芯片性能对比分析：AI算力、分辨率与浮点运算能力的综合评估（包含SA8295P）
图中展示了几款芯片的性能对比，主要从和三个维度进行比较。
Transformer++架构：突破性的创新与优化
Transformer++通过稀疏自注意力、层次化表示、混合注意力机制和动态计算等创新，有效解决了经典Transformer在长序列处理和计算效率方面的瓶颈。它不仅在性能上超过了传统的Transformer和BERT模型，也为长文本处理、低资源设备上的应用以及多模态学习提供了新的解决方案。未来，随着
AI生成图像检测调研
对于人类的能力，我们对来自不同背景的参与者进行了人类评估，以确定他们区分真实和虚假图像的能力。每位参与者的任务是完成一个由100个随机问题组成的测试，他们必须决定一张图像是真实的还是人工智能生成的。无论是自动化检测器还是专业艺术家，在区分人类艺术和人工智能生成图像方面都表现出色，但也都存在一定的错误
【常见大模型API调用】第三篇：清华智谱--智谱AI
智谱AI是一家由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来的AI知识智能技术开发商。智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型，专注于做大模型的中国创新。2024年1月16日，智谱AI在首届技术开放日上发布了新一代基座大模型GLM-4。GLM-4可以支持更长的上下文，具备更强的多模态能力。GLM-
Turnitin查重能查AI率，用AI写论文的要注意了
AI率的百分比它，它提供的是一个参考数值，帮助老师判断学生作业中是否或全部由AI生成。这个百分比并不直接作为学术不端行为的标准。虽然这样，但是对于那些借鉴或使用过AI写作工具生成论文的小伙伴，最好提前还是做个国际版Turnitin+AI查重，看下AI率会不会太高，需不需要再修改下，毕竟老师对于过度使
《AI生成式工具使用》之：AI文本生视频（二战！）
利用AI工具，尝试通过文字描述生成视频
字节猫箱APP，AI高黏性情感陪聊、英文陪练、cosplay，开启人类虚拟社交的帷幕
猫箱 APP 的 Cosplay 功能，为用户提供了一个虚拟的舞台，让用户可以尽情地发挥自己的创造力。根据量子位智库发布的《中国 AI 陪伴 5 月用户数据报告》，截至 2024 年 5 月，从用户增长和用户活跃度来看，猫箱单月增长达到 30 万，位居市场第三，DAU（日活跃用户数）为 2.8 万，
智谱BigModel研习社｜搭建 AI 搜索引擎 - 使用免费的Web-Search-Pro+脑图Agent智能体
在网上找到有用的答案并非易事。往往需要多次搜索并沿着链接挖掘以找到高质量信息源和正确信息。但如果用大模型的智力来尝试过滤网络中的无用信息，或许搜索引擎的体验就会变得焕然一新。本文将会介绍，如何用智谱 BigModel 开放平台提供的免费模型和产品，搭建自己的AI搜索引擎！
人工智能深度学习的经典视觉项目实战之目标追踪(DeepSort,卡尔曼滤波)算法解读
4)如果满足3)的所有线的数量=n，则找到了最优分配，算法结束，否则(例是3行3列矩阵，但满足的线只有2，则3不等以2)进入5)。1）第一个核心模块就是前面求解x1与v1的公式(其中用到的状态转移矩阵)，即x1=x+v*t+(1/2)*u*t,v1=v+ut转为通用矩阵形式 g=Ax+B*u，另外一
计算一个简单AI模型——从线性回归到实际应用
篇文章将带你走进AI的世界，介绍一个简单的机器学习模型——线性回归，并且手把手教你如何在纸上计算一个简单的AI。你将从实际的例子开始，逐步理解机器学习背后的思维方式，掌握如何利用数据进行预测。
10大核心应用场景，解锁AI检测系统的智能安全之道
思通数科AI检测系统以深度学习、计算机视觉和多模态数据融合技术为基础，通过智能化监控和实时反馈，为企业提供全面的作业安全和流程管理解决方案。思通数科AI检测系统以其强大的技术能力和灵活的适应性，为企业提供了安全、高效、智能的作业监控解决方案。无论是工业、能源还是制造领域，该系统都能助力企业实现智能化
【pyspark学习从入门到精通18】机器学习库_1
在最顶层，该包公开了三个主要的抽象类：转换器（Transformer）、估计器（Estimator）和管道（Pipeline）。我们将很快用一些简短的例子解释每一个。我们将在本章的最后一节提供一些模型的更具体的例子。
通过分析534篇医学AI文献，探索病理组学、基因组学和多模态研究的未来发展趋势｜个人观点·24-11-07
AI应用于患者诊断的一个示意图诊断与取样：患者被诊断为癌症，从肿瘤中取活检样本进行形态学和分子分析。图中显示了活检样本的显微镜图像。数据转换与特征提取：活检信息被转换为计算机可用的数据，通常以图像或表格的形式呈现。从中提取出重要的特征。深度学习模型：将提取的特征输入到深度学习模型中，以预测患者的诊断
AI赋能思维脑图：提升创意与效率的全新方法
任何工具都并非无所不能，也不可能在所有场景中都适用，将思路拓宽，尝试对多个工具加以组合，充分发挥每个工具的最大优势与特点，能够化解诸多复杂场景下的问题。好了，介绍结束，有需要的朋友可以去尝试一番～本号将会持续剖析 AI 提示词以及实用的 AI 工具！
Change Kit
Change Kit是一种定制的交换设备，专门为客户设计，以便客户的待测芯片以队列的形式进入测试设备。它能够灵活地运用于不同形状和大小的测试芯片，从而取代了一对一的交互方式，提高了测试效率和灵活性。适配不同芯片：能够适配多种形状和大小的芯片，满足多样化的测试需求。提高测试效率：通过自动化的方式，减少
【NVIDIA NIM 黑客松训练营】极速构建自己的 AI 应用——Granite Code 助手
`NVIDIA NIM`（Neural Interactive Middleware）微服务是一个强大的框架，它提供了基于NVIDIA先进推理软件的预构建容器，这些容器经过优化，能够充分利用NVIDIA GPU的强大计算能力。通过NIM，开发者可以轻松地构建和部署各种生成式AI应用，包括但不限于智能
训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因
需要综合考虑以上原因，通过逐步调整训练策略和超参数设置，找到最佳的训练方法，以提升训练集上的准确率，确保模型在所有数据集上的表现更加均衡和一致。
品牌在营销中利用AI的6种方式
人工智能（AI）正在彻底改变品牌营销的手法，为品牌在个性化推荐、预测分析和内容创作等领域提供了新的机遇。例如，亚马逊和Netflix利用AI驱动的推荐引擎，通过分析消费者数据，提供定制化的产品和内容，提高客户忠诚度和参与度。AI还在预测分析方面展现了强大威力，Spotify和Verizon通过AI算
【AI学习】DDPM 无条件去噪扩散概率模型实现（pytorch）
无条件噪声扩散模型pytorch简单实现。
【机器学习】特征工程、降维与超参数调优：提升机器学习模型表现的三大核心技术
花萼长度（sepal length）花萼宽度（sepal width）花瓣长度（petal length）花瓣宽度（petal width）目标是预测花卉的品种特征工程、降维和超参数调优是提升机器学习模型性能的三大关键技术。特征工程通过提取、转换和选择重要特征，为模型提供更有意义的数据；降维通过减少
