决策系统：基于感知数据，AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如，利用

pps-key·2025-02-10 07:00

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，因其高效和准确的特性，成为目标检测领域的主流选择。

A等天晴·2025-02-10 06:17

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模

小赖同学啊·2025-02-10 05:41

【深度学习】无Linux管理员权限，照样可以安装CUDA

以下演示内容使用CUDA版本为CUDA11.71、官网官网：CUDA官网下载地址这里会列出所有的CUDA版本，选择需要的版本即可。2、查看系统信息这里分享三个命令，可以查看Linux系统的配置信息，方便下一步下载合适的CUDA版本。可以根据这些命令输出的系统配置信息选择相应的CUDA版本。uname-alsb_release-acat/etc/*release我觉得第三个最好用，输出的信息比较全面

土豆炒马铃薯。·2025-02-10 05:40

什么是AI人工智能

我听说过“深度学习”这个词，这是一种在AI中非常重要的技术。它是不是就是让计算机自己从大量数据中学到模式和规律？

西洲啊·2025-02-10 03:57

基于对比增强的超声视频的域知识为乳腺癌诊断提供了深度学习

DomainKnowledgePoweredDeepLearningforBreastCancerDiagnosisBasedonContrast-EnhancedUltrasoundVideos期刊分析摘要引言相关工作乳腺癌中的CAD基于乳房CEU的CAD方法整体框架原始C3D骨干领域知识指导的时间注意模块(DKG-TMA)域知识引导的通道注意模块数据集和实验乳腺-对比增强超声数据集实验设置实验

Philo`·2025-02-10 03:56

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。

智算菩萨·2025-02-10 03:25

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，

Red Red·2025-02-10 03:53

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

AI 基础设施的纳米技术：智能化纳米结构设计与制造

AI基础设施的纳米技术：智能化纳米结构设计与制造——面试题解析题目1：纳米材料在人工智能应用中的优势是什么？

AI天才研究院·2025-02-10 02:51

AIOS: 一个大模型驱动的Multi-Agent操作系统设计与Code分析

AIOS:一个大模型驱动的Multi-Agent操作系统设计与Code分析随着人工智能技术的快速发展，传统操作系统逐渐暴露出难以适应AI时代多样化需求的局限性。

大霸王龙·2025-02-10 02:51

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行

kely117·2025-02-10 02:48

无人机系统组合方案技术详解，提升复杂环境作业效能

二、提升复杂环境作业效能的关键技术1.AI算法引擎目标识别：无人机通过集成的人工智能算法，能够

无人机技术圈·2025-02-10 02:47

从运输到植保：DeepSeek大模型探索无人机智能作业技术详解

DeepSeek，作为一家专注于深度学习与人工智能技术研究的企业，近年来在AI领域取得了显著成果，尤其在无人机智能作业技术方面展现了其大模型的强大能力。

无人机技术圈·2025-02-10 01:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

使用 llama-cpp-python 在 LangChain 中运行 LLM 模型

使用llama-cpp-python在LangChain中运行LLM模型引言在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。

qq_37836323·2025-02-10 01:37

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

随着深度学习技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

Spring Boot整合DeepSeek实现AI对话

本地化私有部署可以参考这篇博文：DeepSeek介绍及使用ollama本地化部署DeepSeek-R1大模型SpringAISpringAI是由Spring（一个广泛使用的开源框架）推出的一个新项目，旨在将人工智能

chengpei147·2025-02-09 23:26

景联文科技：专业数据采集标注公司，助力企业提升算法精度！

随着人工智能技术加速落地，高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计，全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元，其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。

景联文科技·2025-02-09 23:55

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

AI Agent的认知架构：从感知到决策的全流程设计

文章标题《AIAgent的认知架构：从感知到决策的全流程设计》文章关键词AIAgent，认知架构，感知，学习，决策，执行文章摘要本文旨在深入探讨人工智能代理（AIAgent）的认知架构设计，从感知、学习

AI天才研究院·2025-02-09 21:41

为什么要学习AI/机器学习

正在重塑各个行业投资持续增长应用场景不断扩大技术革新频繁市场需求人才缺口大薪资水平高职业发展空间广创业机会多技术延展性与多个领域结合持续创新空间大知识迁移性强解决实际问题能力强2.推荐学习路线基础知识Python编程机器学习基础深度学习

数字沉思·2025-02-09 21:09

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏汽车推荐系统新能源汽车推荐系统汽车爬虫汽车大数据机器学习大数据毕业设计深度学习知识图谱人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整

qq+593186283·2025-02-09 21:35

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

在自然语言处理（NLP）领域，词汇量的大小直接影响着模型的复杂度和性能。面对超大规模的词表，如何有效地管理和利用这些词汇成为了研究者们关注的重点。

东方佑·2025-02-09 18:50

深度学习-数学基础-01

下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如，在一个简单的全连接神经网络中，输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深

