AI赋能 企业智能化应用实践
通过上述策略，小型企业可以在有限的资源下有效地实施AI技术。无论是通过优化云定价、开发语音助手和聊天机器人、实施预测性维护，还是通过自动化客服运营，AI都有助于提升企业的业务流程和运营效率。小型企业应根据自身的实际情况，选择合适的AI应用场景和解决方案，以实现业务目标并提高竞争力。随着AI技术的不断
Spring AI调用OpenAI Stream简单实现一个上下文对话小助手（前后端代码）
简化包含人工智能功能的应用程序的开发，而不会产生不必要的复杂性。简单来说就是封装了调用接口，简化开发。Spring AI 主要提供以下功能：支持所有主要的模型提供商，如OpenAI，Microsoft，Amazon，Google和Huggingface。支持的模型类型包括聊天和文本到图像，还有更多类
AI+RPA 提效变现近万元，人人都可以！
一、近期通过 AI+RPA 提效变现的情况1、通过 CSDN 批量上传资源机器人变现 9375 元。2、AI+RPA 小项目有 63 个小伙伴参加打卡，有数位小伙伴打卡超过 20 天。3、小红书自动写文发文机器人每天自动发文多篇，持续稳定涨粉中。4、RPA 提效小报童推出两天订阅量就突破 160+。
毕业设计：基于深度学习的动作识别算法系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的动作识别算法系统利用深度学习技术和计算机视觉方法，实现了对人类动作的准确识别。通过深入研究动作识别的图像特征提取、卷积神经网络模型构建等关键技术，我们的系统能够在不同的环境和条件下，准确识别复杂的动作，并实时反馈。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生
探索设计模式的魅力：MVVM模式在AI大模型领域的创新应用-打破传统，迎接智能未来
🌟 MVVM基本概念和核心优势在当今数字化的浪潮中，技术的革新与融合正不断推动着软件开发的边界。其中，MVVM（Model-View-ViewModel）模式的出现，为前端开发带来了一种全新的组织代码和思考设计的方式。作为一种软件架构设计模式，MVVM不仅提高了代码的可重用性和可测试性，更让开发者
毕业设计：基于深度学习的行人轨迹预测算法 人工智能
毕业设计：基于深度学习的行人轨迹预测算法 通过训练深度学习模型，该算法能够准确预测行人的未来运动轨迹，为智能交通系统提供重要支持。本研究为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕
【工具】创客贴会员｜万字测评！前沿设计网站创客贴的 AI 文生图效果测评
非常好用的文生图效果，很惊艳！现在有终身会员，可入。
“开源与闭源：AI大模型发展的未来之路“
在当今快速发展的人工智能领域，大模型作为技术进步的重要里程碑，正受到业界和学术界的广泛关注。这些模型以其强大的数据处理能力和学习潜力，为各种应用场景提供了强大的智能支持。然而，大模型的开发和部署并非没有挑战，其中之一便是开源与闭源的选择。开源大模型，以其开放共享的特性，鼓励了广泛的社区参与和协作创新
多模态AI全解析：概念、应用与风险
现代生成式人工智能工具（Generative Artificial Intelligence Tools）所取得的突破性成果正逐步拉近人们与人工通用智能（AGI）的距离。AGI是理想化的人工智能系统，旨在模拟人类在广泛任务中的理解和应用知识的能力。这一愿景的核心在于理解人类的学习机制——人类大脑如何
精通80+编程语言，Mistral发布首个代码生成AI模型Codestral；谷歌确认泄密文件真实性 | AI头条...
整理 | 王轶群出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）一分钟速览新闻点！谷歌确认泄露的搜索文件是真实的 苹果计划在数据中心的虚拟黑匣子中处理来自人工智能应用程序的数据Mistral 发布首个代码生成 AI 模型 Codestral《大西洋月刊》和 Vox Media 与 OpenAI
Phidata：快速构建一个智能 AI 助手【附代码示例】
Phidata是一个尖端的框架，专为开发具有超越传统语言模型能力的自治助手（或称为代理）而设计。这些 AI 助手拥有长期记忆、深入的情境理解能力以及通过函数调用执行操作的能力，使它们在各种应用中非常有效。项目近期在Github上非常火爆：https://github.com/phidatahq/ph
AI大模型探索之路-实战篇12： 构建互动式Agent智能数据分析平台：实现多轮对话控制
在Agent智能数据分析平台的实战开发中，继我们之前关于Function Calling技术整合的讨论之后，本文将专注于实现一个核心功能——多轮对话控制系统。这一机制能够让用户通过自然语言与系统进行连续的交流，从而更准确、更高效地完成数据分析任务。
AI大模型探索之路-实战篇10：数据预处理的艺术：构建Agent智能数据分析平台的基础
在当今数据驱动的商业环境中，一个高效且智能的数据分析平台对于企业的成功至关重要。本系列文章已经介绍了Agent智能数据分析平台的基础架构和核心功能，本文将深入探讨平台的数据预处理步骤，这一步骤是实现高质量数据分析的关键。我们将重点讨论如何获取、处理并存储数据，以提升分析的效率和准确性。通过本文的介绍
【机器学习】与【人工智能】的无限创意——【六一儿童节】的科技奇幻旅程
六一儿童节是孩子们期盼已久的节日，而随着科技的飞速发展，我们有机会利用前沿技术为孩子们带来更多的乐趣和知识。进入一个奇幻的科技世界，结合机器学习和人工智能技术，通过具体的项目实例，展示如何在六一儿童节为孩子们打造一个智能互动的学习和娱乐体验。
人员抽烟AI检测算法原理介绍及实际场景应用
抽烟检测AI算法通过深度学习技术，构建人体动作模型和吸烟行为模型，通过对比实时监测到的姿势和动作数据与模型预设的吸烟行为特征，分析人体姿势和手部动作等特征，实现吸烟行为的识别。
【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型
本文首先介绍视觉模型在人工智能领域的位置，其次对原理概念初步进行说明，之后对推理与训练过程进行详细阐述，最后通过一个实战例子，用极少的代码行数将笔记本电脑的摄像头改装为实时视频监控，目标是让读者通过读完此文，快速上手YOLOv10技术进行物体目标检测，
模型被投毒攻击，如今有了新的安全手段，还被AI顶刊接收
诚实节点则会收到奖励。：FLock 的实验结果也指出，在恶意节点占比较多的时候（即 \eta 增大时），较大的惩罚力度也会造成部分诚实节点的存活时间缩短（因为每一轮的提议者和投票者是随机选取的）。基于 PoS 和《The Resistance》的启发，FLock 提出了一个新颖的基于区块链的 FL
在CPU上进行完整版yolov5项目跟练记录
接下来选择模型，由于数据集样本较少，所以选择精度更高的yolov5l，将yolov5-master\models路径下的yolov5l也复制进yolov5-master\catndog目录下，并重命名为yolov5l_cat.yaml。将yolov5-master\data路径下找到128.yaml
Google使用AI改进了 Sheets；开源视觉语言模型llama3v；开源情绪语音模型ChatTTS；
ChatTTS 是一款专为对话场景设计的文本转语音（Text-to-Speech, TTS）模型，特别适用于大语言模型（LLM）助手。AnyNode 是一个集成在 ComfyUI 中的节点插件，利用大语言模型（LLM）的强大功能，根据你的输入生成任何类型的输出。AnyNode 的最大特点是它能够自动
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
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