论文AI率多少正常：深入解析与合理界定
通过明确写作目标、优化AI工具的使用、人工审查和修改以及关注AI技术的最新发展等方式，我们可以更好地平衡论文AI率与学术诚信的关系，提高论文的质量和原创性。然而，一般来说，如果AI生成或修改的内容占论文总字数的10%至20%，这通常被认为是正常的范围。过高的论文AI率可能引发学术不端行为的风险，因此
【多任务学习】Multi-task Learning 手把手编码带数据集, 一文吃透多任务学习
我们之前讲过的模型通常聚焦单个任务,比如预测图片的类别等,在训练的时候,我们会关注某一个特定指标的优化.但是有时候,我们需要知道一个图片,从它身上知道新闻的类型(政治/体育/娱乐)和是男性的新闻还是女性的.我们关注某一个特定指标的优化,可能忽略了对有关注的指标的有用信息.具体来说就是训练相关任务所带
OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述
OpenCV是一款开源的计算机视觉库，可用于实时的图像处理、图形识别、机器学习等领域。它具有跨平台、高速、易用等特点，并广泛应用于各种领域，如医学、安防、自动驾驶、AR/VR等。本文将简要介绍如何基于Python环境，安装最新的OpenCV4.9.0版本，并提供相应的命令和代码示例，以帮助读者更快更
AI 大模型赋能手机影像，小米14 Ultra 让真实有层次
2月22日，小米龙年第一场重磅发布会，正式发布专业影像旗舰小米14 Ultra。此前小米发布的两代 Ultra，在不同维度，引领了移动影像行业的走向。最新的小米14 Ultra 在定义的时候，我们反复在思考：怎么才能把移动影像推向一个全新的层次？为此，小米跟徕卡、用户、摄影师、专家学者做了大量的交流
利用开源AI引擎：打造安全生产作业人员穿戴检测应用平台
在电力行业中，作业人员的安全是至关重要的。为了确保工作人员在进行电力设施操作时的个人安全，需要对作业人员的安全穿戴情况进行严格监控。随着计算视觉技术的发展，特别是图像处理和目标检测技术的进步，我们可以通过自动化的方式监测作业人员的安全穿戴情况，从而提高电力设施操作的安全性。
【人工智能高频面试题--基本篇】
老师，我太想进步了！
施工升降机AI数人数识别摄像机
这种摄像机依靠先进的人工智能技术和摄像头设备，能够实时监测和识别施工升降机内部的人数，有效应对可能出现的超载情况，提高了升降机的安全性和运行效率。摄像机安装在升降机内部，通过摄像头拍摄到升降机内部的场景，通过人工智能系统中进行数据处理和图像分析，识别出升降机内部的人数。施工升降机AI数人数识别摄像机
值得收藏！2024年人工智能顶级会议投稿信息汇总（计算机视觉领域）
本文对计算机视觉领域内的顶级会议进行了介绍，以便读者了解会议主题、截稿日期、录用通知时间、举办时间及地点等关键信息。同时还将相关会议信息汇总成一张表格，方便读者快速的查看计算机视觉领域内的相关论文。
全网最详细·教你从零复现【人工智能病理】项目的保姆级教程
这期推文来盘一盘如何从零开始复现一个深度学习的项目，我选择的项目是与的。挑选好项目以后，可以建立一个简单的思维导图辅助我们梳理架构，首先要关注的，就是我红框选出来的两个文档。
三维重建方法3D gaussian splatting与NeRF的区别和异同
本文从数据输入、数据输出、渲染方式、优化方式、三维信息表达、时间与效果等几个方面对三维重建方法NeRF和3D Gaussian Splatting方法进行了横向比较，分析其异同
AI模型部署实战：利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程
随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展，越来越多的AI算法模型被用于目标检测、图像分割、图像生成等任务中，如何高效地在云端或者边缘设备上部署这些模型是工程师迫切需要解决的问题。一个完整的AI模型部署流程一般分为三个阶段：预处理、模型推理、后处理，一般情况下会把模型推理放在GPU或者专用的硬件上进行处
【学习笔记】开源计算机视觉库OPENCV学习方案
学习OpenCV需要一定的时间和耐心，但通过以上提供的资源、教程和实践项目等指导，相信学习者能够逐步掌握这一强大的计算机视觉库。在学习过程中，建议多动手实践、多思考问题并善于总结经验教训。此外，与其他学习者交流互动也是提升学习效果的好方法。希望这些建议能对你在学习OpenCV的道路上有所帮助！本文中
Ubuntu20.04在ROS下运行ORB-SLAM3
小白配置ORB-SLAM3
ICLR 2024 | Meta AI提出ViT寄存器结构，巧妙消除大型ViT中的伪影以提高性能
在这项工作中，作者对 DINOv2 模型特征图中的伪影进行了详尽的研究，并发现这种现象存在于多个现有的流行ViT模型中。作者提供了一种简单的检测伪影的方法，即通过测量token的特征范数来实现。通过研究这些token的局部位置和全局特征信息，作者发现，这些token对于模型性能损失存在一定的影响，并
【飞浆AI实战】桃子分类系统部署：手把手带你入门PaddleClas全家桶
本次分享将带领大家从0到1完成一个图像分类任务的模型训练评估和推理部署全流程，项目将采用以PaddleClas为核心的飞浆深度学习套装进行开发，并总结开发过程中踩过的一些坑，希望对有类似项目需求的同学提供一点帮助。这个部分的目的是将我们的模型部署到移动端（比如手机），这样就不用依赖云端服务器来进行推
入局AI时代，先从了解AI工具入手（200 个免费的 AI 工具分享）
Clipdrop - AI 驱动的插件程序，帮助你从计算机或移动设备快速剪辑和编辑图像 ,在几分钟内将一流的 AI 集成到您的应用程序中（PS、Figma、IOS、安卓）。Character.io - 一种使用 AI 从用户照片生成自定义头像的工具 （https://characterio.neel
【Transformer系列（1）】encoder（编码器）和decoder（解码器）
一文带你学会encoder-decoder框架
准确性和效率-国研政情·经信研究：谷歌AI公开目标检测系统
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【图像配准】CVPRW21 - 深度特征匹配 DFM
论文解读《DFM: A Performance Baseline for Deep Feature Matching》，用于图像配准/图像匹配的深度特征匹配方法DFM。模型无需训练，利用预训练模型，采用DNNS和HRA策略即可达到SOTA性能。
AI大模型学习：理论基石、优化之道与应用革新
然而，尽管AI大模型在各个领域的应用已经取得了显著的成果，但它们的性能仍有提升的空间。通过合理分配计算资源、精细调整参数、应用正则化方法和模型压缩技术，以及利用分布式计算和并行计算等技术，可以有效提升模型的性能和效率，为AI大模型学习的发展提供有力支持。在数学基础上，AI大模型学习运用了大量的线性代
