【人工智能高频面试题--基本篇】
老师，我太想进步了！
值得收藏！2024年人工智能顶级会议投稿信息汇总（计算机视觉领域）
本文对计算机视觉领域内的顶级会议进行了介绍，以便读者了解会议主题、截稿日期、录用通知时间、举办时间及地点等关键信息。同时还将相关会议信息汇总成一张表格，方便读者快速的查看计算机视觉领域内的相关论文。
信息传播的AI时代：机器学习赋能新闻出版业的数字化之旅
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全网最详细·教你从零复现【人工智能病理】项目的保姆级教程
这期推文来盘一盘如何从零开始复现一个深度学习的项目，我选择的项目是与的。挑选好项目以后，可以建立一个简单的思维导图辅助我们梳理架构，首先要关注的，就是我红框选出来的两个文档。
知识蒸馏Matching logits与RocketQAv2
很多时候你与其说直接用一个数据集去训练一个模型，你还不如用这个数据集先训练一个大a模型比a模型要大的模型。再让大a模型去教会a模型去做，有可能效果就更好。就是因为大a模型这个teacher model可以生成soft label相比于原始数据的hard label，可以包含更多的信息量，从而就天然的
机器学习概述
机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。简而言之，机器学习是一种从数据中学习规律和模式的方法，通过数据来预测、分类或者决策。
AI Earth数据集——中国10米地物分类数据集(AIEC)
达摩院AI Earth团队自研的中国区10m分辨率地物分类产品，数据包含2020-2022年中国逐年土地覆盖信息。研究团队利用Sentinel-2 数据集，借助深度学习方法，融合了多时序、多模态、Low Level约束、半监督等技术，进行精细化地物分割。算法基于LandCoverNet Datase
人工智能、机器学习和生成式人工智能之间有什么区别？
生成式人工智能是机器学习的一个进阶阶段，它利用深度学习等复杂的机器学习技术，让计算机能够生成全新的、真实的内容，例如文章、图像和音乐等。人工智能的应用范围非常广泛，从简单的语音助手到复杂的机器人系统，都可以归入人工智能的范畴。所有格式的生成式人工智能——文本、音频、图像和视频——都可以用来通过创建看
AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测
AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力系统的可靠性和稳定性成为了关注的焦点。传统的电力系统故障检测与预测方法往往依赖于经验模型和规则，面临着适应性差、效率低下等问题。而近年来，机器学习技术的发展为电力系统故障检测与预测提供了全新的解决思路。
解决cryptography库报错【DLL load failed while importing _rust】
ImportError: DLL load failed while importing _rust: 找不到指定的程序。可能是cryptography的版本不对导致的，本人安装的是42.0.5的版本，查看版本的方法如下。安装低版本的 cryptography。
【推荐系统】常用评价指标NDCG、HR、Recall、MRR解析
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AI赋能微服务：Spring Boot与机器学习驱动的未来应用开发
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考研复试问题/面试问题——机器学习（1）（入门系列）
我们日常中的程序就像命令一样指导计算机去做什么，而机器学习是以数据而非命令为基础的非显示编程，前者注重因果，后者注重关联。机器学习是人工智能的核心，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。从实践的意义上来说，机器学习算法利用已有数据
【AI】2024 年 AI 辅助研发趋势（详）
随着人工智能技术的不断发展，AI辅助研发在各行业中扮演着越来越重要的角色。本文将深入探讨2024年AI辅助研发的趋势，并分析其对科技创新和产业发展的影响。加强AI人才培养，提供实践机会，培养解决实际问题的能力。AI辅助设计系统在车辆结构优化、自动驾驶技术开发中起到关键作用，提高了车辆的性能和安全性。
第八章：AI大模型的安全与伦理8.1 数据安全与隐私保护8.1.2 数据脱敏
1.背景介绍数据安全与隐私保护是AI大模型的关键问题之一。在本章中，我们将深入探讨数据安全与隐私保护的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍随着AI技术的发展，越来越多的数据被用于训练大型模型。然而，这些数据可能包含敏感信息，如个人信息、商业秘密等。如果这些数据泄露，可能导致严
探索AI大模型学习的未来之路
AI大模型学习建立在深厚的数学和算法基础之上。其中，深度学习技术是支撑大模型学习的重要基石。深度学习模型通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出具有强大表示学习能力的网络结构。这些模型能够自动地从大量数据中提取特征，并学习到数据的内在规律和模式。
深度学习与机器学习：互补共进，共绘人工智能宏伟蓝图
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要分支，它们各自具有独特的优势，并在多个层面紧密相连。深度学习通过深度神经网络结构，展现出强大的数据处理能力，能够自动学习数据的特征提取，适用于语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域。而传统机器学习则更加注重模型的简单性和可解释性，依赖于人工设计的特征和算法
【深度学习】BERT变体—RoBERTa
RoBERTa是的BERT的常用变体，出自Facebook的。来自Facebook的作者根据BERT训练不足的缺点提出了更有效的预训练方法，并发布了具有更强鲁棒性的BERT：RoBERTa。RoBERTa通过以下四个方面改变来改善BERT的预训练:在MLM任务中使用动态掩码而不是静态掩码；移除NSP
一觉醒来，程序员失业危机近在咫尺——全球首个AI软件工程师Devin来了！！！
一家名为Cognition的初创科技公司最近推出了名为 Devin 的 AI 软件工程师。Cognition公司宣称：Devin旨在协助人类工程师，而非取代他们，使工作更加轻松。
人工智能中的数学建模与机器学习的实验研究
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个分支，旨在构建智能机器，使其具有人类般的智能。人工智能的主要目标是让计算机能够理解自然语言、解决问题、学习从经验中、执行复杂任务以及进行自主决策。人工智能的发展取决于计算机科学、数学、统计学、物理学、生物
