数据驱动农业——农业中的大数据
AI、物联网、云计算和移动互联网等技术迅速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据分析方法已无法满足需求。大数据技术在此背景下应运而生，为海量数据的分析提供了新机遇。虽然大数据技术在金融、医疗、交通等领域取得了显著成果，但在农业领域的应用相对滞后。随着智慧农业、精准农业和设施农业的实践，农业产业链中产生
华为 昇腾 310P 系列 AI 处理器支持 140Tops 的 AI 算力。
PCIe Gen4.0 ，兼容 3.0/2.0/1.0 XGE、SATA、USB 等接口。领域，有着极高的性价比，具有超强算力、 超高能效、高性能特征检索、安全启动等优势。基于 模组设计的 AI 智能产品，可根据实际应用需求，可应用于机器人、无人机、无人。支持 I2C、 UART、 CAN-FD、
发现AI 黑科技，10个工程师的活1个人做？PLM系统还能这样用！
是的，没听错。小编发现一项最新AI黑科技，可以实现哦！根据订单的要求直接，AI会帮你啦！！
如何借助AI快速筛选和整理文献？
在撰写毕业论文时，文献综述是必不可少的部分。它不仅为你的研究提供理论背景，还展示了你对研究领域的深入理解。然而，文献综述的撰写过程常常让学生感到头疼，尤其是面对海量文献时，如何有效筛选、整理和撰写是一大难题。
全新 AI 模型 o1-preview 发布：复杂问题解决能力大提升！
o1-preview 是 OpenAI 最新推出的 AI 推理模型，专门针对复杂问题进行了优化。与以往的模型不同，o1-preview 会在回答之前花更多的时间思考，就像人类在面对困难问题时一样。这种模型的训练方法使它能够通过反思和优化自身的思维过程，来处理具有高度挑战性的任务。o1-preview
开源 AI 智能名片链动 2+1 模式 O2O 商城小程序在社群活动中的应用与时机选择
本文探讨了开源 AI 智能名片链动 2+1 模式 O2O 商城小程序在社群经济中的重要性，着重分析了如何借助该小程序适时举办大型活动以维持和引爆社群活跃度。通过对活动时机选择的研究，强调了针对社群用户量身定制活动时机的必要性，以赢得用户的高度参与。
用Java实现人工智能
虽然Python是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的主流语言，但Java也可以用来进行人工智能相关的开发。Java在大规模企业应用和高性能计算中具有明显优势
【高录用 | EI快检索, IEEE出版】第二届人工智能与自动化控制国际学术会议（AIAC 2024）
【IEEE独立出版 | 高录用 | EI快检索 | 联动凤凰卫视 | 高规格大规模 】第二届人工智能与自动化控制国际学术会议（AIAC 2024）The 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Automation Co
AIGC提示词（3）：AI的创造力之谜：相同提示词，不同内容
相同提示词生成不同内容的现象揭示了AI内容生成的复杂性和多样性。这些差异不仅源于AI模型的内部工作机制，还受到外部因素的影响，如用户交互和数据集的差异。然而，这也引发了一些问题，如AI内容生成的可预测性对用户有何影响，以及我们如何平衡内容的多样性和一致性。但这里有个有趣的问题：如果我们给AI相同的提
奇异值分解（SVD）关键概念以及物理意义
Q： 为什么需要低秩近似A：为了减少计算消耗，提高效率。Q：什么是“低秩近似”？A：低秩近似（low-rank approximation）是一种通过保留矩阵中最重要的特征分量，来减少矩阵维度和复杂度的方法。
人工智能与机器学习原理精解【27】
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，通过构建并结合多个学习器（也被称为基学习器或组件学习器）来完成学习任务。这些学习器可以是从同一种学习算法产生的同质学习器，也可以是从不同学习算法产生的异质学习器。集成学习的核心思想是“好而不同”，即基学习器应该具有好的性能，并且它们之
基于CKKS的非交互式安全Transformer推理实现
随着ChatGPT的普及，安全transformer推理已经成为一个突出了研究主题。已有的解决方法通常是交互式的，涉及到客户端和服务端之间大量的通信负载和交互轮次。本文提出NEXUS，这是第一个用于安全transformer推理的非交互式协议，其中客户端仅需要提交一个加密输入，然后等待来自服务器的加
盘点部分AI界的名人
，文中第一次用神经网络来解决语言模型的问题，虽然在当时并没有得到太多的重视，但后人却在它的基础上完成了很多突破，包括 Word2Vec 的作者 Tomas Mikolov 在 NNLM 的基础上提出了 RNNLM 和后来的 Word2Vec。图灵测试，也就是图灵所说的“模仿游戏”的操作很简单：一位询
1.1 软件测试 + AI
人工智能的引入为软件测试带来了巨大的变革，不仅提升了测试效率和准确性，也为软件质量的保障提供了新的手段。通过结合AI与传统测试方法，企业能够更有效地应对复杂的开发环境，从而提高最终产品的质量和用户满意度。
沉浸式利用自然语言无代码开发工具生成式AI产品应用（下）
小伙伴们过去在开发应用时，经常需要编写大量代码文件以实现业务逻辑，想必肯定有小伙伴开发过类似于快消行业索赔处理、订单库存跟踪和项目审批等系统。去解决这些业务实际问题，我们需要定制地开发业务应用程序为这些问题提供解决方案。然而，开发这些应用通常需要庞大的专业开发团队来开发、构建、部署和维护。如果是独立
国内外AI大语言模型推荐分享 除了Chatgpt 你会选择哪个模型？
现在国内外都有不少出色的大语言模型， 这些模型在自然语言处理的多个领域中都展现出了强大的能力，从Openai的GPT系列到百度的文心一言，各自都在推动着AI技术的不断进步，这些模型不仅仅是在技术上的 突破，在不同的应用场景中也在用户带来了切实的额价值，这篇文章就简单描述对比一下国内外大语言模型的发展
20240925 每日AI必读资讯
o1 模型o1 -preview模型在600个Blocksworld问题中的准确率为97.8%，这是现有模型中的最高表现，明显优于其他 LLMs。- 其中豆包视频生成模型，基于DIT架构可以实现一个Prompt的多个镜头切换时，保持主体，风格，氛围和逻辑的一致性，实现导演自由。- 包括音乐模型，同声
新书推荐：《智人之上：AI时代的信息网络简史》——尤瓦尔·赫拉利的深刻哲学警示
随着人工智能（AI）的快速发展，越来越多的学者、科学家和哲学家开始反思AI带来的潜在威胁与机遇。以色列著名历史学家尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari），以其广受欢迎的简史三部曲《人类简史》《未来简史》和《今日简史》闻名全球。他的新作《智人之上：从石器时代到AI时代的信息网络简史》在2
CVPR2021 安全AI挑战者计划第六期赛道一第二名方案分享 （UM-SIAT队）
这么做的主要原因就是我们自己的损失函数收敛速度快，在untarget版本的攻击下仅需要10轮迭代便可使得模型的鲁棒性下降过程趋于稳定，对于鲁棒性变动不大的模型，使用dlr_loss的top3 target版本，每个target赋予10次迭代，进行攻击不会带来很大的收益，对于鲁棒性变化很大的模型，使用
Apache Flink 流批融合技术介绍
本文整理自阿里云高级研发工程师、Apache Flink Contributor 周云峰老师在 Apache Asia CommunityOverCode 2024中的分享。
