人工智能与大数据：数据驱动的未来
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)和大数据(Big Data)是当今最热门的技术话题之一。随着数据的产生和存储成本的降低，数据量的增长日益庞大，人们对于如何从这海量数据中抽取价值和洞察力越来越关注。同时，随着计算机的发展，机器学习和深度学习等人工智能技术也
绝区肆--2024 年AI安全状况
随着人工智能系统变得越来越强大和普及，与之相关的安全问题也越来越多。让我们来看看 2024 年人工智能安全的现状——评估威胁、分析漏洞、审查有前景的防御策略，并推测这一关键领域的未来可能如何。
【人工智能】Transformers之Pipeline（一）：音频分类（audio-classification）
本文对transformers之pipeline的音频分类（audio-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的进行音频分类推理，应用于音频情感识别、音乐曲风判断等业务场景。
开思通智网-科技快报20240704：全球首个，人工智能之城，AI填报志愿
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开源语音大语言模型——Qwen-Audio
开源语音大语言模型——阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio
文心一言、智谱清言、kimi，AI批量文章工具2.1版更新说明
AI批量生成文章2.1版更新优化了一下，然后已经打包上传了，已经使用的用户可下载更新。AI批量软件工具集成了文心一言、通义千问、智谱清言、kimi一共18个接口。可同时选择5个不同接口，读取excel第1列和第2列内容批量生成文章，并保存word或txt。每次最多5个不同接口多线程同时处理3行exc
【产品经理修炼之道】-AI 产品经理和 AIGC 产品经理有什么区别
已经有 AI 从业经验，比如 2-3年，甚至 5 年了解 AI 模型，能力偏技术，比如了解 AI，机器学习，自然语言处理，计算机视觉等相关技术能落地完成基于大模型的产品应用，和后台系统的产品实施对产品进行效果跟踪，数据分析，用户分析，以及及时反馈到产品迭代中从 AI 的发展方向上来说，大模型是完全反
我的AI音乐梦：ChatGPT帮我做专辑
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【免费使用AI工具】国内AI网站集合
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昇腾APN最佳伙伴—英码科技AI算力计算产品亮相WAIC 2024
WAIC2024的成功举办，必将推动人工智能技术的发展实现新的跨越，英码科技也从中收获满满！未来，英科技码将继续深耕人工智能领域，持续为行业打造创新产品和AI技术服务，为人工智能产业发展贡献力量。
【AIGC】《AI-Generated Content (AIGC): A Survey》
原文：Wu J, Gan W, Chen Z, et al. Ai-generated content (aigc): A survey[J]. arXiv preprint arXiv:2304.06632, 2023.“1 The Road” 第一本由人工智能写的小说。
从0开始学人工智能测试节选：Spark -- 结构化数据领域中测试人员的万金油技术（四）
海量小文件的构建与之前所讲的构造方式完全不同， spark可以造大量的数据，但这些数据都是在少数文件中的， 它无法构建海量的小文件， 这是因为在spark中每个parition（这里可以理解为一个小文件， 因为如果一个比较大的数据被切分成了很多很小的文件， 那么即便这个文件只有1k，在它读取到内存的
基于 YOLOv5 的疲劳驾驶预警系统：保障行车安全的创新技术
python深度学习基于YOLOv5的疲劳驾驶预警系统（Python源码+疲劳检测数据集+远程部署安装）项目源码请私信，切记留下联系方式。免费预约部署项目在现代社会，汽车已成为人们日常出行和交通运输的重要工具。然而，随着车辆数量的不断增加和驾驶时间的延长，疲劳驾驶问题日益凸显，成为导致交通事故的重要
AI语音变声器（RVC）小白学习记录
一个ai小白学习ai变声器的过程，希望能帮助到大家快速从0学习RVC语音变声器
开源 | GPU池化软件 V2.8.1 (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台)
【开源GPU池化平台】AI训练GPU池化软件 | (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台) 是一站式全流程人工智能平台，平台打通模型开发与训练，原生支持多机多卡训练环境，优化 AI 场景下 IO 吞吐、持久化、结构化维护模型生产信息，优化数据资源共享路径，最终提高平台整体资源利用率，消除信息孤
今日头条AI最新玩法，无需指令无脑复制粘贴，1分钟一篇原创文章，月入过万
今天，雷哥将给大家介绍一个最新推出的全自动写今日头条文章的AI工具，一分钟一键生成原创文章，而且排版、配图都自动整理好的神奇工具。有了这个工具，我们只需多找一些能提现的头条号，每天复制粘贴文章，就能翻倍的赚头条图文收益，非常简单粗暴。蓝海项目，先入场吃肉，后入场喝汤，好项目不等人，别等到一片红海的时
顶级AI总结工具对比：Podwise、Kimi、通义智文和Coze的优缺点分析
在 Coze，我可以选择底层的模型（免费使用 GPT-4），输入自己的提示词（AI 可以帮助优化提示词），然后选择对应的插件（AI 可以帮助选择），基本就可以运转起来了。Podwise 给我的启发是，AI 总结的内容可以通过更加结构化的方式表达出来，尤其是通过脑图的方式，这让我能够快速看清内容的结构
搭建自己的AI模型应用网站：JavaScript + Flask-Python + ONNX
本文介绍搭建一个自己的网页来访问基于http接口的神经网络推理服务
【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析。
在AI Native应用中，模型微调是一个关键步骤，它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练过程，从而使其更好地适应特定任务或数据集。模型微调通过调整模型的参数，使模型在特定任务上达到更高的性能。这种技术广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。
【人工智能】-- 受限玻尔兹曼机
受限玻尔兹曼机（RBM）是一种具有独特结构和强大学习能力的概率图模型。在结构上，RBM 由两层神经元组成，即可见层和隐藏层。层内神经元无连接，层间神经元全连接。这种结构简化了计算，同时也使得模型能够有效地学习数据中的特征和模式。在学习过程中，RBM 通过不断调整参数（包括权重、可见层偏置和隐藏层偏置