·2025-02-09 18:35

探秘检索增强生成：上下文检索、混合搜索与密集检索全解析

15分钟发布时间：2025-02-09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在自然语言处理

·2025-02-09 18:33

【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降

StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(SGD)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc

manylinux·2025-02-09 17:09

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

T5模型通过在大规模数据集上进行预训练，并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。

Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

边缘计算 (Edge Computing)

边缘计算、云计算、物联网、数据处理、网络延迟、数据安全、人工智能1.背景介绍随着物联网(IoT)的快速发展，海量传感器和设备不断涌现，产生了大量的实时数据。

AI大模型应用之禅·2025-02-09 16:36

基于AI的网络流量分析：构建智能化运维体系

而人工智能（AI）的引入，为网络流量分析注入了新的活力。本文将介绍如何利用AI技术进行网络流量分析，从基本原理到实现方法，再到实际应用。为什么选择AI进行网络流量分析？

Echo_Wish·2025-02-09 16:33

第八届大数据与应用统计国际学术研讨会（ISBDAS 2025）

重要信息官网：www.is-bdas.org时间：2025年2月28-3月2日地点：中国·广州主办单位：广东省高等教育学会人工智能与高等教育研究分会协办单位：北京师范大学人工智能与未来网络研究院、人工智能与大数据科研基地简介第八届大数据与应用统计

禁默·2025-02-09 15:58

AI智慧医疗系统源码与互联网医院APP开发攻略：功能、架构、合规

一、AI智慧医疗系统的核心功能要开发一款成熟的智慧医疗系统，必须具备以下几个关键功能模块：远程问诊与在线会诊语音/视频问诊：支持医生与患者远程实时沟通，结合AI语音识别和自然语言处理（NLP），实现病情描述

万岳软件开发小城·2025-02-09 14:21

Neuron Forge：AI 算力市场的性价比之光

产品性能深度解读Cloud-A100X：经济高效的入门首选Cloud-A100XPro：性能与成本的完美平衡Cloud-A100Z：极致性能的巅峰之作NeuronForge的优势与未来展望在当今科技飞速发展的时代，人工智能

Muyu881·2025-02-09 13:17

AI Agent: AI的下一个风口下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是深度学习领域的一项重要技术，能够生成逼真的图像、音频和文本数据。

Evaporator Core·2025-02-09 12:41

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。最后，将训练好的神经网络应用到路径规划任务中，实现A*算法与机器学习算法的结合。代码实现importnumpyasnpimportheapqimporttorchimporttorch.nnasnnimp

小赖同学啊·2025-02-09 12:11

【GitLab CI/CD 实践】从 0 到 1 搭建高效自动化部署流程

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·2025-02-09 12:08

比扣子更简单！用 Cline + MCP 快速打造可控智能体：实战案例解析

随着人工智能技术的不断进步，构建个性化智能体的需求日益增加。

surfirst·2025-02-09 11:28

蒸馏：让DeepSeek用“移魂大法”增强你的小模型

蒸馏：让DeepSeek用“移魂大法”增强你的小模型原创格知致能寒武纪人工智能2025年02月06日00:48北京前言在大型语言模型（LLMs）时代，知识蒸馏成为一种重要方法，用于将能力强大的、参数规模庞大的

AI生成曾小健·2025-02-09 11:58

欧盟发布《AI系统定义指南》：如何辨别真假AI系统

文章目录前言一、混乱的人工智能术语定义二、人工智能的七个要素特征三、人工智能定义的讨论前言自2025年2月2日起，欧盟《人工智能法案》（AIAct）的首批规则已开始实施。

岛屿旅人·2025-02-09 11:27

走进LLM世界之LLM历史与发展

1.LLM的起源1.1NLP的早期研究自然语言处理（NLP）的历史可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始尝试让计算机理解和生成人类语言。

我就是全世界·2025-02-09 11:26

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介项目简介：深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展，商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。

Q1744828575·2025-02-09 10:54

混合专家模型 (MoE) 最全详细图解

随着Mixtral8x7B(announcement,modelcard)的推出，一种称为混合专家模型(MixedExpertModels，简称MoEs)的Transformer模型在开源人工智能社区引起了广泛关注

DFCED·2025-02-09 10:23

华为小艺助手接入DeepSeek，升级鸿蒙HarmonyOS NEXT即可体验

小艺助手接入DeepSeek的背景与意义随着人工智能技术的不断发展，大模型成为推动智能交互升级的关键力量。

2501_90444774·2025-02-09 10:53

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

杭州大厂Java程序媛·2025-02-09 10:23

DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

在人工智能技术日新月异的今天，DeepSeek作为一款极具创新性和实用性的AI，在众多同类产品中崭露头角，凭借其卓越的性能和丰富的功能，吸引了大量用户的关注。

xiecoding.cn·2025-02-09 10:21

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