AI辅写疑似度多少正常？七维度解析困惑之源
一般而言，较低的疑似度（如10%-30%）可能更适用于学术研究和正式场合，以确保较高的原创性和可信度。随着AI技术的不断进步和应用领域的拓展，AI辅写疑似度的问题也将得到更好的解决。同时，我们也需要关注AI辅写带来的伦理和法律问题，以确保技术的健康发展和社会利益的最大化。要降低AI辅写疑似度，我们可
人工智能预测模型：从基础到先进
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。预测模型(Predictive Models)是人工智能中的一个重要分支，旨在根据历史数据预测未来事件。预测模型广泛应用于商业、金融、医疗、科学等领域，帮助决策者做出明智的决策。在
SparkMLlib库与机器学习算法
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它提供了一个易用的编程模型，支持数据处理的各种操作，如批处理、流处理、机器学习等。Spark MLlib是Spark框架的一个组件，专门用于机器学习和数据挖掘任务。MLlib提供了一系列的机器学习算法和工具，可以
Elasticsearch：了解人工智能搜索算法
人工智能工具无处不在，其原因并不神秘。他们可以执行各种各样的任务并找到许多日常问题的解决方案。但这些应用程序的好坏取决于它们的人工智能搜索算法。简单来说，人工智能搜索算法是人工智能工具用来找到特定问题的最佳解决方案的决策公式。搜索算法可能会在速度、相关性或其他加权因素之间进行权衡。它考虑了查询的约束
Coze：点燃创造，让每个人成为AI缔造者
Hi~ O(∩_∩)O，我是扣子⚙️。来到平台首页，你就可以与我对话啦。只需要告诉我 Bot 的名字与功能，我就可以帮助您快速完成一个 AI Bot 的创建、配置、应用……（什么？这么离谱！？这就是 AI 造 AI 吗?(ΩДΩ)）
让AI玩一千万次贪吃蛇
如果让人工智能来玩贪吃蛇游戏，会发生什么？
【四川省计算机学会主办 | 中国科协重要学术会议】人工智能与大数据国际会议(ICAIBD 2024)
第七届人工智能与大数据国际会议(ICAIBD 2024)将于2024年5月24-27日在中国▪四川▪成都召开。七年来，ICAIBD 2024由四川省计算机学会主办，四川省科学技术协会作为指导单位，四川大学，西南交通大学，电子科技大学，成都信息工程大学，中国民用航空飞行学院、中国东方航空研发中心联合协
python django web 开源项目,python项目开发案例集锦
作为python必须web框架的Django，它的功能强大，内容全面，但同时也意味着限制颇多，灵活性低，可修改性差，这就是鱼和熊掌不可兼得了。我们学习Django，其实就是学习一个软件，要理解它的基本原理，把握它整体框架，牢记一些基本规则，剩下的就是不断深入细节，然后熟能生巧、经验多少的问题了，不存
AI - 碰撞避免算法分析(ORCA)
ORCA避障算法源码分析
AI：142-开发一种智能家居系统，通过语音识别和情感分析实现智能互动
AI：142-开发一种智能家居系统，通过语音识别和情感分析实现智能互动随着人工智能的不断发展，智能家居系统成为改善生活质量、提高居住体验的热门领域之一。本文将介绍一种基于语音识别和情感分析的智能家居系统的开发，旨在实现更智能、更贴近人性的用户互动体验。智能家居系统通过将人工智能技术应用于家庭环境，提
人工智能与化学：化学模拟与新材料研发
1.背景介绍化学模拟与新材料研发是人工智能与化学之间紧密相连的一个领域。随着计算能力的提高和人工智能技术的发展，化学模拟和新材料研发已经成为人工智能在化学领域中最具潜力的应用之一。化学模拟是一种数学模型，用于预测化学过程中的物理化学和化学现象。这些模型可以帮助研究人员更好地理解化学过程，并为实验提供
【AI大模型应用开发】【RAG评估】1. 通俗易懂：深度理解RAGAS评估方法的原理与应用
本文我们针对RAGAS评估方法进行详细介绍。我们将深入其原理，理解其评估指标背后是怎么实现的。都是我根据自己的理解用大白话解释，保证大家能看懂。
AI Infra论文阅读之LIGHTSEQ（LLM长文本训练的Infra工作）
从 https://github.com/RulinShao/LightSeq 注意到这篇paper（https://arxiv.org/pdf/2310.03294.pdf），paper里面有一些比较有趣的发现并且这个paper的代码是基于Triton来实现的，所以激发了我阅读兴趣。我后续也会从源
原来是谷歌Open了AI？
Gemma 可以被轻松部署在资源有限的环境中，比如笔记本电脑，台式机，Google Cloud，Vertex AI（训练和部署模型和应用的ML平台）和 Google Kubernetes Engine（托管环境，在里部署、管理和扩缩容器化应用），以满足开发者不同需求。首先，与参数规模相当的模型进行比
AI视觉训练环境-【1】训练服务器搭建
训练服务器基于docker容器进行深度学习环境的搭建，开发人员通过PyCharm、VSCode等开发环境连接至远程训练服务器的容器，利用训练服务器的GPU进行训练。服务器操作系统：Ubuntu。
解释性AI的基础介绍
解释性AI（eXplainable AI，XAI） 是指一种使AI系统的决策过程更加透明、可理解的技术。通过提高AI决策的可解释性，我们可以更好地理解AI如何做出决策，从而增强人类对AI的信任和接受程度。在实际应用中，这意味着为用户提供关于AI决策过程的详细信息，使用户能够更好地理解和评估AI系统的
探索AI视频模型的无限可能：OpenAI的Sora引领创新浪潮
随着人工智能技术的蓬勃发展，AI视频模型正逐渐成为科技领域的新宠。在这个变革的浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora凭借其卓越的性能和前瞻性的技术，正引领着AI视频领域的创新发展。本文将深入探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。OpenAI的Sora作为首个AI视
AI：143-基于深度学习的实时视频人物识别与跟踪
AI：143-基于深度学习的实时视频人物识别与跟踪随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成就。其中，实时视频人物识别与跟踪是一个备受关注的研究方向。通过深度学习技术，我们能够在视频流中准确地识别并跟踪特定的人物，为安防监控、智能交通等领域提供了强大的支持。本文将介绍基于深度
【前沿技术杂谈：多模态文档基础模型】使用多模态文档基础模型彻底改变文档 AI
此外，研究人员还开发了 LayoutXLM，这是一种基于 LayoutLMv2 的多模态预训练模型，但可以执行多语言文档理解，以满足使用各种语言的不同用户的需求。与包含扫描文档图像和数字生成的 PDF 文件的固定布局文档不同，许多基于标记语言的文档（如基于 HTML 的网页和基于 XML 的 Off
《金融人工智能：用python实现ai量化交易》
融合了数学、python、深度学习以及金融知识，是本推荐的好书。
