通用性技术底座AI大模型与各行业专用性AI小模型搭建（第二篇）
在选择行业专用AI小模型的架构时，需要考虑以下几个关键因素：1. **任务类型**：- 不同的任务类型（如分类、回归、序列生成、图像识别等）对应着不同的模型结构。例如，文本分类问题可能选用简单的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），而自然语言理解任务则可能会使用预训练的BERT、RoBER
[AIDV] 芯片验证：AI 机器学习在 DV 中的应用及进展
现代硬件设计的功能要求不断增加，这意味着传统的功能验证过程在满足设计上市时间目标方面变得效率低下。大量的事实证明，机器学习 (ML) 模型对于流程主要部分的自动化非常有价值，而这些部分通常占用了工程师的精力；使他们不再需要添加新的覆盖率指标来使设计更加稳健。
AI论文速读 |【综述】深度学习在多元时间序列插补的应用
普遍存在的缺失值导致多元时间序列数据只有被部分观测，破坏了时间序列的完整性，阻碍了有效的时间序列数据分析。最近，深度学习插补方法在提高损坏的时间序列数据的质量方面取得了显着的成功，从而提高了下游任务的性能。在本文中，对最近提出的深度学习插补方法进行了全面的调查。首先，提出了所有调研的方法的分类，然后
AI智能问答系统（2）：具体实现
编写HTML文件index.html，在上方文本框中显示介绍尼古拉·特斯拉的一篇文章信息，在下方文本框输入一个和文章内容相关的问题，单击“search”按钮后会自动输出显示这个问题的答案。然后利用SQuAD2.0数据集，和神经模型MobileBERT学习文章中的知识，然后在表单中提问和文章内容有关的
人工智能和机器学习中深度学习、自然语言处理、计算机视觉详细介绍和java代码实现、数据模型训练
深度学习深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络对数据进行学习和表征。使用深度学习库如DL4J（DeepLearning4j）来构建和训练深度神经网络模型。示例代码如下：// 构建神经网络模型.seed(123).list().build();// 准备数据进行训练// 加载和准备训练数据集//
【人工智能处理音频所常用的硬件组件和库函数】
另外，如果您在寻找更专业的音频处理库或框架，并且不局限于MicroPython环境，那么您可以考虑使用如JuiceFX、PortAudio、libsoxr等更成熟的音频处理库，但这些库通常需要更强大的处理器和操作系统支持，并且可能不适合直接在ESP32S3上运行。请注意，由于MicroPython和
密码学与人工智能：加密算法在机器学习中的应用
1.背景介绍密码学和人工智能这两个领域在过去的几年里都取得了显著的进展。密码学在保护数据和通信安全方面发挥着重要作用，而人工智能则在各个领域取得了突破性的进展，如计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。然而，这两个领域之间的相互作用并不是一直存在的，直到最近才开始受到关注。本文将探讨密码学和机器学习之
机器学习——线性回归
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩
AI 学习记录
入门比较久了，还有很多东西需要学（每次看到论文里的数学公式都看不懂），记录一些东西，也希望能帮到他人。
AI辅写疑似度多少不通过：揭秘自媒体创作的七大疑虑
其次，如果疑似度过高的内容被平台判定为违规或者不通过，自媒体人可能会失去一些机会或者受到惩罚。一般来说，如果一篇文章的语言表达生硬、逻辑不自然、内容重复或者缺乏情感和创意，就可能会被认为是疑似度过高的内容。一般来说，如果AI生成的内容过于机械、生硬，缺乏人类的情感和创意，就可能会被判定为疑似度过高的
Pytest插件“pytest-selenium” - 让自动化测试更简洁
在测试用例中，你可以使用 pytest-selenium 提供的 pytest.mark.screenshot 装饰器来指定测试失败时保存截图的路径：。在测试用例中，你可以使用 pytest-selenium 提供的 pytest.mark.screenshot 装饰器来指定测试失败时
大世界模型 Large World Model（LWM）：开源界Gemini Pro
目前，在paperswithcode网站研究趋势榜单中排名第一。大世界模型（LWM）是一种通用的多模态自回归模型。它使用RingAttention在各种长视频和书籍的大型数据集上进行训练，可以执行语言，图像和视频理解和生成。LWM可以与图像聊天。LWM可以跨1M上下文检索事实，具有高准确性。LWM可
ai免费写论文工具有哪些？论文免费自动生成器
在各种文本、数学、编码和推理基准测试中，包括 MMLU、GSM8K、MATH、Big-Bench Hard、HumanEval、Natural2Code、DROP 和 WMT23，Gemini 的表现均超越了其他所有模型，并改善了最新的最先进成果。AI大模型赛道也卷的飞起，打造像Gemini这样的巨
【前沿技术杂谈：迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义 [2023 年 12 月更新］
与大多数欧盟立法一样，《人工智能法》起源于欧盟的一系列委员会。该法案是两个机构的心血结晶，即欧洲内部市场和消费者保护委员会（“IMCO”）和公民自由、司法和内政委员会（“LIBE”），这两个委员会似乎比开发人员更喜欢冗长的缩写词，它们于 2021 年 4 月 21 日首次通过欧盟委员会提出了该法案。
【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）
一元线性回归是一种统计分析方法，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。在一元线性回归中，只有一个自变量（即解释变量）与一个因变量（即被解释变量）相关。
Pytorch中张量的高级选择操作
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例
咱们还没有演示过使用矩阵进行计算得到经由神经网络馈送的信号，我们也没有演示过多于2层的神经网络示例，在这篇文章里，咱们将构建一个三层神经网络的示例，并观察如何处理中间层的输出以作为最后第三层的输入，可以想象到这个示例估计会非常有趣。为什么用3层神经网络呢？第一层为输入层，最后一层为输出层，中间层我们
人工智能 — 特征选择、特征提取、PCA
特征提取：是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，这样就改变了原来的特征空间。特征选择：是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。
（12-2）AI人脸识别系统： 系统需求分析
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。（4）MobileNet：是一种轻量级的卷积神经网络，它的主要目标是在保持模型准确性的同时，尽可能地减少模型的大小和计算复杂度。根据训练所得的模型实现人脸识别功能，既可以识别摄像头中的图片，也可以识别Flask
AI：144-通过机器学习预测股票市场趋势
AI：144-通过机器学习预测股票市场趋势在人工智能领域，机器学习在各个领域都展现出强大的潜力，其中之一便是在股票市场趋势预测中的应用。通过利用大量的历史数据和复杂的算法，机器学习模型能够分析市场动态，帮助投资者做出更明智的决策。本文将探讨机器学习在股票市场趋势预测中的原理，并提供一个简单的代码实例
