【GNN/深度学习】常用的图数据集（资源包）
【GNN/深度学习】常用的图数据集（资源包）
AI：126-基于深度学习的人体情绪识别与分析
随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为人体情绪识别与分析领域的关键工具。通过深度学习算法，计算机能够更准确地理解人体的情绪表达，为情感计算、人机交互等领域提供了新的可能性。本文将探讨基于深度学习的人体情绪识别与分析，并提供相关的代码实例。
使用LORA微调RoBERTa
LORA可以大大减少了可训练参数的数量，节省了训练时间、存储和计算成本，并且可以与其他模型自适应技术(如前缀调优)一起使用，以进一步增强模型。
论文投稿被退稿但有修改意见 神码ai
通过仔细阅读修改意见、制定详细的修改计划、关注重点、使用小发猫伪原创或快码论文等软件辅助修改、请教导师或同行、重新审查结构和逻辑以及及时提交修改后的论文等方法，您可以有效地进行修改工作并提高论文的质量和水平。同时，这也是一个学习和进步的机会，通过这次经历，您可以更好地了解学术论文的要求和规范，为未来
浅谈人工智能之深度学习~
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能
【深度学习与人工智能】
深度学习作为人工智能的核心技术之一，正在不断推动科技的发展和社会的进步。随着深度学习算法和技术的不断演进，相信它将会在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多便利和创新。在自然语言处理领域，深度学习能够通过分析大量的文本数据，进行情感分析、文本生成和机器翻译等任务；在计算机视觉领域，深度学习能够通过训练
【AI】深度学习在图像编码中的应用（1）
视频行业在AI技术的推动下正在经历前所未有的变革，不仅传统的娱乐、媒体、教育等领域得到深度渗透，更在工业、安防、生产办公等垂直市场中开辟出众多新型应用场景。
Stable-diffusion-WebUI 的API调用(内含文生图和图生图实例)
使用Diffusers库来进行stable-diffusion的接口调用以及各种插件功能实现，但发现diffusers库中各复杂功能的添加较为麻烦，而且难以实现对采样器的添加，safetensors格式模型的读取。使用webui专门的api接口，能够极大方便我们进行类似webui界面的api调用。
AI：125-基于深度学习的航拍图像中地物变化检测
随着无人机技术的飞速发展，航拍图像成为获取地表信息的重要手段之一。然而，由于地球表面的不断变化，监测和识别航拍图像中的地物变化成为一项具有挑战性的任务。在人工智能领域，深度学习技术的兴起为地物变化检测提供了全新的解决方案。本文将介绍基于深度学习的航拍图像中地物变化检测的方法，并附上相应的代码实例。
【机器学习】1、AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论
讲解人工智能、机器学习、深度学习三者的概念和定义，并解释一些基本术语
深度学习网络模型————Swin-Transformer详细讲解与代码实现
经典网络模型系列——Swin-Transformer详细讲解与代码实现
使用UMAP降维可视化RAG嵌入
在本文中，我们使用LangChain构建RAG应用，并在2D中可视化嵌入，分析查询和文档片段之间的关系和接近度。
毕业设计-基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统的毕业设计。随着交通事故的日益增多，减少交通意外的发生成为当务之急。本设计基于YOLOv5算法，通过训练深度学习模型实现对交通路面障碍物的准确检测。通过采集大量的路面障碍物图像数据，使用YOLOv5模型进行训练和优化，实现了高精度和实时性的障碍物检测。该系统具
大模型：合成数据、安全挑战与知识注入
根据"Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training"这篇论文，即便LLM经过了广泛的安全调教，被提前训练进模型中的后门攻击仍然能留存下来，只是等待被特定的指令触发后就能做出恶意行为，例如生成一
CodeFormer一款既能人脸修复、还能视频去码的AI软件，附下载使用教程
它可以处理视频中的各种问题，如模糊、抖动、颜色失真等，从而提供更清晰、更稳定的视频观看体验。CodeFormer通过分析视频的每一帧，对图像进行逐一修复，使得修复后的视频在细节和色彩上都更接近原始状态。由于其专为处理人脸设计，CodeFormer在人脸修复方面表现尤其出色，它可以处理各种复杂的人脸图
YOLOv8 从环境搭建到推理训练
yolov8从环境搭建到推理训练（超级详细）
深度学习安全背心检测识别系统-毕业设计
近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolo
人工智能、机器学习与深度学习之间的关系
在我们深入研究机器学习和深度学习之前，让我们快速浏览一下它们所属的分支：人工智能(AI)。简而言之，人工智能是一个将计算机科学与大量数据相结合以帮助解决问题的领域。人工智能有许多不同的用例。图像识别，图像分类，自然语言处理，语音识别，面部识别等。人工智能主要有两种类型：弱人工智能和强人工智能。弱人工
AI：124-基于深度学习的人体遮挡物体重建技术
随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破。其中，基于深度学习的人体遮挡物体重建技术成为了近年来备受关注的研究方向之一。本文将介绍这一领域的背景、挑战和最新的研究成果，同时提供一个简单的代码实例，以便读者深入了解这一引人注目的技术。在日常生活中，人体遮挡物体的情况屡见不鲜。
2024年应该关注的十大人工智能创新
今年是大年初一，我们将探讨2024年可能出现的十大人工智能创新，拥抱这些即将到来的人工智能创新，可以为一个充满激动和变革的未来做好准备。
