亚马逊云科技生成式AI 深度测评Amazon Bedrock
在北京时间2023年11月30日05:00-06:00，BratinSaha博士带我们了解了最新的亚马逊云科技服务和基础架构创新和亚马逊云科技的一些企业客户已经使用生成式AI构建了哪些业务。由于亚马逊云科技提供一百多种产品的试用，所以在本场直播结束后我迫不及待的开始动手实验起来，本文对亚马逊云科技生
【人工智能】实验二: 洗衣机模糊推理系统实验与基础知识
设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。
【赠书第14期】AI短视频制作一本通：文本生成视频+图片生成视频+视频生成视频
1本书精通AI短视频制作，工作效率指数级提高！
在人工智能时代，前端该何去何从
随着人工智能和低代码的崛起，前端人的职业发展路径可能会有所变化，但并不意味着前端开发会消亡。以下一些建议，希望能帮助前端人在人工智能和低代码时代找到自己的发展方向：①保持技术敏锐度：②提升跨领域能力：③关注用户体验：④探索新的应用场景：⑤不断学习和创新：总之，在人工智能和低代码时代，前端人的职业发展
Edge侧实用【AI插件合集】
Edge侧AI工具插件合集，看看有你需要的吗？
人工智能生成文本检测在实践中使用有效性探讨
本文介绍了关于如何检测ai生成文本的思路。可以使用的主要指标是生成文本的困惑度。还介绍了这种方法的一些缺点，包括误报的可能性。希望这有助于理解检测人工智能生成文本背后的细节。但是当我们讨论检测人工智能生成文本的技术时，这里的假设都是整个文本要么是人类编写的，要么是人工智能生成的。但是实际上文本往往部
AI智能在线问答——AI创作家
这是一个强大的在线工具，通过使用人工智能技术来创作文本内容，能够模拟人类的写作风格和语言习惯，让生成的文本内容更加自然流畅。：可以模拟考研面试，回答各种问题；回答计算机科学与技术专业的相关问题；用户根据自己的需求，输入问题，AI创作家会根据输入的内容自动生成相关回答。可以自动生成表情包、取名、输出脱
JFrog推出面向Hugging Face的原生集成，为 ML 模型提供强大支持，实现DevOps、安全和AI的协调统一
随着我们将机器学习模型管理以及模型安全性和合规性引入统一的软件供应链平台，以帮助他们在AI时代大规模交付可信软件，因此，此次发布也就顺理成章地成为下一步举措。因此，拥有一个单一的记录系统，帮助实现ML模型的自动开发、持续管理和安全性，所有其他组件打包到应用程序中，这样就能够为优化流程提供一个令人信服
《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总
《神经网络与深度学习》算法伪代码
AI领域常用大模型地址及下载方法（持续更新）
为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。在商业知识图谱数
【人工智能】实验三 A*算法求解八/十五数码问题实验与基础知识
- 以8数码问题和15数码问题为例实现A*算法的求解程序（编程语言不限）。- 设计两种不同的估价函数。
可计算存储赋能人工智能，解读 ISCA 2023 论文 ECSSD：软硬件协同的盘内极限分类
在AI领域，分类任务关键且广泛应用。但随着数据量和分类规模增长，分类任务占预测算法时间开销的30%-60%。极限分类任务的参数规模已超过CPU或GPU内存，常规计算机体系结构下需存储在外部设备，计算时再传输到内存，导致数据搬移瓶颈，降低系统性能。ISCA 2023的ECSSD提出利用可计算存储架构解
数据对象属性分类
月份、日期、一天的时间描述（早上、上午、中午、下午、晚上、夜里），调查问卷的反馈（十分满意、比较满意、满意、一般、不满意、比较不满意、十分不满意），还有军衔、职级等等。从理论上讲，不论什么測量标度类型（标称的、序数的、区间的和比率的）都能够与基于属性值个数的随意类型（二元的、离散的和连续的）组合。此
大学生毕业论文查重哪些部分 神码ai
正文部分是毕业论文的核心内容，也是查重检测最为严格的部分。学校会对正文部分的每一章节进行仔细的查重，包括研究背景、研究目的、研究方法、研究结果和讨论等部分。在结论部分，学校则关注总结和展望部分的内容是否与论文整体内容相符，是否存在逻辑上的错误。学生们应该了解查重检测哪些部分，严格遵守学术诚信原则，合
人工智能在农业领域的五个应用案例
人工智能在农业方面的应用
【AI读论文】CAAFE：基于大模型的自动特征工程
Title：Large Language Models for Automated Data Science:Introducing CAAFE for Context-Aware AutomatedFeature EngineeringPaper: https://arxiv.org/pdf/23
【人工智能 | 知识表示方法】状态空间法 & 语义网络，良好的知识表示是解题的关键！（笔记总结系列）
本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅。
基于Transformer的多变量风电功率预测TF2
Transformer目前大火，作为一个合格的算法搬运工自然要跟上潮流，本文基于tensorflow2框架，构建transformer模型，并将其用于多变量的风电功率负荷预测。实验结果表明，相比与传统的LSTM，该方法精度更高，缺点也很明显，该方法需要更多的数据训练效果才能超过传统方法，而且占用很高
百度每天20%新增代码由AI生成，Comate SaaS服务8000家客户 采纳率超40%
炸裂！文心一言已完成文本创作37亿字，字数规模相当于10部《永乐大典》500套《鲁迅全集》
人工智能计算机视觉：解析现状与未来趋势
人工智能计算机视觉的发展，如同一场精彩的科技盛宴，我们期待着更多创新的涌现，为未来的智能化世界贡献更多可能性。在迎接未知的同时，让我们保持对技术的敬畏之心，引导着它走向更加美好的未来。计算机视觉是人工智能的一个重要分支，其目标是使机器具备类似于人类视觉的能力。计算机视觉的不断发展不仅改变着我们对技术
