如何在主动动态安全中使用人工智能驱动的威胁分类提高防御精准度
面对当今世界不断演变的网络威胁，人工智能和网络安全将会发挥重要的防护作用。在数据泄露和网络攻击日益突出的时代，人工智能和网络安全之间的合作成为数字安全战场上的强大盟友。本文将深入研究这两个领域的融合，揭示它们在彻底改变威胁检测、事件响应和漏洞管理方面的综合潜力。在遭遇网络攻击之后，构建快速有效的事件
【机器学习】机器学习与图像分类的融合应用与性能优化新探索
机器学习作为图像分类领域的重要技术，已经在多个应用场景中取得了显著的成果。通过对数据的深入挖掘和模型的不断优化，机器学习技术将在图像分类中发挥更大的作用，推动计算机视觉和人工智能的发展。
音乐与人工智能：如何实现音频识别与分类
1.背景介绍音频识别和分类是人工智能领域中的一个重要研究方向，它涉及到识别和分类音频信号，以实现各种应用，如音乐推荐、语音识别、语音命令等。音频信号是一种复杂的信号，包含了人类语言、音乐、声音等多种信息。因此，音频识别和分类的任务是非常具有挑战性的。在过去的几年里，随着深度学习技术的发展，特别是卷积
新闻聚类和新闻分类hadoop+spark（燕山大学大数据三级项目 ）
由于上传到csdn结构比较混乱，可以进我的主页查看相应的资源，可以下载【免费】新闻聚类+新闻分类（hadoop+spark+scala）资源-CSDN文库AbstractThis project aims at using Bayesian classification algorithm and
利用AI大模型进行文本分类和聚类
1.背景介绍1. 背景介绍文本分类和聚类是自然语言处理(NLP)领域中的重要任务，它们在各种应用场景中发挥着重要作用，如垃圾邮件过滤、新闻分类、文本摘要等。随着AI技术的发展，大模型在文本分类和聚类方面取得了显著的进展。本文将从以下几个方面进行阐述：核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤数学模型公
【人工智能Ⅱ】实验2：VGG图像分类
第一个卷积块的每个卷积层共有64个输出通道，第二个卷积块的每个卷积层共有128个输出通道，第三个卷积块的每个卷积层共有256个输出通道，第四个卷积块的每个卷积层共有512个输出通道，第五个卷积块的每个卷积层共有512个输出通道。与baseline相比，batch_size为【128】时的分类损失值和
数据仓库作业六：第9章 分类规则挖掘
数据仓库与数据挖掘第九章作业。
数据仓库实验三：分类规则挖掘实验
数据仓库与数据挖掘实验三：分类规则挖掘实验。
AI 内容分享(十三)：商品分类：AI落地实践
基于真实需求，让AI落地，使用embedding模型做大数据量分类。为数十万商品分类通常想到的办法是用NLP+特定分类算法（如是SVM)来实现，涉及数据清洗，特征提取，模型训练，调试和集成等工作。看起来是项大工程。借助现有AI的能力，可以加速实现。本文是基于真实需求场景的探索和回顾。
人工智能常见的分类算法
人工智能常见的分类算法
Spark-机器学习（6）分类学习之支持向量机
今天的文章，我们来学习分类学习之支持向量机，并带来简单案例，学习用法。希望大家能有所收获。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
Spark-机器学习（5）分类学习之朴素贝叶斯算法
今天的文章，我们来学习分类学习之朴素贝叶斯算法，并带来简单案例，学习用法。希望大家能有所收获。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
（开源）2023工训大赛智能垃圾分类项目(可循环播放视频，显示垃圾分类信息，拍照识别，垃圾分类，满载报警，压缩）
就是Sipeed科技推出的几款k210芯片的开发板，第一眼看到，真是精致，再了解它的功能，简直强大，再看它的价格，wc，好划算（虽然这一年涨价了，还涨了不少）。满载检测：超声波检查，省赛的时候就做了一个，因为超声波挺费时间的，比赛一个物体识别的时间是有要求的，我们做了一个，结果没用上，没抽到，国赛我
最新！最全！深度学习特征提取主干网络总结（内含基本单元结构代码）
接下来为每个模型提供基本结构的代码，并对其亮点进行简要描述。
Kaggle 竞赛《LLM - Detect AI Generated Text》高分方案学习报告
作为一名研一学生，本着积累经验的原则，我参加了这次内容为《LLM - Detect AI Generated Text》的 Kaggle 竞赛。比赛结束后，我学习了排名前几位的选手给出的方案，并在此写下自己对一篇高分竞赛方案的学习报告，我挑选了一份人气最高的高分方案（源码和作者在本文最上方），梳理了
电商API接口|大数据关键技术之数据采集发展趋势
现代的数据采集系统已经逐步向着网络化的方向发展。未来，数据的多模多态是数据存在的原始形式，对伴随技术发展、场景化发展和时长要求，需要将更多多模多态数据汇聚分析从而产生更大的社会价值和意义显得格外重要。但随着大数据和物联网等技术的提出，各行各业对数据采集的发展提出了更高的要求，同时其正逐步的向智能化、
AI：141-利用自然语言处理改进医疗信息提取与分类
AI：141-利用自然语言处理改进医疗信息提取与分类在人工智能领域，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的发展为医疗信息提取与分类提供了强大的工具。随着医学领域数据的快速增长，以及医疗文本的复杂性，传统的信息提取和分类方法显得力不从心。本文将探讨如何利用
使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘，并使用交叉验证评估模型
random_state参数是许多算法中用于控制随机数生成的种子值的一个常见参数。通过设置random_state为一个固定的整数值，可以确保代码的随机性部分是可重复的，这意味着每次运行代码时，如果输入数据不变，使用相同的random_state值将得到完全相同的结果。1. 下图报错也许是因为尝试使
大数据：分类算法深度解析
大数据分类算法是处理海量数据、从中提取有用信息的关键工具。本文深入探讨了分类算法的基本原理、常见算法以及它们在不同领域的应用。通过案例分析，我们了解了如何使用决策树、支持向量机和神经网络等算法解决实际问题，并通过代码示例展示了它们在Python中的实现。未来，大数据分类算法的发展趋势包括深度学习的应
AI：106-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类
AI：106-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类随着人工智能技术的迅猛发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在图像处理领域取得了巨大成功。在遥感图像处理中，基于CNN的地物分类技术正日益成为研究热点。本文将深入探讨基于卷积神经网络的遥感图像地物分类方
