水源地（水库）水质、水位、流量监测系统
随着全球气候变化和工业化进程的加速，水库作为重要的水资源储备和调节设施，其水质、水位和流量的监测与管理显得尤为重要。水库水质、水位、流量综合监测系统正是在这样的背景下应运而生，旨在实现对水库水资源的全面、实时、准确的监测与管理。- 水质监测：选择能够检测多项水质指标的传感器，如溶解氧传感器、浊度传感
与AI共创未来：Blackbox AI让工作更轻松
不管是开发大佬，还是编程新手，Blackbox AI 都将成为我们不可或缺的得力助手。通过智能的AI对话，可以随时与AI助手互动，快速解决编码中的难题；代码自动补全功能让我们在编写代码时如虎添翼，大幅提升效率；AI 提交为我们优化提交过程，确保代码质量与版本控制无缝衔接；生成代码功能能够助力轻松完成
巨日禄AI官方网站一站式AI漫画推文创作平台
巨日禄结合多种AI绘画模型，集成多种AI应用，基于长文本绘图的需求进行开发，创建AI漫画推文创作流程。因其一站式、便捷性等特色，获众多AI科技类、设计类、推文创业类自媒体达人、AI站点站长测评推荐。产品标签：AI漫画推文、小说推文、AI绘图、文生图、AI视频、文生视频、漫剪。
利用Stable Diffusion AI图像模型评估智能车模型算法表现(下篇)
Amazon SageMaker 是亚马逊云科技提供的一项全托管机器学习服务，帮助开发者和数据科学家轻松构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker 提供了全套的工具和基础设施支持，用户无需管理底层的服务器和环境，即可快速处理从数据准备到模型训练再到部署的完整机器学习流程。SageMaker 提
数字人永生，一篇教会你，用AI让老照片开口说话
大卫·伊格曼在《生命的清单》一书中讲到：人会死三次，第一次是断气的时候 ，从生物学意义上死去了；第二次是下葬的时候，人们来参加葬礼，怀念其一生，然后在社会死去了；第三次是被最后一个人忘记的时候，那时候才真正的死了。
第三届人工智能、物联网和云计算技术国际会议（AIoTC 2024）
第三届人工智能、物联网和云计算技术国际会议（AIoTC 2024）
【扩散模型思考记录（二）】什么是隐空间？为什么要引入隐空间？
引入隐变量空间（latent space）是生成模型中常用的技术，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。通过这种方法，可以将复杂的高维数据分布映射到一个相对简单的低维隐变量空间，从而简化采样过程。引入隐变量空间的核心思想是通过一个相对简单的低维表示来捕捉数据的复杂分布。这使得我们可以从标
AI 大模型在文本生成任务中的创新应用
随着人工智能技术的快速发展，文本生成任务已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支。从最早的基于规则的方法到如今的深度学习模型，文本生成技术在多年的演变中取得了显著的进展。特别是近年来，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）如 GPT-3、GPT-4 和 LLa
20240904 每日AI必读资讯
据悉abab-video-1目前已参考“视频生成模型的评测框架”V-Bench进行了评测，得分排名第一，比可灵和runway都高。- 幕后技术团队纷纷出自UC Berkeley、CMU、NTU、清华、北大、浙大、华为、腾讯、大疆、小米等国内外顶尖高校、企业。- abab-video-1具有压缩率高、
20240905 每日AI必读资讯
该项目已经注册到ComfyUI-Manager，用户可以通过该管理器自动安装、更新和管理项目，简化了使用过程中的技术操作。- 小海哥完成了好几个项目，包括两个平台游戏、一个绘图应用、一个动画应用和一个 AI 聊天应用，每个项目大约花费 2 小时。- 马斯克计划将Colossus的GPU数量翻倍至20
新能源风机视觉数据集
包含风机缺陷检测、机舱目标检测、风机部件分割、风机遥感检测等多场景的6+新能源风机视觉数据合集
在分类模型中使用Kappa系数作为模型评估指标
Kappa系数（Cohen’s Kappa）是一种用于评估分类模型或评估者之间一致性的方法。它特别适用于评估二分类或多分类任务中的分类器性能或两个评估者在分类任务中的一致性。Kappa系数通过考虑分类的偶然性因素，比简单的准确率提供了更可靠的一致性测度。
毕设创新点之一：基于GD32/STM32的AI模型部署-github库
将AI模型成功部署到边缘MCU中，常常受限于MCU的计算峰值和内存峰值的限制，部署较为困难，目前有一个将AI算法MCU部署到GD32系列MCU中的宝藏的开源库。
YOLOv5改进 | 融合改进 | C3融合可变核卷积AKConv【附代码+小白可上手】
yolov5，模块融合，yolov5改进，C3_AKConv
cuda安装使用问题，print(torch.cuda.is_available())，仍然输出false，如何解决？
🏆本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
嵌入式AI快速入门课程-K510篇 (第六篇 目标检测模型部署篇)
1.准备数据集2.数据预处理（可选）数据集成是将来自多个不同源的数据通过一定的思维逻辑或物理逻辑集成到一个统一的数据集合中。数据转换是将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程。即将数据类型转换/数据语义转换数据粒度转换等。数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格
2024年GPU/AI算力租用价格是多少？
随着人工智能技术的飞速发展，GPU/AI算力的需求呈现出爆炸式增长。算力作为AI时代的基础设施，其重要性不言而喻。GPU/AI算力租用服务应运而生，为中小企业、科研机构及个人开发者提供了灵活、高效、低成本的计算资源解决方案。本文将深入探讨AI算力租用价格、性价比分析，以及该行业的趋势、机遇与挑战。
【AIGC】ComfyUI 入门教程（3）：图生图工作流｜AI 生成图片
对 AIGC 技术感兴趣，加个关注，保持联系：ComfyUI 是 Stable Diffusion 的一个基于节点组装绘图流程的图形用户界面（GUI）。通过将不同的节点连接在一起，你可以在 ComfyUI 中构建图像生成工作流。一个完整的工作流看起来像下面这样：ComfyUI 工作流的样子我们的 C
人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器
在机器学习和模式识别领域，评估样本间的相似性是一项基本而关键的任务。余弦相似度损失（Cosine Similarity Loss）作为一种衡量向量间相似度的损失函数，在深度学习中被广泛用于相似性度量问题。本文将详细介绍余弦相似度损失的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。**余弦相似度是两个向量
AI小知识----什么是RAG
RAG
