2024年AI辅助研发:科技创新的引擎

2024的AI辅助研发的扩展相关信息

AI论文查重率怎么降低?七大策略助你突破困境

通过遵循这些策略,我们可以更好地应对AI论文查重率的问题,推动学术研究的发展和创新。如何有效降低AI论文的查重率,确保学术研究的原创性和创新性,成为了研究者和学者关注的焦点。通过正确引用他人的观点和数据,可以确保论文的权威性和可信度,同时避免被查重软件误判为重复内容。通过结合具体案例和实践经验,可以

一文了解OpenAi的发展历史

同时,OpenAI也将人工智能的安全性和可控性视为至关重要的问题,并通过自身的研究和倡导,推动全球人工智能的健康、安全和可持续发展。2019年,OpenAI推出了名为GPT-3的最新版本的语言模型,该模型的规模和能力远超以往,可以生成具有逻辑性和创造性的语言文本,被认为是人工智能领域的重大突破。20

探索人工智能:深度学习、人工智能安全和人工智能

与传统的编程相比,人工智能编程更加复杂且困难,因为它涉及到对大规模数据集的处理和深度学习模型的构建。例如,对抗样本攻击就是一种常见的攻击手段,攻击者可以在原始输入数据中添加一些微小的扰动,从而欺骗深度学习模型得出错误的结果。此外,人工智能编程作为实现人工智能技术的关键环节,需要不断探索和创新,以提高

AI入门之深度学习:基本概念篇

神经网络的每一个权重系数都是空间中的一个自由维度,为了对损失表面有更直观的认识,可以将沿着二维损失表面的梯度下降可视化,但你不可能将神经网络的真实训练过程可视化,因为无法用人类可以理解的方式来可视化1 000 000维空间。本例中的模型包含2个Dense层,每层都对输入数据做一些简单的张量运算(re

开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库进阶(四)

引入向量数据库,为AI服务赋能

论文AI率怎么降:揭秘有效降低AI辅助写作比例的策略

综上所述,降低论文AI率需要我们从多个方面入手,包括明确写作目标与内容定位、提升作者的学术素养与写作能力、合理利用AI辅助工具、强化原创性意识与规范引用、建立论文审核机制与反馈循环、加强学术道德教育与监管以及利用技术手段降低AI辅助比例。只有这样,我们才能确保学术论文的质量和原创性,推动学术研究的健

支撑开源LLM大模型的私有化部署,需要单机多个不同型号GPU混合使用的同学看过来

不同型号GPU混合使用;LLM大模型;多GPU;cuda;cudnn;nvidia-smi;2张rtx3090+2张rtx4090

Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络

所提出的Mamba-UNet的架构如图2所示,其灵感来源于UNet [24] 和 Swin-UNet [3]。首先将大小为 H × W × 1 的2D灰度图像分割成类似于ViT和VMamba的块 [5,16],然后转换为维度为 H/4 × W/4 × 16 的1D序列。一个初始的线性嵌入层将特征维度

MADQN:多代理合作强化学习

在本文中我们将只关注合作多代理学习的问题,不仅因为它在我们日常生活中更常见,而对于我们学习来说也相对的简单一些。

2024年3月最新的深度学习论文推荐

现在已经是3月中旬了,我们这次推荐一些2月和3月发布的论文。

免费ai论文生成器在线(ai论文生成器免费版)

AIPaperPass是AI原创论文写作平台,免费千字大纲,5分钟生成3万字初稿,提供答辩汇报ppt、开题报告、任务书等,40篇真实中英文知网参考文献,重复率超过10%包退费。AIPaperPass操作流程步骤:第一步、选择专业方向及拟定论文题目,第二步、AI智能生成论文大纲,第三步、下载论文文件。

AI论文速读 | TimeXer:让 Transformer能够利用外部变量进行时间序列预测

最近的研究已经展现了时间序列预测显着的性能。然而,由于现实世界应用的部分观察性质,仅仅关注感兴趣的目标,即所谓的内部变量(endogenous variables),通常不足以保证准确的预测。值得注意的是,一个系统通常被记录为多个变量,其中外部序列可以为内部变量提供有价值的外部信息。因此,与之前成熟

论文已提交,如何添加或修改作者名单?(附信件模板)

不管这篇论文是已经提交在审稿阶段,还是文章已被接受在Proof阶段,再或者是已经在线发表了,都可以尝试联系期刊进行作者名单修改。在这封信中,应详细说明需要进行变更的原因,并请求编辑对这一变更予以批准。科研论文变更作者名单是一件非常严肃的事情,大家投稿之前一定要再三确认好作者名单,避免出现更改作者的情

开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call(八)

Spring AI调用OpenAI,并实现function call的高级用法,良心之作,全网唯一,绝非搬运,希望能给您带来一些些帮助!

Labelme加载AI(Segment-Anything)模型进行图像标注

labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具,可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务,支持VOC格式和COCO等的导出,代码简单易读,是非常利用上手的良心工具。(2)在labelme/labelme/文件夹下自建一个文件夹model_file。(3)依次输入以下几个网

从16-bit 到 1.58-bit :大模型内存效率和准确性之间的最佳权衡

在本文中,我们将通过使用GPTQ对Mistral 7B、Llama 27b和Llama 13B进行8位、4位、3位和2位量化实验,还要介绍一个大模型的最新研究1.58 Bits,它只用 -1,0,1来保存权重

【深度学习应用】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法[离线模式]

【代码】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法(离线模式)

开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库(三)

引入向量数据库,为AI服务赋能

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