GCNet: Global Context Network（ICCV 2019）原理与代码解析
本文通过观察发现non-local block针对每个query position计算的attention map最终结果是独立于查询位置的，那么就没有必要针对每个查询位置计算了，因此提出计算一个通用的attention map并应用于输入feature map上的所有位置，大大减少了计算量的同时又
人工智能的最新进展：2024年将会发生什么？
人工智能（AI）是一种快速发展的技术，它正在不断改变我们的生活。在过去几年中，AI取得了重大进展，我们可以预计在2024年将会看到更多突破。
自动驾驶级别划分（SAE分级）
目前被国内外广为接受的自动驾驶级别划分标准是 SAE（国际汽车工程学会）分级，从 Level-0～Level-5 总计6 个级别，Level-0 为最低级别，Level-5 为最高级别。如下图，从无自动化，到“解放双脚”，“解放双手”，“解放双眼”，“解放大脑”，最终达到完全的“无驾驶员”化。
WPS Office AI实战：智能表格化身智能助理
前面我们已经拿 WPS AI 对Word文字、PPT幻灯片、PDF 做了开箱体验，还没有看过的小伙伴，请翻看以前的文章，本文开始对【智能表格】进行AI开箱测验。表格在日常的数据处理中占绝对地位，但表格处理并不是每一个人都擅长，特别是涉及到函数、公式等相关的高级应用，基本上就劝退大部分人了，WPS A
高阶数据增强：Cutmix 原理讲解&零基础程序实现
CutMix是一种数据增强技术，用于在训练图像分类模型时减轻过拟合问题,可以帮助提高模型的泛化性能和鲁棒性，是竞赛的一个重要涨分点。CutMix的核心思想是将两张图像的一部分混合在一起，生成一个新的训练样本。本篇博客详细讲解了CutMix的原理，并从零开始教大家实现将CutMix移植到自己的网络模型
智能门锁：让家居更加安全
作者：禅与计算机程序设计艺术 智能门锁（Smart Lock）是近年来很热的一个词汇，随着新一代门锁的出现，越来越多的人开始关注这一技术的最新进展。其核心目的是为了给用户提供一种方便快捷的方式去保护住重要的物品，而其实现的方式则是通过各种传感器、识别摄像头、机器
DAppStore率先集成ChatGPT助力App安全开发
人工智能技术发展与应用拓展正暴风式席卷全球,为数字化转型升级带来全新机遇。DAppStore率先集成ChatGPT ，将ChatGPT和移动安全领域的众多场景结合起来，提供安全开发指南和安全代码示例，帮助开发者提升App安全防护能力。
Yolov5环境搭建+运行过程
这是我个人在使用yolov5过程中的一些心得，搭建环境就让我爆炸，最后也是成功运行起来。其中也参考了很多其他人博客的文章，记录下我自己搭建的过程。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考以上就是本文介绍的我总结的个人经验，方便大家快速上手。
AI实现口语练习技术解决方案
在应用场景上很自然会想到利用AI来实现口语练习，下面和大家分享AI实现口语练习的AI技术方案和开发流程，只列出的整体思路和概略步骤，具体的步骤可能会根据具体的需求和技术进行调整。1. 需求分析：首先，需要明确你的AI口语练习系统的目标用户是谁，他们的需求是什么，以及你的系统将如何满足这些需求。7.
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
支持向量机是一种基于统计学习理论的模式识别方法。SVM的目的是为了找到一个超平面，使得它能够尽可能多的将两类数据点正确的分开，同时使分开的两类数据点距离分类面最远
多尺度可形变注意力机制MultiScaleDeformableAttn
这个模块是将 Transformer 的全局注意力变为局部注意力的一个非常关键的组件，用于减少训练时间，提高 Transformer 的收敛速度；该机制来源于BEVFormer中的技术；目前已集成到MMCV MMDET3d中。
区块链技术在金融领域的应用
区块链技术在金融领域的应用具有广阔的前景和潜力，可以帮助金融机构更安全、高效地进行交易和结算，提高金融系统的透明度和可信度。例如，区块链技术可以通过数字化的方式，实现资产的跟踪和管理，提高资产的透明度和可信度。例如，区块链技术可以通过数字化的方式，实现风险的跟踪和管理，提高风险的透明度和可信度。区块
【深度学习进阶之路】----解决新建Anconda虚拟环境总是安装在C盘的问题
即使我们在安装Anacoda时明明选择了其他安装路径，但是新建虚拟环境时总是默认安装在C盘，以至于导致C盘文件不断增加，本篇博客通过修改配置在C盘路径下的**.condarc**文件，实现虚拟环境的位置变化。......
2023华中杯C题全保姆教程及代码 空气质量预测
构建 AQI多步预测模型，使用均方根误差(RMSE) 对建模效果进行评估，并对测试集及其预测结果进行可视化。
最近火出圈的GPT-4 技术Report出来了，快进来看看逐文对照翻译！
近期OpenAI发布的GPT-4的效果好得让人惊艳！碾压了之前火到出圈的ChatGPT，通过同步发布的GPT-4 Technical Report一同看看到底发生了什么！No.0摘要We report the development of GPT-4, a large-scale, multimod
了解了ChatGPT对编程语言的影响后，决定让AI给自己打工！
介绍ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的语言模型，由美国OpenAI团队研发。它是构建在生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer，简称GPT）之上，具有强大的自然语言理解和生成能力。GPT模型以大规模文本数据为输入进行训练，从而学习到了丰富的语
机器学习——池化层
池化层是深度学习中常用的一种层级结构，它可以对输入数据进行降采样，减少数据量，同时保留重要的特征信息。池化层通常紧跟在卷积层之后，可以有效地减少数据量和计算复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。
2022数学建模国赛B题思路分析
2022国赛数学建模B题—无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位
AI视觉算法训练平台介绍
模型训练：通过可视化工具调用模型训练器进行模型训练，核心参数包括优化器、学习速率、epochs等，还可以灵活设置训练时批量大小和训练集、验证集分割方式等。数据准备：先将需要训练的图像数据集上传至数据管理库。数据集应当包含尽可能多的安装在设备上的场景、目标，且在构建数据集时注意保证数据类型或格式的规范
揭秘 ChatGPT：构建 AI 搜索的不同方法
首先，ChatGPT太棒了！它可以帮助你更高效地工作 —— 从总结 10,000 字的文档到提供竞争产品之间的差异列表，以及许多其他任务。ChatGPT 是最著名的基于 Transformer 架构的大型语言模型 (LLM但你可能听说过其他 LLM，包括 BERT（来自 Transformer 的双
