Barnes-Hut t-SNE:大规模数据的高效降维算法
Barnes-Hut t-SNE优化了原始 t-SNE 算法的计算效率，使其能够在实际应用中更为广泛地使用。
掌握时间序列特征工程：常用特征总结与 Feature-engine 的应用
本文将通过使用feature-engine来简化这些特征的提取
GPT-4引领AI新纪元，Claude3、Gemini、Sora能否跟上步伐？
1.（实操演练）最新超强模型Claude3使用讲解2.OpenAI新模型-GPT-5介绍3.（实操演练）谷歌新模型-Gemini使用讲解4.Meta新模型-LLama35.（实操演练）阿里巴巴-通义千问6.（实操演练）科大讯飞-星火认知7.（实操演练）百度-文心一言8.（实操演练）MoonshotA
【快速入门】SwanLab-开源AI训练可视化工具
SwanLab是一款完全开源免费的机器学习日志跟踪与实验管理工具，为人工智能研究者打造。有以下特点：基于一个名为swanlab的python库可以帮助您在机器学习实验中记录超参数、训练日志和可视化结果能够自动记录logging、系统硬件、环境配置（如用了什么型号的显卡、Python版本是多少等等）可
当前爆火的：ChatGPT4、Claude3、Gemini、Sora、GPTs及AI领域中的集中大模型的最新技术
当前爆火的：ChatGPT4、Claude3、Gemini、Sora、GPTs及AI领域中的集中大模型的最新技术
AI智慧医疗：探索机器学习在医疗保健中的应用与进展
探索AI在医疗保健中的应用与进展
[机器学习]人工智能为小米智架保驾护航
人工智能和机器学习技术的应用将为小米汽车工厂带来巨大的影响，不仅将推动汽车制造业的技术创新和发展，还将提升企业的竞争力和可持续发展能力。随着科技的不断进步和创新，相信小米汽车工厂将成为汽车制造业的领军企业，为未来智能出行的发展做出重要贡献。如果你有30w你会选择什么车呢🤔小爱同学：当然会无条件选择
【人工智能高频面试题--基本篇】
老师，我太想进步了！
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。
信息传播的AI时代：机器学习赋能新闻出版业的数字化之旅
信息传播的AI时代：机器学习赋能新闻出版业的数字化之旅
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。
机器学习概述
机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。简而言之，机器学习是一种从数据中学习规律和模式的方法，通过数据来预测、分类或者决策。
AI Earth数据集——中国10米地物分类数据集(AIEC)
达摩院AI Earth团队自研的中国区10m分辨率地物分类产品，数据包含2020-2022年中国逐年土地覆盖信息。研究团队利用Sentinel-2 数据集，借助深度学习方法，融合了多时序、多模态、Low Level约束、半监督等技术，进行精细化地物分割。算法基于LandCoverNet Datase
人工智能、机器学习和生成式人工智能之间有什么区别？
生成式人工智能是机器学习的一个进阶阶段，它利用深度学习等复杂的机器学习技术，让计算机能够生成全新的、真实的内容，例如文章、图像和音乐等。人工智能的应用范围非常广泛，从简单的语音助手到复杂的机器人系统，都可以归入人工智能的范畴。所有格式的生成式人工智能——文本、音频、图像和视频——都可以用来通过创建看
AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测
AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力系统的可靠性和稳定性成为了关注的焦点。传统的电力系统故障检测与预测方法往往依赖于经验模型和规则，面临着适应性差、效率低下等问题。而近年来，机器学习技术的发展为电力系统故障检测与预测提供了全新的解决思路。
【推荐系统】常用评价指标NDCG、HR、Recall、MRR解析
【推荐系统】常用评价指标NDCG、HR、Recall、MRR解析
AI赋能微服务：Spring Boot与机器学习驱动的未来应用开发
AI赋能微服务：Spring Boot与机器学习驱动的未来应用开发
考研复试问题/面试问题——机器学习（1）（入门系列）
我们日常中的程序就像命令一样指导计算机去做什么，而机器学习是以数据而非命令为基础的非显示编程，前者注重因果，后者注重关联。机器学习是人工智能的核心，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。从实践的意义上来说，机器学习算法利用已有数据
【AI】2024 年 AI 辅助研发趋势（详）
随着人工智能技术的不断发展，AI辅助研发在各行业中扮演着越来越重要的角色。本文将深入探讨2024年AI辅助研发的趋势，并分析其对科技创新和产业发展的影响。加强AI人才培养，提供实践机会，培养解决实际问题的能力。AI辅助设计系统在车辆结构优化、自动驾驶技术开发中起到关键作用，提高了车辆的性能和安全性。
探索AI大模型学习的未来之路
AI大模型学习建立在深厚的数学和算法基础之上。其中，深度学习技术是支撑大模型学习的重要基石。深度学习模型通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出具有强大表示学习能力的网络结构。这些模型能够自动地从大量数据中提取特征，并学习到数据的内在规律和模式。
