AI：139-基于深度学习的语音指令识别与执行
AI：139-基于深度学习的语音指令识别与执行人工智能（AI）领域近年来取得了巨大的进展，其中深度学习成为推动技术发展的关键引擎之一。在语音处理领域，深度学习为语音指令的识别与执行提供了强大的工具。本文将重点探讨基于深度学习的语音指令识别与执行技术，并提供一个简单的代码实例来演示该技术的应用。语音交
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人工智能顶会ICLR 2024热门研究方向大揭秘
本文可视化分析了人工智能顶会ICLR 2024的研究热点，归纳和总结了十大热门研究方向，可以为读者追踪人工智能的研究热点提供一些有价值的参考。
人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类
词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。即将一个词用特定的向量来表示，向量之间的距离（例如，任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离）一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。传统的独热表示（ one-hot repre
毕业设计：基于深度学习的城市交通客流量预测 人工智能 LSTM
毕业设计：基于深度学习的城市交通客流量预测通过结合深度学习和计算机视觉技术，该方法能够准确预测城市交通的客流量。我们使用了TCN-LSTM组合模型，并通过调整超参数进行模型优化。实验结果表明，该模型在预测精度上具有出色的表现，能够为城市交通规划和决策提供有力支持。对于计算机专业、软件工程专业、人工智
人工智能|深度学习——基于对抗网络的室内定位系统
基于对抗网络的室内定位系统
深度学习与人工智能：如何实现智能家居与智能城市
1.背景介绍智能家居和智能城市是人工智能技术在现实生活中的两个重要应用领域。智能家居通过将传感器、摄像头、微控制器等设备与互联网连接，实现家居设施的智能化控制，提高家居生活的便利性和安全性。智能城市则是通过将大量传感器、摄像头、通信设备等设备与城市基础设施连接，实现城市的智能化管理，提高城市的运行效
深度学习：人工智能的新篇章
深度学习作为人工智能的重要技术，正在推动人工智能的发展进入一个新的篇章。通过模拟人脑神经网络的工作原理，深度学习实现了对大规模数据的学习和模式识别。深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了重要的应用成果，为自动化和智能化提供了强大的支持。然而，深度学习的广泛应用也带来了数据隐私和道德问
【人工智能与机器学习】基于深度学习CNN的猫狗图像识别
通过Python编程使用CNN卷积神经网络对kaggle猫狗识别数据集训练并进行猫狗识别。（文章内含全部数据集及Python代码）
TaskWeaver创建超级AI Agent
对于更复杂的任务，用户可以定制代码生成和规划的示例。在TaskWeaver中，插件是用于处理过于复杂或需要特定领域知识的任务的专业Python函数，从而减少了所需插件的数量，因为TaskWeaver已经可以处理通用的Python代码生成。在这篇文章中，我们将讨论什么是 TaskWeaver，Task
选择最适合数据的嵌入模型：OpenAI 和开源多语言嵌入的对比测试
本文将OpenAI新模型与开源模型的性能进行实证比较。
人工智能绘画的时代下到底是谁在主导,是人类的想象力,还是AI的创造力?
的推导有相似之处，但区别在于VAE模型中的隐变量Z是一个连续的无穷维向量，而EM算法中的隐变量是离散的。很好的解决了单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要，比微调模型更进一步对图像生成的控制。有了这一系列高斯分布的参数，就可以得到叠加后的P(x)的形式。它基于机器学习和深度学习算法，通过对大
红衣大叔讲AI：Sora技术原理大揭秘
红衣大叔讲AI：Sora技术原理大揭秘
PHATGOOSE：使用LoRA Experts创建低成本混合专家模型实现零样本泛化
这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Experts (PHATGOOSE)，这是一种通过利用一组专门的PEFT模块(如LoRA)实现零样本泛化的新方法
Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比
看完这篇文章，我希望你能对Mamba 和状态空间模型有一定的了解，最后我们以作者的发现为结尾：作者发现模型与相同尺寸的Transformer模型的性能相当，有时甚至超过了它们!作者：Maarten Grootendorst。
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面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?
大数据的定义与特点:大数据指的是规模(数据量)、多样性(数据类型)和速度(数据生成及处理速度)都超出了传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。它具有四个主要特点，通常被称为4V:Volume(体量)、Velocity(速度)Variety(多样性)和Veracity(真实性)大数据与深度学习的关系，
【RT-DETR有效改进】利用EMAttention加深网络深度提高模型特征提取能力（特征选择模块）
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文改进是基于ResNet18、R
使用Streamlit构建纯LLM Chatbot WebUI傻瓜教程
大量的大语言模型的WebUI基于Streamlit构建对话机器人Chatbot。Streamlit可以帮助将大型语言模型集成到Web界面中，以构建对话机器人Chatbot的WebUI。使用Streamlit API将大型语言模型集成到Web界面中，可以使用模型来回答用户的问题，并将回答显示在界面上。
人工智能深度学习
深度学习人工智能人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题深度学习其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题机器学习机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的
