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。
AI：113-基于卷积神经网络的图像风格迁移
AI：113-基于卷积神经网络的图像风格迁移人工智能领域的发展在近年来取得了令人瞩目的成就，其中图像处理领域的技术也在不断创新。图像风格迁移是一项引人注目的研究方向，通过人工智能技术，可以将一幅图像的艺术风格转移到另一幅图像上，创造出富有创意和艺术感的新作品。本文将探讨基于卷积神经网络（Convol
人工智能——神经网络算法入门
神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络结构的计算方法，核心思想是通过大量简单的基本计算单元（即神经元）相互连接来处理复杂的模式识别、优化等问题。典型的神经网络算法包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征，最后输出层将特征转化为具体的输
在Colab上测试Mamba
本文整理了一个能够在Colab上完整运行Mamba代码，代码中还使用了Mamba官方的3B模型来进行实际运行测试。
经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
ResNeXt论文（《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”
