人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测
基于机器学习的舌苔检测
人工智能在测绘行业的应用与挑战
AI技术在测绘行业的应用前景广阔，不仅可以提高数据处理的效率和精度，还能开启新的服务和应用。随着AI技术的不断发展，测绘行业的专业人员需不断学习和适应新技术，同时政府和行业组织需要制定相应的政策和标准，以确保技术的健康发展和正确应用。通过合理的规划和管理，测绘行业可以充分利用AI带来的机遇，同时有效
AI机器学习：让计算机自学成才的神奇技术
本文将为您揭示AI的机器学习技术，让您了解如何让计算机系统通过数据来学习和改进性能，而不需要显式地编程。介绍监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的学习方式，以及它们在实际应用中的巨大潜力。通过本文，您将了解到AI机器学习如何让计算机自学成才，开启智能科技的新篇章。
人工智能、机器学习、深度学习的关系、智能分类的执行流程、IK分词器的使用
人工智能与机器学习人工智能与机器学习谈谈人工智能人工智能），英文缩写为AI。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语
AI辅写疑似度：探索Perplexity与Burstiness的奥秘
适中的Perplexity值和较低的Burstiness值有助于判断AI写作助手生成文本的质量和自然度。本文将深入解析这两个指标，探讨它们在AI写作助手疑似度评估中的角色，并解答“AI辅写疑似度多少不通过”的问题。在AI写作助手的疑似度检测中，不同的工具和平台可能会设定不同的疑似度阈值。因此，了解不
从新能源汽车行业自动驾驶技术去看AI的发展未来趋势
自动驾驶汽车关键技术主要包括与以及与等。这是AI在汽车行业中应用最广泛的领域之一。自动驾驶技术利用AI算法和传感器来感知环境、识别障碍物，并进行自主决策和驾驶操作。通过实现车辆的自动驾驶，可以提高行车安全性、减少交通事故的发生，同时降低驾驶员的工作负担。，在21世纪已有数十年的历史，但自动驾驶行业在
图像增强的两个评价指标：峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM
两种图像增强的评价指标（全参考指标）PSNR和SSIM
通用性技术底座AI大模型与各行业专用性AI小模型搭建（第二篇）
在选择行业专用AI小模型的架构时，需要考虑以下几个关键因素：1. **任务类型**：- 不同的任务类型（如分类、回归、序列生成、图像识别等）对应着不同的模型结构。例如，文本分类问题可能选用简单的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），而自然语言理解任务则可能会使用预训练的BERT、RoBER
[AIDV] 芯片验证：AI 机器学习在 DV 中的应用及进展
现代硬件设计的功能要求不断增加，这意味着传统的功能验证过程在满足设计上市时间目标方面变得效率低下。大量的事实证明，机器学习 (ML) 模型对于流程主要部分的自动化非常有价值，而这些部分通常占用了工程师的精力；使他们不再需要添加新的覆盖率指标来使设计更加稳健。
AI论文速读 |【综述】深度学习在多元时间序列插补的应用
普遍存在的缺失值导致多元时间序列数据只有被部分观测，破坏了时间序列的完整性，阻碍了有效的时间序列数据分析。最近，深度学习插补方法在提高损坏的时间序列数据的质量方面取得了显着的成功，从而提高了下游任务的性能。在本文中，对最近提出的深度学习插补方法进行了全面的调查。首先，提出了所有调研的方法的分类，然后
AI智能问答系统（2）：具体实现
编写HTML文件index.html，在上方文本框中显示介绍尼古拉·特斯拉的一篇文章信息，在下方文本框输入一个和文章内容相关的问题，单击“search”按钮后会自动输出显示这个问题的答案。然后利用SQuAD2.0数据集，和神经模型MobileBERT学习文章中的知识，然后在表单中提问和文章内容有关的
人工智能和机器学习中深度学习、自然语言处理、计算机视觉详细介绍和java代码实现、数据模型训练
深度学习深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络对数据进行学习和表征。使用深度学习库如DL4J（DeepLearning4j）来构建和训练深度神经网络模型。示例代码如下：// 构建神经网络模型.seed(123).list().build();// 准备数据进行训练// 加载和准备训练数据集//
【人工智能处理音频所常用的硬件组件和库函数】
另外，如果您在寻找更专业的音频处理库或框架，并且不局限于MicroPython环境，那么您可以考虑使用如JuiceFX、PortAudio、libsoxr等更成熟的音频处理库，但这些库通常需要更强大的处理器和操作系统支持，并且可能不适合直接在ESP32S3上运行。请注意，由于MicroPython和
密码学与人工智能：加密算法在机器学习中的应用
1.背景介绍密码学和人工智能这两个领域在过去的几年里都取得了显著的进展。密码学在保护数据和通信安全方面发挥着重要作用，而人工智能则在各个领域取得了突破性的进展，如计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。然而，这两个领域之间的相互作用并不是一直存在的，直到最近才开始受到关注。本文将探讨密码学和机器学习之
机器学习——线性回归
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩
AI 学习记录
入门比较久了，还有很多东西需要学（每次看到论文里的数学公式都看不懂），记录一些东西，也希望能帮到他人。
AI辅写疑似度多少不通过：揭秘自媒体创作的七大疑虑
其次，如果疑似度过高的内容被平台判定为违规或者不通过，自媒体人可能会失去一些机会或者受到惩罚。一般来说，如果一篇文章的语言表达生硬、逻辑不自然、内容重复或者缺乏情感和创意，就可能会被认为是疑似度过高的内容。一般来说，如果AI生成的内容过于机械、生硬，缺乏人类的情感和创意，就可能会被判定为疑似度过高的
ai免费写论文工具有哪些？论文免费自动生成器
在各种文本、数学、编码和推理基准测试中，包括 MMLU、GSM8K、MATH、Big-Bench Hard、HumanEval、Natural2Code、DROP 和 WMT23，Gemini 的表现均超越了其他所有模型，并改善了最新的最先进成果。AI大模型赛道也卷的飞起，打造像Gemini这样的巨
【前沿技术杂谈：迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义 [2023 年 12 月更新］
与大多数欧盟立法一样，《人工智能法》起源于欧盟的一系列委员会。该法案是两个机构的心血结晶，即欧洲内部市场和消费者保护委员会（“IMCO”）和公民自由、司法和内政委员会（“LIBE”），这两个委员会似乎比开发人员更喜欢冗长的缩写词，它们于 2021 年 4 月 21 日首次通过欧盟委员会提出了该法案。
【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）
一元线性回归是一种统计分析方法，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。在一元线性回归中，只有一个自变量（即解释变量）与一个因变量（即被解释变量）相关。
