Java 智能图像识别 - 基于国产大模型和spring ai
在Java应用中，图像识别技术的应用越来越广泛，包括商品图片分类、医疗影像分析以及安防监控等。传统的OCR技术和其他图像处理方法在面对复杂图像时效果不佳。现在，随着大模型技术的发展，我们可以使用更先进的AI模型进行图像识别，提高准确率和灵活性。Spring AI是一个专为Java设计的AI应用框架，
深入详解人工智能机器学习之监督学习的基本概念及其应用场景
深入详解人工智能机器学习之监督学习基本概念及其应用场景
【人工智能】CCF-A/B/C类推荐所有期刊目录
人工智能领域SCI期刊的最新影响因子，JCR分区，中科院分区和自引率情况，供相关领域学者参考！
深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
时间序列预测的不确定性区间估计：基于EnbPI的方法与应用研究
本文聚焦于时间序列预测中的不确定性量化问题，重点探讨基于一致性预测理论的集成批量预测区间（Ensemble Batch Prediction Interval, EnbPI）方法。
AI一键P图神器生成模型软件OmniGen整合包下载
最近这段时间在玩一个叫OmniGen的生成模型，有点意思，跟大家分享一下。下面，我就先说一下模型的功能特点，然后是安装配置过程，然后说一下如何使用。最后会分享一个配置好的离线运行包。这样的新娘白送要不要？这是以寡姐和美队为原型生成的图片！
【AI知识点】词袋模型（Bag-of-Words，BOW）
词袋模型（Bag-of-Words，简称BOW）是一种用于文本表示的简单且常用的方法，尤其在自然语言处理（NLP）和信息检索领域中广泛应用。词袋模型的核心思想是将文本表示为一个词频统计的集合，而不考虑词的顺序和语法结构。每个词在文本中出现的频率被用来表示文本的特征。
人工智能机器学习算法分类全解析
机器学习算法可以从多个角度进行分类，常见的分类方式包括基于学习方式、基于任务类型以及基于模型结构等。以下将分别从这几个方面展开详细介绍。
深入理解命名实体识别（NER）
命名实体识别（NER，Named Entity Recognition）是自然语言处理（NLP）中的一项重要技术，用于从文本中识别出特定类型的实体，并将这些实体分类到预定义的类别中。实体通常包括人名、地名、组织名、日期、时间、数量、货币等。例如，在句子“Barack Obama was born i
【AI知识点】置信区间（Confidence Interval）
置信区间（Confidence Interval, CI） 是统计学中用于估计总体参数的范围。它给出了一个区间，并且这个区间包含总体参数的概率等于某个指定的置信水平（通常是 90%、95% 或 99%）。与点估计不同，置信区间通过区间估计给出了参数的可能范围，从而提供了更可靠的信息。
【SARL】单智能体强化学习（Single-Agent Reinforcement Learning）《纲要》
强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一种让机器“通过尝试和错误学习”的方法。它模拟了人类和动物通过经验积累来学会做决策的过程，目的是让机器或智能体能够在复杂的环境中选择最优的行为，从而获得最大的奖励。我们在这里介绍了单智能体强化学习的相关算法。
【海洋生态环境】十大数据集合集，速看！
MARIDA (Marine Debris Archive) 是第一个基于多光谱 Sentinel-2 (S2) 卫星数据的数据集，它将海洋碎片与共存的各种海洋特征区分开来，包括马尾藻大型藻类、船舶、天然有机材料、波浪、尾流、泡沫、不同的水类型（即清澈、浑浊的水、富含沉积物的水、浅水）和云。带注释的
分布式机器学习系统：设计原理、优化策略与实践经验
分布式机器学习系统仍在快速发展。随着新型硬件的出现和算法的进步，我们预期会看到更多创新的优化技术。
机器学习之特征提取
自编码器就像是一个神奇的魔术师，它能将复杂的数据压缩成简洁的低维表示，同时还能从这个压缩后的表示中重构出原始数据。想象一下，把一堆杂乱无章的东西塞进一个小盒子里，然后还能再把它们完好无损地取出来，这就是自编码器的魅力所在。
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十七）：蒙版生成（mask-generation）
本文对transformers之pipeline的蒙版生成（mask-generation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用多模态中的蒙版生成（mask-generation）模型。
可解释人工智能（XAI）领域的全面概述
本文提供一份关于 XAI 的全面综述，涵盖常见的术语和定义、XAI 的需求、XAI 的受益者、XAI 方法分类以及 XAI 方法在不同应用领域的应用。
AI前景分析展望——GPTo1 SoraAI
人工智能（AI）领域的飞速发展已不仅仅局限于学术研究，它已渗透到各个行业，影响着从生产制造到创意产业的方方面面。在这场技术革新的浪潮中，一些领先的AI模型，像Sora和OpenAI的O1，凭借其强大的处理能力和创新的技术架构，成为了当前最为关注的焦点。本文将对这两款模型进行深入剖析，探讨它们在技术架
从本地部署到企业级服务：十种主流LLM推理框架的技术介绍与对比
本文将深入探讨十种主流LLM服务引擎和工具，系统分析它们在不同应用场景下的技术特点和优势。
手搓人工智能-最优化算法（1）最速梯度下降法，及推导过程
对于复杂函数来说，直接求解矢量方程得到优化函数的极值点往往非常困难。在这种情况下，可以考虑采用迭代的方法从某个初始值开始，逐渐逼近极值点，即——梯度法
基于特征子空间的高维异常检测：一种高效且可解释的方法
本文将重点探讨一种替代传统单一检测器的方法：不是采用单一检测器分析数据集的所有特征，而是构建多个专注于特征子集(即*子空间*)的检测器系统。
