AI数字人硅基数字人模型训练模型网络结构和训练代码
AI数字人实时数字人硅基数字人模型推理代码和模型网络结构
【实战】Llama3.1-部署与使用
丹摩平台部署 Llama3.1 的 8B 版本实战
打造“系统级全场景AI” 夸克PC端升级AI搜索、AI写作等功能
将一台电脑升级为AI电脑需要几步？今后只需安装一个夸克就够了！8月27日，阿里智能信息事业群旗下夸克发布全新PC端，全面升级AI搜索、AI写作、AI PPT、AI文件总结等一系列功能。凭借“系统级全场景AI”能力，夸克为你升级AI电脑，一站式完成信息的检索、创作和总结。“始终面向用户、面向AI、面向
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
阅读李宏毅老师苹果书及搭配视频的一次记录
2024 Datawhale AI夏令营 第五期 Task1:视频处理方法与物体检测模型
本次AI夏令营笔记将专注于违规问题智能检测的解决方案
Java 和 .NET Core 在企业级应用开发中各有什么优势和劣势？看看AI是怎么回答的
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AI：270-基于ASFF改进YOLOv8检测头的多尺度特征融合方法详解与实战
ASFF是一种基于自适应特征融合的策略，能够动态调整不同尺度特征的融合权重，适应场景中不同大小的目标。传统的YOLOv8检测头使用固定的特征融合策略，而ASFF则通过引入学习参数，使得网络能够根据输入图像的特征自适应地选择不同尺度特征的重要性。这一策略对于检测小目标或尺度变化大的目标具有显著优势。本
【人工智能学习笔记】5 计算机视觉基础
又称为数码图像或数位图像是用一个数字矩阵来表达客观物体的图像；是由模拟图像数字化得到的；是一个离散采样点的集合，每个点具有其各自的属性；是以像素为基本元素的图像；可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
【机器人和人工智能——自主巡航赛项】基础篇
观看b站视频万创鑫诚，记录并保存其重点信息，仅自用。
NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？
如何为AI 推理任务选择 GPU？
【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
多模态AI通过结合不同类型的数据（如图像、文本、音频）来增强模型的表现，适用于自动驾驶、医疗诊断等复杂场景。其核心挑战是如何有效融合和处理模态之间的差异和不一致性。实现方法通常包括使用预训练模型提取特征，并通过拼接或注意力机制进行模态融合。随着多模态生成模型和大规模预训练技术的进步，未来多模态AI将
《未来二十年，AI、区块链、云与大数据技术引领全球变革》
未来二十年，人工智能、区块链、云计算和大数据将继续引领科技发展的潮流，深刻改变人们的生活方式和社会经济结构。随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，我们有理由相信这些核心技术将为人类社会的未来发展注入强大的动力。个人和企业应紧跟科技发展的步伐，不断提升自身技能与竞争力以应对未来的挑战与机遇。
ai伴学之“修图”
偶一张孩子专注的抓拍，通过与ai探讨修图心得让做图理念更完备。(笔记模板由python脚本于2024年08月25日 18:23:49创建，本篇笔记适合喜欢搞图的coder翻阅)【学习的细节是欢悦的历程】Python官网Free：大咖免费“圣经”教程python 完全自学教程，不仅仅是基础那么简单……
【AI】浅谈语音识别模型与音频验证码安全相关知识
反语音识别技术和音频混淆与变形技术反语音识别技术主要通过直接攻击和扰乱语音识别模型的工作机制，制造对抗性样本或伪造特征，使模型难以正确解码音频内容。音频混淆与变形技术则通过改变音频的自然特性（如速度、音调、背景噪音）和结构（如频谱和时间特征），增加语音识别的复杂性和困难，使得模型难以适应和准确解析音
#Datawhale #AI夏令营 #针对城市管理中违规行为的智能识别系统——YOLO解决方案 (2)
这篇文章延续上次对跑通Baseline的分享与讲解，对模型进行深入解读，并初步探讨进阶方案。本篇文章是对task2任务的详细讲解，进行了进阶学习、思路拓展和初步模型优化，后续会继续深化学习，尝试更多模型优化方案，持续分享。
足球比赛是否存在预测法？AI+泊松分布足球预测方法详解
综上所述，AI与泊松分布的结合已经成为了如今足球预测的“通解”，也是目前潜力较大的预测方案，随着AI技术的不断提升，以及开发者对于AI的深入利用，AI不仅会与泊松分布融合，还将与蒙特卡洛、贝叶斯、ELO等个项技术相互结合促进，得以让足球预测的命中率更进一步。示例系统提取码:91r7。
IEEE-trans“水刊”系列！审稿最快3周！一投就中，非OA，稳稳的黑马潜力刊！
作为一本比较接地气的期刊，其注重实验和实用价值，网友分享的投稿经验，平均审稿周期一般在3-6周。目前，该刊影响因子和发文数量整体呈现上升趋势，偶有回落但未来的潜力很大。
数字孪生水利“天空地水工”一体化监测感知行动方案的框架及目标
监测感知数据是构建数字孪生水利体系的前提和基础。，推进物理流域监测系统科学建设和高频乃至在线运行，提升水利对象全要素和治理管理全过程智能监测感知能力，为数字孪生水利的高保真建设运行提供有力算据保障，支撑构建具有“四预”功能的数字孪生水利体系，驱动引领水利高质量发展。
Segment-and-Track Anything配置以及使用说明
Segment-and-Track Anything视频分割超详教程
AI：287-向量化人工智能算法-提升计算效率的策略与实现
向量化是提高人工智能算法计算效率的关键技术之一。通过将操作应用于向量或矩阵，而不是逐个元素处理，向量化可以显著加速计算过程。本文将探讨向量化的基本概念、实现方法，并提供Python代码示例，以帮助读者理解如何在人工智能算法中应用这一技术。
