国产AI服务器调研报告
AI服务器是一种硬件平台，主要用于为人工智能提供计算力。从数据存储角度看，AI服务器主要有两种架构，一种是混合架构，可以将数据存储在本地，另一种是基于云平台的架构，使用远程存储技术和混合云存储（一种联合本地存储和云存储的技术）进行数据存储。从硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式
AI：10-基于TensorFlow的玉米病害识别
玉米是世界上最重要的粮食作物之一，然而，玉米病害对其产量和质量造成了严重威胁。传统的病害识别方法通常依赖于人工观察和经验判断，效率低下且易受主观因素影响。近年来，基于深度学习的图像识别技术在农业领域取得了显著进展，为玉米病害的快速、准确识别提供了新的解决方案。本文将介绍一种基于深度学习的玉米病害识别
【GEO-AI】SAM-Geo库(segment-geospatial)入门教程
SAM-Geo是一个用于地理空间数据的Python 包，可在 PyPI 和 conda-forge 上使用。作者吴秋生是美国田纳西大学地理系老师，根据他在Bilibili主页上的介绍，研究方向主要包括地理信息科学和遥感，个人主页地址：https://wetlands.io。SAM-Geo工具包主要用
自动驾驶芯片指标AI算力TOPS和CPU算力DMIPS
DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒处理的百万级的机器语言指令数），描述的是CPU的运算能力。GPU (Graphics Processing Unit)：图形处理器，有大量的并行处理单元(如Nvidia RTX 4090有16384核
我们是如何测试人工智能的（一）基础效果篇（内含大模型的测试内容）
来源｜TesterHome社区作者｜孙高飞这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这8年里一直在 AI 领域里做测试，涉及到的场景有些多，我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人，每天都在做什么事情。当然 AI 领域很庞杂，我涉及到的
分享3个免费ChatGPT国内AI软件，请及时收藏！
对于忙碌的上班族来说，GPT4.0能帮助你高效处理工作中的大部分写作任务，比如撰写报告、制作计划，甚至生成会议纪要。精准的自然语言处理能力：ChatGPT 模型使用了大规模的预训练语料库进行训练，具有极强的自然语言处理能力。优秀的创造力：由于其基于预训练的语言模型，ChatGPT 拥有出色的生成能力
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景
人工智能（AI）已经逐渐成为当今科技领域最热门的话题。在学习AI的过程中，我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术，并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。
领域专家精心讲解AI视频生成
近几个月来，视频生成领域陆续发布了新技术、新模型和新工具，AI 生成的视频效果也得到了肉眼可见的提升和颠覆。很多人认为，人工智能领域接下来公认的主战场，毋庸置疑是视频生成技术。随着一夜爆火的 Pika 1.0 全面开放、Runway 发布的 Gen-2 开始商业化探索、Meta、Moonvalley
基于opencv-mediapipe的手势识别
基于opencv-mediapipe的手势识别，使用手指构成的角度大小来判断手指是否弯曲或伸出
2023全国安全生产合格证其他生产经营单位主要负责人真题汇总
（五）督促、检查本单位的安全生产工作，及时消除生产安全事故隐患；参考解析：《安全生产法》第46条 生产经营项目、场所发包或者出租给其他单位的，生产经营单位应当与承包单位、承租单位签订专门的安全生产管理协议，或者在承包合同、租赁合同中约定各自的安全生产管理职责；参考解析：《安全生产法》第25条 生产经
AI 绘画Stable Diffusion 研究（十七）SD lora 详解（上）
LORA是一种在消耗更少内存的情况下，加速大型模型训练的训练方法，在stable diffusion中它允许使用低阶适应技术来快速微调扩散模型。需要注意的是，每个 LORA 模型对输出图像的权重设置是非常重要的。权重设置越大，对画面的影响因素就越浅。因此我们在这里将重点介绍 LORA 模型相关的知识
新国大张阳教授团队开发精度远超AlphaFold的AI蛋白质互作结构预测算法
通过利用宏基因数据库构建高质量多序列比对模型，人工智能（AI）在蛋白质-蛋白质复合物结构预测领域产生新的突破。
人工智能期末复习——速通知识点
属于人工智能期末考试的速通知识点 :)
人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景
LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。
【深度学习】关系抽取概念及相关论文解读
信息抽取是构建知识图谱的必要条件。知识图谱中以（subject，relation，object）三元组的形式表示数据。信息抽取分为两大部分，一部分是命名实体识别，识别出文本中的实体，另外就是关系抽取，对识别出来的实体构建对应的关系，两者便是构建三元组的基本组成。实体关系抽取（关系抽取）是构建知识图谱
[4K80 AI ISP IPC芯片]
Hi3403V100采用采用先进低功耗工艺和封装，同时支持 LPDDR4/LPDDR4x/DDR4颗粒，满足客户应用的产品小型化设计和快速量产。Hi3403V100是一颗面向监控市场推出的专业 Ultra-HD Smart IP Camera SOC，该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K
AI 旅行工具大盘点！31 款 AI 旅行行程规划工具，一键规划旅行路线！
31款人工智能驱动的旅行计划工具，让旅行者能够在几秒钟内计划前往世界上任何城市的旅行
智能时代：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。特别是在大数据时代，语义解析能够帮助企业更快速地从大量的数据中获取有用的信息，从而提高决策效率。
编程语言与人工智能的融合
这篇博客文章探讨了未来编程语言与人工智能（AI）结合的趋势和发展。文章涵盖了自然语言处理对编程的影响、机器学习与深度学习在编程中的融合、智能化编程辅助工具的发展，以及编程语言中的伦理与安全问题。这些方面共同指向一个更加智能化、易用和安全的编程未来，为技术创新和开发者参与提供了新的机会。
【ChatGLM3-6B】Docker下部署及微调
其中微调数据是通过本批数据对模型进行调试（文件是train.json），验证数据是通过这些数据验证调试的结果（文件是dev.json）。2、然后回到finetune_demo目录，执行以下脚本进行转换，转换后的文件放在formatted_data目录下。1、在项目代码的finetune_demo目录
