信息论与人工智能的伦理问题：在技术发展的前沿
1.背景介绍信息论是一门研究信息的理论学科，它研究信息的性质、信息的传输和处理方法等问题。随着人工智能技术的发展，信息论在人工智能中发挥着越来越重要的作用。然而，随着技术的发展，人工智能也面临着一系列伦理问题。这篇文章将从信息论的角度探讨人工智能的伦理问题。1.1 信息论的基本概念信息论的基本概念包
聚力AI：最后一天！终身无限量使用！速度上车！
近几年 AI 发展势头贼猛，对很多领域都产生了巨大影响。什么？你说跟你没什么关系？不！关系大了！用 AI啥的，简直不要太容易。但是，一般人如果想要使用AI工具可不是那么容易的。首先它的啊！GPT4.0 的会员一个月要 20 美元，折合大概 150 块人民币，MJ 绘画更是我们普通人高攀不起的价格了。
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AIPaperPass：一款集AI写作、多人协作、文本校对、改写润色、自动配图等功能为一体的AI写作工具，提供了各类AI写作模板，方便创作。
AI 工具探索（一）
AI PPT 工具相关探索
游戏开发丨基于Pygame的AI版贪吃蛇小游戏
本期内容：基于pygame的AI版贪吃蛇小游戏。
【BI&AI】Lecture 9-Motor system 1
skeletal muscle 骨骼肌smooth muscle 平滑肌cardiac muscle 心肌flexor reflex 屈曲反射central pattern generators 中央模式生成器bio-inspired bipedal robots 仿生双足机器人myotatic s
第八章：AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.1 对抗攻击与防御
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为了我们生活中的一部分，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面的表现都越来越出色。然而，随着模型的复杂性和规模的增加，模型安全也成为了一个重要的问题。对抗攻击与防御是模型安全的一个重要方面，它涉及到模型的隐私保护、模型的准确性以及模型的可
边缘计算AI智能分析网关V4算力分析及应用场景
支持Caffe/DarkNet/TensorFlow/ PyTorch /MXNet/ ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架。
模型解释与可解释性：AI大模型的黑盒与透明化
1.背景介绍AI大模型的发展已经进入了一个关键阶段。随着数据规模的不断扩大、算法的不断进步和计算能力的不断提升，AI大模型已经在许多领域取得了显著的成果。然而，随着模型的复杂性和规模的增加，模型的解释和可解释性变得越来越重要。这篇文章将探讨模型解释与可解释性的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学
【AIGC扫盲】人工智能大模型快速入门
这是一个由Google Brain团队开发的开源库，用于进行高性能数值计算，特别是用于训练和运行深度学习模型。TensorFlow提供了一种称为计算图的编程模型，它允许用户定义复杂的计算并自动计算梯度。此外，TensorFlow还提供了一组丰富的工具，用于可视化模型的结构和性能。：这是一个由Face
电商交易系统的安全审计与安全政策
1.背景介绍1. 背景介绍电商交易系统是现代社会中不可或缺的一部分，它为消费者提供了方便、快捷的购物体验。然而，随着电商市场的不断发展，安全性和可靠性也成为了重要的关注点。安全审计和安全政策在电商交易系统中扮演着关键的角色，它们有助于保护系统和用户的安全。本文将涵盖以下内容：电商交易系统的安全审计与
自主行为与人工智能：创新与创造的新境地
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence，AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。自主行为(Autonomous Behavior)是指计算机系统在没有人类干预的情况下，能够自主地做出决策和行动的能力。自主行为与人工智能密切相关，因为自主行为是人工智能系统实现创新
大数据趋势分析：如何利用AI提高预测准确率
1.背景介绍大数据是指由于互联网、移动互联网、物联网等信息技术革命的产生，数据量大、增长迅速、多样化、实时性强的数据集。大数据具有五个主要特征：量、速度、多样性、实时性和不确定性。大数据的应用范围广泛，包括金融、医疗、物流、电商、教育等领域。预测分析是大数据的一个重要应用，主要用于预测未来的发展趋势
【投稿】计算机-AI相关期刊/会议了解和推荐
计算机人工智能领域和数据挖掘领域发论文推荐期刊和会议
第八章：AI大模型的安全与伦理8.3 AI伦理与责任8.3.1 伦理原则
1.背景介绍1. 背景介绍随着人工智能(AI)技术的发展，AI大模型已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而，随着技术的进步，AI大模型也面临着一系列新的挑战。在这些挑战中，安全和伦理问题尤为重要。在本章中，我们将深入探讨AI大模型的安全与伦理问题，特别关注AI伦理与责任的方面。我们将从以下几个方
【人工智能概论】 自注意力机制（Self-Attention）
自注意力机制（Self-Attention）
LightGBM模型详解
1.背景 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：更快的训练效率低内存使用更高的准确率支持并行化学习可处理大规模
第四章：AI大模型的主流框架 4.4 MXNet
1.背景介绍1. 背景介绍MXNet是一个开源的深度学习框架，由亚马逊和Apache软件基金会共同维护。MXNet的设计目标是提供高性能、高效率和高度灵活的深度学习框架。MXNet支持多种编程语言，包括Python、R、Scala、Julia和MATLAB等，并且可以在多种计算平台上运行，如CPU、
跨镜头跟踪（多源跟踪）方案
对于多个镜头下对于目标物体的持续跟踪，需要跨镜头跟踪算法来解决 譬如当目标从一个镜头切换到另一个镜头，会出现目标跟丢的情况。 本篇以2个相机拍摄的目标跟踪场景为例。考虑涉及两种场景：（1）两台相机存在重叠区域；（2）两台相机不存在重叠区域。。
机器学习工程师在人工智能时代的角色
在当今的数字时代，人工智能（AI）已成为许多行业不可或缺的一部分。从流程自动化到增强客户体验，人工智能具有改变企业的巨大潜力。这一变革性技术的核心是机器学习，该领域专注于开发算法，使计算机系统能够在无需明确编程的情况下学习并做出预测或决策。机器学习工程师在各种应用中实施和部署机器学习模型方面发挥着至
