RISC-V SoC + AI | 在全志 D1「哪吒」开发板上，跑个 ncnn 神经网络推理框架的 demo
比如这是它检测出的南京市长 江大桥上边的车车车车。对于 ②，我们需要把 ncnn 目录中的 build-c906/examples/nanodet 复制进去，在 ncnn-assets中下载 nanodet_m.bin 和 nanodet_m.param 两个文件放进去，再放入一张你想检测的图片即可
图神经网络与大数据：创新融合的数据智能时代
图神经网络与大数据的融合为数据智能时代带来了更多可能性。未来，随着技术的进一步发展，相信这一领域将迎来更多创新和突破。愿图神经网络和大数据的结合，在科技发展的道路上绘就更加辉煌的篇章！
AI：135-基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复
基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也日益广泛。本文将重点关注人工智能在文化遗产保护领域中的应用，具体探讨基于卷积神经网络（CNN）的艺术品瑕疵检测与修复技术。通过深度学习的方法，我们可以在保护文化艺术品的过程中更加精准地检测和修复潜在的瑕疵，为后人留
ChatGPT常用prompts汇总
ChatGPT是目前最先进的自然语言生成模型之一，但如何构建合适的Prompt提示词对于模型的表现至关重要。在这篇博客中，我们将汇总一些常用的Prompts，以便使用者更好地指导模型输出符合预期的内容。无论您是初学者还是经验丰富的ChatGPT用户，这篇博客都将为您提供实用的指导和帮助。
SparkMLib：卷积神经网络
1.背景介绍1. 背景介绍SparkMLib是Apache Spark的一个机器学习库，它提供了一系列的算法和工具来处理大规模数据集。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种深度学习模型，它在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。本文将详细介绍
AI论文速读 | 2024【综述】图神经网络在智能交通系统中的应用
智能交通系统（ITS）在缓解交通拥堵、降低交通事故发生率以及提升城市规划效率等方面扮演着至关重要的角色。但由于交通网络结构的复杂性，传统的机器学习及统计方法正逐渐显得不足以应对这些挑战。随着人工智能时代的来临，深度学习框架在众多领域取得了突破性的进展，并且被广泛认为是解决这些复杂问题的有效手段。特别
探索模块化神经网络在现代人工智能中的功效和应用
在快速发展的人工智能领域，模块化神经网络 (MNN) 已成为一项关键创新。与遵循整体方法的传统神经网络架构不同，MNN 采用分散式结构。本文深入探讨了 MNN 的基础知识、它们的优势、应用以及它们带来的挑战。
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
中电金信联合国电南自利用源启·行业AI平台的基础技术支撑，结合大数据、微服务等技术，基于国产软硬件系统，在统一标准规范体系、安全管理体系、运维保障体系下，构建了面向新能源“产营运维管”的全栈国产化数智平台，完成针对电力设备运行的智能预警算法在线建模、训练和优化，实现运行状态异常检测及预警，预测设备劣
SparkMLlib与卷积神经网络
1.背景介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种深度学习模型，它在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。Spark MLlib 是 Apache Spark 的机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法，包括支持卷积神经网络的实现。在本文中
AI：127-基于卷积神经网络的交通拥堵预测
随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为城市面临的一项严重挑战。人工智能技术的快速发展为解决交通拥堵问题提供了新的可能性。本文将介绍一种基于卷积神经网络（CNN）的交通拥堵预测方法，并提供相应的代码实例，展示其在实际应用中的潜力。交通拥堵对城市居民和经济活动带来了严重的影响。为了更有效地管理城市交通，
神经网络与人类智能的融合：实现人工智能的高峰
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能行为的科学。人类智能包括学习、理解语言、认知、决策等多种能力。在过去几十年中，人工智能研究取得了显著的进展，尤其是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，人工智能仍然远远不及人类在
玩转大数据10：深度学习与神经网络在大数据中的应用
深度学习和神经网络在大数据中的应用已经成为当今人工智能领域的热点问题。它们具有处理大规模数据、提取特征和提高预测精度等优势，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和金融风控等领域。随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，深度学习和神经网络在大数据中的应用将会更加广泛和深入。同时，我们
一、对人工智能大模型了解与认知
月黑风高，乌云密布，树木低垂，黯淡沉闷。这黎明前的风暴，预示着新时代的变革即将到来。在一个8线小城市的办公室中世界上有男人、女人、人妖，米国有1/3男，2/3女…，以后会增加一个非常重要的人种，他就像孙悟空拔毫毛，变化出拥有各种本事的自己。如果咱们不懂驾驭他，做他的师傅，咱们可就被统治了。这是什么妖
人工智能卷积神经网络，CNN，梯度下降
通过这篇文章你可以了解人工智能卷积神经网络相关知识，梯度下降计算，等相关概念理解。可以用于复习人工智能相关知识。通俗易懂，易于理解。
针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?
作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中的零样本和少样本的能力。
人工智能SCI二区期刊Applied Intelligence高被引录用论文合集，含2024最新
该刊由SPRINGER出版商于1991年创刊，刊期Bimonthly，专注于人工智能和神经网络的研究，重点关注有关创新智能系统的方法论及其在解决现实生活复杂问题的研究进展，目前已经被国际重要权威数据库SCIE、SCI收录。值得一提的是，Applied Intelligence审稿周期最快18天录用，
复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习
一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。二、获取或准备数据集：根据论文中描述的实验，获取相应的数据集。如果论文中使用的是公开数据集，通常可以直接从互联网上下载；如果是私有数据集，可能需要自己收集或生成类似的数据。三、实现模型：使用合适的深度学
使用SPIN技术对LLM进行自我博弈微调训练
SPIN从AlphaGo Zero和AlphaZero等游戏中成功的自我对弈机制中汲取灵感。它能够使LLM参与自我游戏的能力。
【人工智能】使用Python构建神经网络模型预测房价
一 、实验目的熟悉 python 的语法使用掌握深度学习的全过程深刻理解并且掌握全连接神经网络的工作原理二 、实验内容用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用 python 的 numpy 库搭建一个单层的全连接神经网络用于拟合这个线性回归函数来预测 Boston 的房价。三 、实验原理构建模型和完
使用Mixtral-offloading在消费级硬件上运行Mixtral-8x7B
在本文中，将解释Mixtral-offloading的工作过程，使用这个框架可以节省内存并保持良好的推理速度，我们将看到如何在消费者硬件上运行Mixtral-8x7B，并对其推理速度进行基准测试。
