多模态图像融合新突破！9种创新SOTA方案引爆顶会
在图像处理领域，想要更高效、准确的解决方法，我们可以考虑多模态图像融合。，每年的顶会论文数量也比较多这是因为它可以结合多个来源的图像数据，为我们提供更全面的信息，以此来提高图像处理任务的准确性和效率。这种技术的核心在于捕捉并整合各种图像数据中的互补信息，因此它不仅限于提升图像质量，还能在实际应用中解
AI安全立法：加州新法案的争议与未来影响
正如之前详细探讨过的那样，SB-1047法案要求AI模型的创建者在模型出现“对公共安全和安保构成新威胁”时，尤其是在“缺乏人类监督、干预或管理”的情况下，必须实施一种可以“关闭”该模型的“杀手开关”。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。在周三宣布立法通过时，该法案的发起人、州参议员斯科特·维纳（
智能化升级：AI在客服知识库中的应用
探讨AI在客服知识库中的应用，提升效率与用户体验。
大模型参数规模扩大是趋势
大模型参数规模扩大是趋势，参数规模迈向万亿级。
开源模型应用落地-业务优化篇（八）
每个知识点可能都理解，但是能整合一起并赋能在实际项目中，还是有很多困难。通过多种技术整合，为降本增效赋能，让公司对你眼前一亮。本篇学习Redis+Milvus+定时任务整成。
国外有哪些好用的AI工具？
2022年，ChatGPT闪亮登场，瞬间成为备受瞩目的潮流话题！尤其是当OpenAI推出基于GPT-3.5模型的ChatGPT版本后，这款产品凭借其惊人的对话能力和广泛的应用潜力，立即在大众中掀起了一股狂潮。从那一刻起，ChatGPT以其强大的自然语言处理技能，如一颗流星般划破夜空，瞬间吸引了全球大
AI项目落地实战：SpringBoot3+SpringAI+Uniapp
AI不仅仅是风口，也是今后的时代潮流。本人花心血开发了一套AI实战项目，可商用。支持h5，小程序，app三端。可拿来二开，也可直接上架。不用担心版权问题，但是如果是倒卖源码，本人会追究其责任。如果你是大学生，也可以抓住这个机会学习AI，源码并不难，都是java那一套。本人也会提供免费学习指导。
AIAC: 人工智能基础设施即代码生成器
AIAC(Artificial Intelligence Infrastructure-as-Code Generator)是一个强大的开源工具,旨在利用人工智能技术简化基础设施即代码(IaC)的创建过程。它通过集成多种大型语言模型(LLM)提供商,如OpenAI、Amazon Bedrock和Ol
20240903 每日AI必读资讯
AutoGen Studio 是微软研究院开发的一款低代码工具，旨在帮助开发者快速原型设计、调试和评估由多个人工智能代理（Multi-Agent Systems）组成的复杂系统，类似dify、coze…- AutoGen Studio 通过提供用户友好的拖放界面，让开发者能够快速构建和原型设计多代理
[0762]基于JAVA的危化品安全生产智慧管理系统的设计与实现
然而，在复杂性和实时性要求更高的模块上，如重大危险源智能识别与预警、特种设备年审周期提醒、安全事故隐患排查跟踪整改一体化、安全标准化达标工作进展监测等方面，现有系统存在集成度不高、智能化水平不足的问题，难以满足日益精细化和动态化的安全生产监管需求。在本开题报告中，我计划设计并实现一个基于Java的危
AI：252-通过HAttention模块改进YOLOv8 | 超分辨率重建助力小目标检测
YOLOv8继承了YOLO系列的核心思想，即通过单次前向传播同时完成分类和定位任务。它的模型架构进一步优化了CSPDarknet作为骨干网络，并在此基础上引入了多尺度特征融合和改进的损失函数。然而，这些改进仍未能完全解决小目标检测的问题。在本文中，我们深入探讨了HAttention（HAT）在YOL
2024国产AI工具大合集
本文呈现了2024年免费且实用的国产AI工具大合集，涵盖文本生成、图像处理与生成、视频处理与生成、音频处理与生成、搜索与对话等五大类别，助力读者提升工作效率。
【从零到一，如何搭建本地AI大模型】
本文主要记录这一段时间对本地大模型搭建的心得。作为一个资深程序员，在AI席卷全球的时候，深深感觉到了一丝危机感，不禁有一个想法不断在脑海闪现：我会不会真的哪一天被AI给取代了？在主页，你可以选择你要下载的大模型，然后下载。下载半天你会发现，下载不了，爆红了：此时不要着急，找到它下载的配置文件，一般在
点云3D检测篇三：SECOND
点云数据与传统的图像数据不同，具有较强的稀疏性，无法使用标准的卷积神经网络进行特征提取，如图2所示。同理，考虑到2D任务中如果只处理一部分像素，标准卷积的效果也不好，需要使用2D的稀松卷积，因此本小节就从2D稀疏卷积出发，介绍一下稀疏卷积的原理，大家可以自行将其拓展到3D稀疏卷积中去，其实就多了一个
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营task1笔记
本章主要介绍深度学习常见的一些概念，方便我们从不同的角度来更好地优化神经网络。
支持一键换脸的3个免费AI工具来了！
今天分享三个免费AI换脸工具。 「ModeScope AI 换脸 | 人脸修复」 魔搭社区完全免费的AI换脸人脸修复工具。 可以修改参数，切换换脸模型和人脸修复模型。
情侣专属的AI宝宝长相预测
这是一个创新的在线平台，它利用尖端的AI技术，为情侣们提供了一种前所未有的体验——预测你们未来孩子的模样，在2分钟之内获得结果
虹猫ai工具官方
深度学习框架支持：虹猫AI工具支持常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，开发者可以根据自己的需求选择合适的框架进行开发。模型训练和部署：虹猫AI工具提供了模型训练和部署的功能，开发者可以通过虹猫AI工具进行模型训练，并将训练好的模型部署到相应的应用程序中。模型评估和调优：虹猫
GLM-4 (5) - API & Function Calling
我们之前解析了GLM-4模型相关的部分，这有助于我们对理解和使用开源大模型。然后，有一些场景对于大模型的性能（比如某个任务的推理准确率）有较高的要求，10B以下参数的模型很可能无法胜任。那么就有两条路可以选择：1）收集与任务相关的数据，微调该模型；2）直接使用商业化的API服务。由于第一条路收集数据
AI：254-YOLOv8改进 | 基于MobileNetV2的轻量化Backbone替换与性能评估
深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅降低计算复杂度。线性瓶颈：使用线性激活函数而非ReLU，在瓶颈层的输入和输出之间避免了非线性变换。反向残差块：在网络中引入反向残差模块，改善了特征的流动和信息传递。首先，我们需要定义MobileNetV2模型。这可以通过库中的预训练模型来实现。
